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71.
Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。  相似文献   
72.
针对OFDM系统中的信道估计问题,提出了一种基于扩展H∞滤波的OFDM自适应盲信道估计方法。该方法通过对常规H∞算法进行改进,实现了在OFDM系统中能自适应跟踪信道的变化特征,从而使均方误差的性能随着输入信噪比的增加得到很大的提高。仿真结果也验证了该算法优于卡尔曼和H∞估计算法,具有计算复杂度低,运算量小、收敛速度快、算法灵活等特性。  相似文献   
73.
针对高动态环境下载波信号会产生较大多普勒频移而导致跟踪环路失锁的问题,对其基带信号进行双向限幅以改进Costas环的鉴相特性。同时,采用叉积型鉴频器,通过频率牵引使捕获后的频差达到跟踪模块的工作范围,并根据对锁相环和锁频环的特性分析及其各自的优缺点,选择锁频环辅助锁相环的复合结构。仿真试验结果表明,在高动态环境下(运动速度1 200 m/s)该跟踪环可以快速跟踪卫星信号,即时误差趋近于0,且当加速度达到40 g以上时,经过该复合环跟踪后的多普勒频移比传统锁相环减小了50%以上。  相似文献   
74.
针对传统充电系统的非便携性,利用无线感应原理设计了一种无线充电系统。该系统包括发射模块、接收模块和监测模块,监测模块以AT89C51单片机为核心,实现了对充电状态的监测和控制。通过实验验证,本系统最大充电电流达到了600 m A,最大功率达到了3 W,同时本系统还验证了不同充电距离下的充电电流和充电功率。  相似文献   
75.
目标跟踪算法通常包含对参数杂波密度的测量,该杂波密度通常是不均匀的。目前的无参目标跟踪一般是先假设一个先验未知的杂波密度,假设它均匀分布在一个选好的门限内。这和一个包含强杂波密度、多扫描的目标跟踪算法的选通门限有很大的不同。基于此,提出了一个替代杂波密度估计的无参目标跟踪方法,该算法不假设该杂波在选择的门限内。而是建立在对已测杂波密度估计的基础上,重要的是该估计是在后验目标的轨道更新以前就被估计过,即它是针对杂波密度逆向测量的修正估计。仿真结果表明:该算法在强密度非均匀杂波环境中的有效性。  相似文献   
76.
炮口强冲击实现火炮动态后坐是一种新型的火炮射击模拟试验方法。针对该试验方法,采用振动理论分析了其力学原理。基于ATV软件及多体动力学理论,建立了某自行火炮的虚拟样机模型;分别采用ADAMS及EASY5软件,建立了动力系统的多刚体模型及液压系统模型;在以上模型基础上建立了火炮射击模拟试验装置的机液联合仿真模型,并对其进行了仿真研究。仿真结果表明该试验装置能较准确地模拟火炮实弹射击时的后坐动态特性,为该模拟试验装置的工程应用奠定了理论基础。  相似文献   
77.
自动跟踪控制技术是防空火控系统设计的关键技术。也是未来无人化武器装备发展的关键技术。提出了两种自动跟踪控制策略,分别是:再生跟踪控制器和跟踪微分器。这两种控制器的设计思路均源于复合控制理论,介绍了复合控制、再生跟踪和跟踪微分器的基本原理,通过计算手段对两种自动跟踪控制策略进行研究和比较,并给出了在Matlab/Simulink下的仿真分析,为工程设计提供了参考。  相似文献   
78.
在复杂战场环境下,传统的雷达系统很难检测到低空目标。针对低空目标信号微弱、背景杂波干扰强以及目标高机动性等特点,提出了一种低空目标检测融合系统的结构与框架设计方法。该融合系统通过引入混合式结构,增加了系统的鲁棒性与抗摧毁能力。在融合系统的传感器管理与分配环节,目标检测与跟踪方法融合环节,联合检测、跟踪与识别环节,通过对各模块的性能评估和动态优化,实现低空目标融合检测与跟踪性能的最优化。  相似文献   
79.
边缘检测是图像特征提取的关键技术。传统的Canny边缘检测算法中高斯滤波方差不具备自适应性,并且不能有效滤除红外图像特有的噪声,对红外图像的边缘提取存在局限性。深入研究了Canny边缘检测算法,并分析了红外图像噪声类型,针对高斯滤波影响红外图像去噪和边缘保持效果的问题,提出了用形态学滤波代替高斯滤波的改进的Canny算法。经过仿真实验,验证了本方法的有效性。改进算法能有效提取含噪红外图像的边缘,较好地保持了红外图像的边缘强度和细节。  相似文献   
80.
对地面机动目标跟踪问题进行了研究,针对当前存在的问题,提出了将交互多模型应用到地面机动目标跟踪的思想,从而提高跟踪的精度。  相似文献   
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