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带有状态噪声的限定记忆卡尔曼滤波方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在已有限定记忆卡尔曼滤波方法的基础上 ,引入状态噪声 ,并推导了新的限定记忆卡尔曼滤波公式。从而降低了记忆长度的选取难度 ,扩大了已有模型的适用范围 相似文献
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数据融合的精确极大似然配准算法 总被引:2,自引:0,他引:2
数据融合是一个对来自多源的数据和信息进行互联、相关、组合处理以求得精确位置和识别估计的过程。本文考虑其中的配准问题,它是数据融合系统求得精确估计和修正系统误差所必需的预先处理。文中介绍了配准的精确极大似然算法(EML)。该算法通过两步递归最优化方法来实现,并采用改进的高斯—牛顿法来确保算法的快速收敛性。文中研究了该算法的统计性能,其中包括对一致性和有效性的讨论。我们特别地推导并给出了渐近协方差和克拉默—劳边界(CRB)的显式。最后,用仿真和实际的多雷达数据来评估该算法的性能。 相似文献
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基于稳健统计特征的飞机识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了基于统计特征(StaF)的分类器,它是一种稳健的、用于高距离分辨率(HRR)雷达的飞机识别(ID)方法。在对特征的数量或位置不作先验假定的情况下,我们实时地选择HRR图像的峰值特征。特征提取依靠所观测到图像的信息内容,把特征的数量、位置和幅度作为随机变量。本项研究的主要目的是,通过把对未知目标的识别错误减少到最小,同时维持对已知目标的高识别率的方法来增强分类器的稳健性。结果表明,这种StaF分类器能够显著地减少与未知目标有关的识别错误,同时维持高概率的正确分类。 相似文献
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为了提高武器系统的综合保障能力和系统决策水平,将一种基于熵权TOPSIS的多方案评价方法应用于保障性评价当中。通过指标数值间的差异程度确定熵权,并将熵权与专家权重进行综合,克服了传统熵权评价法只反映客观的信息,而忽略人的主观重视程度的弊端。实例分析表明,该方法能够主客观相结合,可操作性较强,具有一定的应用价值。 相似文献
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在多传感器融合中,航迹与航迹融合占有重要的地位。人们在这方面做了大量工作,丛氏等人[5-7]给出了任意通信模式下的最优融合公式。对于确定性来说,该公式是最优的,这里指的确定性是:过程噪声为零或使用全速率通信(即两传感器每接到一次新数据就通信一次)。但在实际操作中,因目标机动而不能完全忽略过程噪声;或者为节约通信宽带,传感器间不采用全速率通信。这两种情况下,系统都存在公共过程噪声,因此两传感器的量测不是条件(给定目标预先状态)独立的,所得融合公式[7]只是近似最优。文献[1]中也谈到这种情况,作者推导出了一个公式来计算不同传感器的两条航迹估计的协方差、基于[1]的结果,文献[2]考虑了两个传感器航迹估计的相关性,并得到一个融合公式来组合局部估计。遗憾的是,文献[2]中进行贝叶斯推导时,所做的假设并不符合实际。本文中,我们指明[2]中结果潜在的近似性,并证明该结果只在ML{最大似然}意义下最优。然后,我们提出一种性能评估方法来研究各种航迹与航迹融合方法的性能。其结果给出各种操作条件下不同融合方法的性能范围。 相似文献
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