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281.
282.
提出了一种基于单脉冲频率及频率变化率联合估计和多脉冲联合估计脉冲重复周期变化率的调频脉冲信号辐射源目标多普勒参数提取方法。该方法解决了无源定位系统数据采样频率与辐射源脉冲重复周期不匹配造成的频率偏差问题,在脉冲到达时间的提取上避免了对脉冲边沿的判断,使得利用中频采样信号计算脉冲重复周期成为可能。介绍对了该方法所采用的频率及频率变化率联合估计关键技术,并在此基础上讨论了该方法所能达到的理论估计精度及误差分析,最后通过仿真试验验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
283.
针对合成孔径雷达干涉相位滤波问题,提出了一种改进的分块局部最佳维纳滤波算法(Patch-based Locally Optimal Wiener, PLOW)。该算法是加性高斯白噪声下的线性最小均方误差估计(Linear Minimum Mean Square Estimation, LMMSE),利用目前图像滤波最前沿的技术——非局部技术,来联合估计图像的一、二阶矩。针对干涉相位中噪声的空变性,在应用中提出了两点改进:首先,估计噪声的标准差时,用均值代替中值;其次,根据噪声标准差的最大值和均值的比值,自适应的确定类的数量。经过仿真和实测数据验证,改进后的PLOW算法是有效的,并优于其他三种算法。 相似文献
284.
285.
286.
从最小方差的角度分析了雷达组网无迹滤波(Unscented Filter,UF)状态估计的统计学本质,并且针对UF的Cholesky分解遇到非半正定矩阵容易发散、不准确滤波初值造成滤波发散以及异常扰动影响滤波效果等问题,提出将自适应平方根无迹滤波(Adaptive Square Root Unscented Filter,ASQUF)用于雷达组网状态估计,结合合理的滤波初始化策略,提高了UF的工程可用性。仿真验证表明,提出的ASRUF算法用于雷达组网空域目标状态估计时,初始化平稳无波动,工程可用性好,状态估计精度高,明显优于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法。 相似文献
287.
288.
IMM算法中采用的运动模型多为线性,针对这一情况,首先对容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法进行了简化,通过理论推导证明,简化CKF算法的时间更新结果与KF算法的一步预测结果一致。然后对简化算法进行了计算复杂度分析,分析结果表明简化算法的复杂度要远低于CKF。进而将简化的CKF算法与IMM算法相结合,提出了一种基于简化CKF的IMM算法,最后通过机动目标跟踪实验对新算法进行了仿真,实验结果表明,新算法在没有降低跟踪精度的前提下,大幅缩短了算法的运算时间,提高了跟踪的实时性。 相似文献
289.
为了满足无线传感网络下多目标跟踪对于跟踪精度与网络寿命的需求,提出一种基于粒子群算法和势均衡多目标多伯努利滤波(cardinality balanced multi-target multi-bernoulli filter,CBMeMBer)的多目标跟踪能量均衡算法。算法通过粒子群算法计算网络能量中心,围绕能量中心形成传感器簇从而改善网络结构,在CBMeMBer滤波的基础上,借助Cauchy-Schwarz散度作为评价函数优化传感器节点量测更新顺序,以保证多目标跟踪精度。通过仿真结果证明算法在多目标跟踪精度与网络能量均衡性上的优势。 相似文献
290.