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221.
本文探讨了三维雷达的跟踪问题。在高度非线性情况下,通常的跟踪滤波器设计依赖于一阶(或线性)近似,结果导致滤波器的收敛性和稳定性很差。对于两种不同类型的三维雷达量测,本文开发了能够克服这些不良影响的简单滤波算法。对每一种雷达量测,经过坐标转换,通过估计雷达量测固有的非线性,可以获得量测协方差的精确表达式。在表达式的基础上,应用代数计算和合理的近似,可以产生简单的滤波公式。产生的滤波方程与广义卡尔曼滤波(EKF)公式相似,并提供了一些用于雷达量测的线性卡尔曼滤波的有用见解。模拟结果表明本文提出的方法对解决量测的非线性是非常有效的。  相似文献   
222.
袁昭  师玉来 《国防》2002,(9):62-62
经济动员是保障现代战争物资需求的基本手段和战时稳定社会经济的必要措施,也是国防动员的基本内容。扎扎实实地做好平时经济动员工作,对提高国防动员平战转换能力意义重大。为此,提出以下三点建议。 一、在平时的经济建设中注入必要的军事因素 经济计划的平战结合,是实现民用经济与国防经济相互结合的必然要求,各级地方政府在制订经济建设发展规划时,要根据平战结合  相似文献   
223.
预备役部队后勘平战快速转换,对部队按时遂行任务具有重要作用。解决当前后勤快速转换机制不畅、保障主体力量不足和平战转换信息传送不及时的问题,应着重在完善法规制度、健全相应机构、统一编制预案、搞好军地联储、抓好基础设施建设、加强信息手段运用等方面下功夫。  相似文献   
224.
理论和实践已经证明,除位置量测外,包含目标速度信息的多普勒量测具有有效提高目标状态的估计精度的潜力。基于目标匀速运动场景在直角坐标系下提出了一种可使用多普勒伪量测(即距离量测与多普勒量测的乘积)和多普勒伪状态的跟踪算法。从理论上讲,它是在最佳线性无偏估计准则下的近似最优线性无偏滤波器,并且避免了量测转换方法的根本缺陷。通过与目前几种流行的方法进行仿真比较,验证了新算法的优越性和可靠性。  相似文献   
225.
随着GPS和INS技术的发展,组合导航系也逐渐成熟。采用卡尔曼滤波对GPS/INS组合导航系统进行仿真,并将仿真结果和INS仿真结果相比较得出,GPS/INS组合导航系统经过滤波的误差估计精度得到了显著提高,并比INS单一导航有明显优势。  相似文献   
226.
提出了基于加窗线性卡尔曼滤波模型的设备剩余使用寿命预测新方法,明确了应用加窗线性卡尔曼滤波模型进行剩余使用寿命预测的过程。应用试验数据验证了方法的有效性,案例分析结果表明:对于退化指标在前期平稳、后期突变的齿轮箱全寿命试验数据,剩余使用寿命的预测值与实际值在齿轮箱运行的前期相差较大,而在后期则较为相近;通过对退化指标值进行拟合处理,可以明显消除退化指标值波动对剩余使用寿命预测值的影响。  相似文献   
227.
针对弹道系数未知的弹道导弹再入段跟踪雷达测量数据滤波这类非线性强的滤波问题,提出可变多模型无迹卡尔曼滤波算法。利用无迹卡尔曼滤波逼近精度高,计算量小,适应于任意非线性模型的特点,将其作为多模型的基本滤波器;滤波算法根据各模型正确描述目标状态的概率,动态地改变多模型数量和模型参数。上述方法的综合运用,提高对目标状态估计精度,降低了计算的复杂度,仿真实验验证了方法的有效性。  相似文献   
228.
介绍了平衡式与非平衡式传输的概念,对非平衡与平衡转换的实现方法进行分析,在此基础上提出了一种基于集成电路AD8130和AD8131的解决方案。  相似文献   
229.
为了在语音转换过程中充分提取语音的个人特征信息,同时考虑到语音的稀疏性,文章提出了一种基于稀疏卷积非负矩阵分解的语音转换方法。卷积非负矩阵分解得到的时频基可以承载语音信号中的个人特征信息及语音帧之间的相关性,而稀疏卷积非负矩阵分解得到的过完备时频基更能体现语音的细节,可以较好地保存语音中的个人特征信息。利用这一特点,通过稀疏卷积非负矩阵分解从训练数据中提取源说话人和目标说话人相匹配的过完备时频基,然后通过时频基的替换实现语音转换。相对于传统方法,该方法能够更好地保存语音个人特征信息和语音帧间相关性,从而可以进一步提高转换语音的质量和相似度。实验仿真及主、客观评价结果表明,与基于高斯混合模型、卷积非负矩阵分解的语音转换方法相比,该方法具有更好的转换语音质量和转换相似度。  相似文献   
230.
针对SINS/GPS直接式组合导航姿态估计中,GPS信号易受外界干扰而引入污染观测量等问题,提出基于Huber的鲁棒化四元数无味卡尔曼滤波算法。通过研究在四元数无味卡尔曼滤波算法中引入Huber鲁棒化框架,对原算法的量测更新进行修正,增强滤波算法的鲁棒性与稳定性。以SINS/GPS位置松组合为应用背景,在不同仿真环境下,验证提出算法对姿态信息的估计效果。试验结果表明:与原算法相比,该算法具有更好的鲁棒性和稳定性。  相似文献   
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