变结构多模型估计第V部分——可能模型集合算法

本文提出了一种称为可能模型集合(LMS)算法的变结构多模型(MM)估计器,它适用于大多数混合估计问题并且比较容易实现。在任何时刻使用所有与系统模式匹配的模型。本文讨论了该模型的不同版本。最简单版本通过删除所有不太可能的模型,激活所有主要模型可能跳变的模型来获得模型集合的自适应,从而获得可能的期望系统模式转移。通过一个跟踪机动目标和一个失效检测和识别的例子来演示了LMS估计器设计和应用的通用性、简单性和容易性。文中也给出了算法同其它一些固定结构-变结构估计器在费效比方面的比较结果。     

次优Sage滤波器的改进措施

针对次优Sage自适应卡尔曼滤波器存在的不足,提出了两种改进措施:通过对滤波器发散的综合抑制,提高了滤波器的数值稳定性;设计了一种新颖的附加伴随滤波器的并行滤波结构,消除了针对结果偏移现象,提高了滤波精度。     

一种基于遗传算法的防空兵火力分配方法

在建立了防空兵火力分配的遗传算法模型基础上,阐述了遗传算法在防空兵火力分配中的应用情况,并通过在计算机上仿真运行实例,得出了火力分配方案。分析了此方法与威胁估计模型火力分配方法的优缺点,是一种有益的尝试与探索,对防空兵指挥决策和理论研究有一定的参考价值。     

基于贝叶斯网络的态势估计时间推理方法

基于贝叶斯网络的态势估计方法是目前态势估计领域中的主要方法之一,然而,传统的贝叶斯网络不具备时间语义,因此无法解决态势估计中的时间推理问题.基于此,对贝叶斯网络进行改造,研究了时间贝叶斯网络的构建方法.通过一个战场想定,说明了时间贝叶斯网络构建、推理的过程与方法,证明了提出方法的有效性.     

基于多模型滤波的只测角跟踪方法

只测角单站无源定位跟踪系统中,目标初始状态估计精度较低时,采用扩展卡尔曼滤波算法经常出现滤波发散的情况.针对这一问题,提出了一种多模型扩展卡尔曼滤波方法,根据目标的初始状态估计设计了五个扩展卡尔曼滤波模型,对目标运动状态进行多模型估计,在滤波过程达到稳态后,再采用单模型滤波.仿真实验验证了算法的有效性.     

信息融合算法在空间飞行器自由段跟踪中的应用

针对空间飞行器在自由段运动的情况,在自由段创建轨道动力学模型,并讨论多基雷达观测下,基于UKF滤波的集中式融合与分布式融合的相关性能.在集中式融合算法中,运用了基于并行和序贯的滤波方法,在分布式融合方法中,运用了Bar?Shalom?Campo融合以及联邦滤波,并对比了几种滤波算法对在轨道自由段状态估计融合的适用性.仿...     

双天线干涉SAR系统无控制点场景的参考相位高精度快速估计算法

在双天线干涉SAR系统中,对无控制点的场景通常采用同名点传递的联合定标方法估计参考相位,非常耗时。为解决无控制点场景参考相位的快速估计问题,本文首先对影响参考相位的因素进行理论分析,给出了参考相位与影响因素的解析关系式,并结合系统参数进行了仿真分析;进而分析参考相位对高程误差的影响。根据分析结果,结合SRTM的粗精度DEM数据、滤波后的干涉相位及相干系数,提出高精度参考相位快速估计算法,并给出了算法详细实现流程。通过对实际机载双天线InSAR系统获取的数据进行处理,表明本文算法在文中的系统参数下可以达到优于2m的相对高程精度,处理4096×6560的数据块时,参考相位估计速度要快20倍以上。     

基于神经网络的多模型机动目标跟踪方法研究

针对传统机动目标跟踪问题中存在的跟踪精确性低、参数适应性差、计算量大等问题,提出了一种基于径向基神经网络的多模型机动目标跟踪方法.首先,介绍了机动目标跟踪问题的基本原理、径向基神经网络模型及机动目标运动模型.然后,将提取的机动目标特征向量输入已训练好网络参数的神经网络中,与隐含层中由训练样本组成的输入矩阵比较并输出,通...     

时空预滤波对运动检测器速度估计的影响分析

初级运动检测器在检测自然图像的运动速度时存在不足,在运动检测器前增加时域和空域滤波器可以改善图像运动速度的估计.详细分析了时空滤波器对运动检测器输出的影响,结果表明通过设计滤波器可以有效提高速度估计的准确性,并且可以减小相对误差.     

一种基于最大似然估计的ISAR自聚焦算法

自聚焦是ISAR成像中的一项关键技术,其目的是消除目标和雷达的径向运动引起的相位误差。从ISAR信号模型出发,推导得到了相位误差的最大似然估计,并给出了一种基于最大似然估计的ISAR自聚焦算法。该算法采用了相位梯度算法(PGA)的处理结构,利用了多个距离单元上的散射点信号。算法中没有孤立散射点的要求,不需要相位解模糊,并且消除了相位误差估计中积累误差的影响,提高了相位误差的估计精度。将该算法应用于实测数据的ISAR成像中,得到了较好的聚焦结果。