改进的最速跟踪微分器滤波效果仿真

为保证获得数据的实时性以及滤除数据在获取过程中存在的一系列野值干扰,利用鲁棒滤波理论对最速跟踪微分器的跟踪和抗野值功能进行了改进,利用误差反馈的思想,对最速跟踪微分器进行实时在线的补偿修正,并将改进型跟踪微分器与标准最速跟踪微分器和鲁棒Kalman滤波器仿真结果进行了比较,表明经改进的最速跟踪微分器有更好的跟踪、滤波以及抗野值效果。     

自动跟踪算法的研究

本文简要地介绍了目前用于实时电视图像自动跟踪的跟踪算法 ,对于几种常用的跟踪算法进行了简要的分析和比较得出 :相关跟踪算法具有跟踪距离远、可靠性高等特点     

基于Lyapunov方法的轮式移动机器人全局轨迹跟踪控制

针对轮式移动机器人的运动学模型,通过设计复合跟踪误差,利用Lyapunov直接法,构造出了具有全局渐近稳定的全局渐近跟踪控制器,实现对参考轨迹的全局渐近跟踪,并根据Lyapunov稳定性定理证明了系统的全局渐近稳定性.最后,给出的仿真结果表明,初始跟踪误差很快收敛于零,轨迹跟踪效果良好,闭环系统具有良好的动态性能和全局稳定性,适用于轮式移动机器人的全局轨迹跟踪控制.     

透视天空的“火眼金睛”

20世纪90年代以来．空中力量在几场高技术局部战争中大显身手，对加快战争进程产生了决定性的影响。21世纪的军用飞机进行信息化作战更加依赖先进的军用机载雷达，无论是导航、探测与识别目标，还是精确攻击、战果确认都需要有更加优良的雷达设备，以相控阵技术为基础的多功能机载雷达可以使未来的军用飞机“目光更加敏锐”，洞察战场情况得心应手，成为新世纪天空的霸主。     

有源照射箔条对相控阵雷达复合干扰效应分析

箔条在与有源干扰结合使用时会比使用单一手段更有效。应用箔条可能会强迫雷达采用MTI或多普勒处理,这样可使雷达无法使用脉间频率捷变,而且箔条扩展到无模糊距离以外会使雷达无法使用脉冲重复频率参差,这两种因素为对相控阵雷达复合干扰开辟了道路。比较了复合干扰与有源和箔条分别干扰相控阵雷达后的压制比,仿真结果表明:复合干扰效果比箔条干扰效果在随距离的变化过程中至少在3倍以上。与有源干扰相比,在30 km之内复合干扰比有源干扰具有明显的优势。这为实战条件下提高飞机生存率,具有较强参考价值。     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。     

跟踪目标的动态模型问题的评述

本文提出跟踪飞机一类机动目标的动态模型,对这些模型的特点和应用范围作出评述。     

坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。