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为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性. 相似文献
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任务分配是多UCAV协同控制的核心和有效保证。分析了影响目标价值毁伤、UCAV损耗、任务消耗时间等三项关键战技指标的因素,综合考虑实战中多UCAV同时攻击同一目标和使用软杀伤武器这两种典型情况对UCAV执行任务的影响,建立了针对攻击任务的多UCAV协同任务分配模型,并应用粒子群算法求解。仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。 相似文献
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针对工程应用中雷达视频数据量大、难于实时传输的问题,分析了雷达视频数据的信息冗余和信号相关等特点,提出了一种基于小波变换的雷达视频数据压缩算法,并用该算法对实际采集的某型雷达视频数据进行压缩、解压缩处理。结果表明:该算法具有较高的压缩比和较好的信号恢复质量,具有一定的实用价值。 相似文献
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针对传统分块方法根据经验划分子块导致变量特征信息无法充分利用,其单一的建模方式忽略局部信息以及离线模型无法适应时变特性的问题,提出了一种KL (Kullback-Leibler)散度多模块滑动窗口慢特征分析方法。在正常工况数据集中,利用KL散度来度量变量间的距离,同时引入最小误差平方和准则进行聚类,分成两个距离最小的子模块;在此基础上利用慢特征分析方法对每个子模块进行建模,结合滑动窗口对每次采样的数据进行更新,得到最优模型,分别计算监测统计信息,利用支持向量数据描述对故障监测结果进行融合,实现故障诊断。并将该方法应用于田纳西伊斯曼过程的监控中,得到了较高的故障检测率和较低的虚警率,验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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由于营房建筑、装饰材料质量不合格,施工工艺不正确等原因,引起营房室内有害气体污染,严重威胁到住用者的生命健康和部队战斗力。研究营房室内有害气体污染变化发展的规律,对营房室内有害气体污染进行准确的预测,做好预防措施,可以避免营房室内有害气体污染的发生。采用灰色预测方法对营房室内有害气体污染水平进行预测,在 GM(1,1)模型的基础上进行改进,从而建立起营房室内有害气体污染水平预测模型。通过对预测模型进行检验,证实营房室内有害气体污染预测模型能较好的预测营房室内有害气体污染水平的发展变化趋势,模型的建立是成功的。 相似文献
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