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本文研究了融合来自两个不同传感器的异步数据的技术,其中一个传感器以比另一个传感器高的速率提供数据。目的是:当用另一个传感器观察时,同时获得高数据率传感器数据的最小二乘法估计。先前研究的同步数据融合算法被用来融合时间一致的数据以更新目标状态估计。考虑了融合来自光学传感器和雷达数据的情况,其中,光学传感器以高速率提供周期性数据而雷达以低数据速率提供拟周期数据。通过提供类似于由际准序次数据处理方法所得的结果的仿真,证明了利用这种数据融合方法的跟踪滤波器的性能,这种标准的序次数据处理方法需要更多的有效计算。 相似文献
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本文介绍了最近提出的使用传感器阵列输出的多目标角跟踪算法的改进方案。在保持原算法所有好的特点的同时,由于在更新目标角度估计中使用了递归近似,改进方案大大减少了误差的传播。常信号协方差矩阵的假设已不必要。通过涉及两个动目标跟踪的计算机仿真验证了所提出算法改进的性能。 相似文献
3.
本文研究一种多分辨力多模型目标跟踪算法,它利用了作为在不同分辨力级之间映射数据的小波变换方法。该算法对低S/N比量测情况下跟踪机动目标是有效的。 相似文献
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本文根据多帧的以空间为基础的红外(SBIR)数据为动目标探测和跟踪提出了三维(3-D)有限脉冲响应(FIR)滤波器。在Ip意义上提出一个最佳的3-D FIR滤波器设计技术,它适于上述应用。该技术是在公开发表的文章中介绍的第一种3-D FIR设计技术。提出了定向、匹配和自适应的3-D滤波技术。滤波以前,需要估计杂波均值并扣除均值。讨论了处理机动目标的定向和/或匹配滤波器的实时实现并提出了滤波器的设计方法。最后根据实际的SBIR数据进行所提出的滤波器与其他现有的3-D FIR和无限脉冲响应(IIR)滤波器的性能比较,由此说明所提出的3-D滤波器的优点。 相似文献
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本文介绍了用于高速运动航迹的一组新的α—β和α—β—γ跟踪滤波器的最佳增益。增益的选择是由机动航迹的真实加速度或“冲击运动”和雷达量测误差要求驱动的。机动驱动(MDF)α—β和α—β—γ跟踪滤波器的实现是直截了当而毫不含糊的。 相似文献
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本文介绍和比较了把时变更新时间引入三种基于αβ和αβγ滤波器的目标跟踪算法的效果。介绍了由此产生的性能指标,这些性能指标包括均方误差、平均更新时间和平均更新次数。更新次数是根据位置残差的平方根或立方根的倒数选择的。不出所料,在机动期间,αβγ滤波器产生的更新次数比由αβ滤波器获得的更新次数多,而在机动期间,用前者获得的残差较小。我们发现:当使用αβ滤波器时,根据残差平方根的倒数和当使用αβγ滤波器时根据残差立方根的倒数选择更新时间时,获得了更新次数和估计误差之间最好的兼顾。最后讨论了αβ和αβγ滤波器怎样结合才能跟踪机动目标。 相似文献
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本文主要介绍用于多目标跟踪(MTT)中航迹保持的对称量测方程(SME)滤波器的继续研究。与其他的MTT方法比较起来,在SME滤波器中,为了进行目标状态估计,没有必要考虑目标/量测互联,这将导致MTT问题计算复杂性的实质性的简化。本文集中在由原始位置量测值的积构成的和产生SME的情况。对于其运动包括围绕等速轨迹随机扰动的N个目标情况研制了SME滤波器。假设x坐标位置的量测值是可得到的,并假定量测数等于目标个数。研究了SME滤波器的各种解析特征,尤其是证明了:在极不充分的条件下,估计误差方程是局部指数稳定的。通过把SME滤波器与最佳(最小方差)估计器比较和在六个目标情况下进行的计算机模拟研究了SME滤波器的性能。 相似文献
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本文论述了冷战后海军战术环境的变化和迫切需要改变通信方式的情况。详细介绍了数据链11的发展现状。并指出了当前海军舰艇通信中存在的问题及解决办法。 相似文献
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