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501.
502.
针对复杂环境下由稀疏量测引起的椭圆扩展目标形态估计精度低的问题,提出了一种基于神经网络的形态估计方法。利用神经网络对目标量测进行处理,估计出椭圆扩展目标的轴长,然后结合卡尔曼滤波算法实现目标的跟踪。仿真实验结果表明,通过与基于随机矩阵、乘性误差以及卷积神经网络等模型的算法相比,所提算法的跟踪性能有显著改进。 相似文献
503.
针对高空高速目标探测过程中可能出现的角度类欺骗有源假目标,从理论上系统地分析了其动力学性质,导出了假目标的动力学方程,并分析了假目标的机械能和动量矩守恒问题。理论分析和仿真试验均表明,具有固定角度欺骗的方位有源假目标其动力学特性和真实目标完全一致,在动力学上是无法鉴别真伪的;除此之外的其他角度类欺骗有源假目标均不满足高空高速目标椭圆轨道特性以及动力学守恒定律,利用这种差异可以在数据处理层对假目标进行鉴别。 相似文献
504.
利用RBF神经网络的函数逼近特性,得到了一种红外图像背景估计算法,进而提出了一种检测红外小目标的方法。利用有目标和没有目标的真实红外图像对此算法进行检测,背景估计效果理想,小目标检测效果理想,证明该算法是可行有效的。 相似文献
505.
506.
507.
一种双站交叉定位无偏估计滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对将非线性观测方程转化为伪线性方程会产生有偏估计的缺点,基于两站纯角度信息,提出了一种对三维空间目标进行跟踪的近似无偏估计算法.该算法只需要对一对矩阵束进行广义特征分解,即可获得目标坐标和速度的估计值.计算机仿真结果表明该算法相比有偏估计算法(如伪线性卡尔曼滤波(PLKF)算法)具有更高的滤波精度,尤其当测向均方误差较大时,其优势更加明显. 相似文献
508.
509.