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821.
基于强跟踪滤波器对突变状态的良好跟踪能力,设计了一种自适应交互多模算法.在交互多模算法框架内,计算"当前"统计模型的概率和目标机动强度信息(由残差统计距离来表征),自适应地调整"当前"统计模型的加速度等参数,提高了"当前"统计模型的自适应性和滤波器的鲁棒性,增强了系统对目标突发强机动的跟踪能力.仿真结果验证了该算法的有效性.  相似文献   
822.
本文探讨了三维雷达的跟踪问题。在高度非线性情况下,通常的跟踪滤波器设计依赖于一阶(或线性)近似,结果导致滤波器的收敛性和稳定性很差。对于两种不同类型的三维雷达量测,本文开发了能够克服这些不良影响的简单滤波算法。对每一种雷达量测,经过坐标转换,通过估计雷达量测固有的非线性,可以获得量测协方差的精确表达式。在表达式的基础上,应用代数计算和合理的近似,可以产生简单的滤波公式。产生的滤波方程与广义卡尔曼滤波(EKF)公式相似,并提供了一些用于雷达量测的线性卡尔曼滤波的有用见解。模拟结果表明本文提出的方法对解决量测的非线性是非常有效的。  相似文献   
823.
5网格锁定如果将来自多传感器的数据用于跟踪系统的话,无论它们用于平台中心结构还是网络中心结构,必须变换成通用的坐标系。对于平台中心的应用,这种变换可能是相对简单的工作。但是,网络中心应用则要求较复杂的变换。对于这两种情况,都要求增加修正传感器之间的相对误差的步骤。因此网格锁定过程涉及坐标变换和相关误差估计与消除。为了理解精确网格锁定过程的要求,考虑由下列递归过程描述的一个简化的多平台、多传感器跟踪系统:网格锁定过程存于变换步骤中。本地和远程传感器数据流之间的网络锁定误差会使后面变换步骤中的一步或…  相似文献   
824.
针对当前干扰防空环境下的作战特点,通过对网络化作战需求的分析,建立了一种分布式的网络化指挥控制体系架构,并结合协同跟踪的具体作战运用,设计了基于此分布式体系的协同跟踪作战流程,并建立了效能验证模型。对比一般的集中式指挥控制体系,基于分布式的体系具有生存性强、作战使用效能高的特点。  相似文献   
825.
光电跟踪系统通常采用跟踪偏差反馈闭环控制,若同时采用速度前馈复合控制可以有效提高系统跟踪精度,分别使用了卡尔曼滤波器和跟踪微分器两种算法求取跟踪速度信号,通过仿真分析和工程应用,确认卡尔曼滤波器求取的速度信号更准确,噪声更小,更适合于光电跟踪系统的前馈复合控制。  相似文献   
826.
针对齿轮箱启动过程中振动信号表现为非平稳、非高斯特征及传统诊断方法诊断精度不高的现状,将阶次小波包和粗糙集理论引入轴承的故障诊断中,提出了一种新的故障诊断方法。首先利用阶次跟踪算法对瞬态振动信号进行重采样,得到等角度分布振动信号,其次采用小波包对该信号分解—重构,并对每个频段的能量进行归一化,构成特征向量,通过粗糙集理论得到清晰、简明的决策规则,最后通过故障实例验证该方法的有效性。  相似文献   
827.
基于神经网络的混合双滤波器自适应目标跟踪算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
在分析近期基于神经网络数据融合的目标跟踪算法的基础上,结合一种新的自适应滤波模型(NAF)和速度估计自适应跟踪算法(AVE),提出了基于神经网络混合双滤波器的机动目标自适应跟踪算法(NHDF).该算法通过在线自动调节网络输出进行过程噪声方差融合,降低了现有算法因系统方差的调整不当而带来的精度损失.理论分析及仿真结果证明,与"当前"统计模型、速度自适应模型和新的自适应模型算法相比,该算法具有跟踪精度高,自适应能力强的优点.  相似文献   
828.
一种基于轮廓自扩展的GVF算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对Snake算法及GVF算法对初始轮廓覆盖区域敏感性的缺陷,提出一种轮廓自扩展方法,从而使初始轮廓能够有效地覆盖目标所在区域,达到对目标的完整搜索;将其应用到目标跟踪中,根据下一帧中目标与当前帧设置的轮廓的交叉,通过自扩展初始轮廓可以很快将目标划为搜索区域之内.实验表明,基于轮廓自扩展方法的GVF方法可以实现对目标轮廓的完整提取;在目标跟踪中可以自动、有效地跟踪目标.  相似文献   
829.
基于定点DSP的计算阶次跟踪研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
对于转速变化的旋转机械,常规的频谱分析方法不能反映其振动信号的真实状态;同时,在转速变化剧烈的情况下,传统阶次分析仪器采用的转速脉冲到达时刻测量方法精度不高。针对以上问题,采用基于定点DSP的计算阶次跟踪方法,通过TMS320C5402定时器的精确计时功能实现高精度转速脉冲到达时刻的测量,同时利用DSP的McBSP(Multi-channel Buffered Serial Port,多通道缓冲串行口)同步采集振动信号,实现混合信号的采集和处理,完成基于DSP的实时阶次跟踪,并通过变速箱启动的实例验证了算法的有效性。  相似文献   
830.
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