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为了克服使用单个传感器的局限性,目标跟踪系统中引入了多传感器数据融合(MSDF)算法.MSDF能有效减小污染传感器测量量的噪声,又可排除估计过程中的无效测量量.它既能处理线性传感器的数据融合问题,又能处理含噪声的非线性传感器的数据融合问题.为了克服缺乏目标运动的前期信息的不足,目标跟踪系统中还运用了模糊运动学过程模型.因此,尽管缺乏有关目标运动及估计过程中所包含的传感器前期统计信息,该目标跟踪系统的性能却与基于已知目标精确过程模型的广义卡尔曼滤波器的目标跟踪系统相当. 相似文献
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大攻角飞行空空导弹鲁棒自动驾驶仪设计 总被引:1,自引:0,他引:1
当前,导弹自动驾驶仪多采用经典设计方法。是在导弹气动参数变化不大、通道间的耦合较小的情况下设计的。为了满足导弹高机动性能要求,常采用大攻角飞行;然而导弹大攻角飞行时,将会出现空气动力学系数不确定性、非线性和通道间的严重耦合问题,这就要求所设计的自动驾驶仪具有较好的鲁棒性。就导弹在大攻角飞行状态下、通道间解耦的基础上,针对空气动力学系数不确定性,用μ方法对俯仰通道驾驶仪进行了设计,仿真表明该方法具有较好的鲁棒性能。 相似文献
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神经网络辅助多目标跟踪数据融合 总被引:1,自引:0,他引:1
多目标跟踪(MTT)算法包括卡尔曼滤波和数据关联算法等,而数据关联算法又是最重要、最困难的方面.联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器多目标跟踪的情况,特别是目标较为密集时,计算量剧增.提出了一种改进的方法,一方面将神经网络引入到卡尔曼滤波器中,提高滤波器的自适应能力,减小卡尔曼滤波器的估计误差从而改善多目标跟踪精度;另一方面用神经网络辅助JPDA提高正确关联概率,减小计算量.经仿真研究表明,该方法是行之有效的. 相似文献
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双模制导系统中导引头跟踪信息置信度判别 总被引:1,自引:1,他引:0
判别导引头对目标跟踪信息的可用性是双模制导系统中的关键环节.判别系统中引入置信度指标来描述跟踪信息的可用性.根据导引头探测环境复杂多变的特点,运用具有自主智能性的模糊逻辑推理系统对导引头跟踪信息的置信度进行判别,并针对模糊逻辑推理系统判别耗时问题,提出了把描述跟踪目标信息不确定性的模糊推理规则转化为神经网络的方法,实现了对导引头目标跟踪信息快速性、准确性的判别,满足了双模制导系统的要求. 相似文献