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.     

基于MILP模型的多无人机对地攻击任务分配

针对多无人机空对地攻击优化问题,给出了基于时序的混合整数线性规划(MILP)任务分配模型,该模型不仅描述简洁、直接,而且可以通过对约束条件的修正来满足实际问题需要.同时,利用LINGO软件进行了仿真求解,仿真结果表明,该模型不仅可以找到最短的任务执行时间,而且能够合理安排任务时序,使任务能够紧凑而有序地进行,有助于提高无人机任务执行效率和生存能力.     

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。     

海平面的眼睛

本文论述了当今世界上正在研制生产的海军红外搜索与跟踪系统的发展情况以及它在防御反舰导弹上的重要作用。