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1993年 | 25篇 |
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1988年 | 1篇 |
排序方式: 共有1754条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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高斯混合概率假设密度滤波(GMPHDF)有牢固的理论基础,是解决高斯条件下跟踪强杂波环境中目标数未知的多目标问题的有效方法。但当目标发生机动时,就难以跟踪到目标,因此,在GMPHDF中引入交互多模型(IMM)算法,对继续存在目标的运动模型进行建模,根据计算的模型概率融合各模型滤波器估计得到的继续存在目标概率假设密度,解决了运动模型机动问题。仿真实验表明,IMM-GMPHDF能实时跟踪到强机动超音速多目标,在多雷达组网系统中跟踪强机动超音速多目标精度(OSPA距离均方根误差)能达到70 m,满足了工程使用要求。 相似文献
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电子对抗技术和隐身技术的发展给空、天安全带来日益严重的威胁,全方位获取目标信息的态势感知系统将有利于及时、准确地作出决策以适应现代化战争发展的趋势。本文基于无源雷达和无线传感器网络的发展提出一种面向多平台感知数据融合的被动检测系统,通过贝叶斯网络技术分析监测区域中电磁环境和物理环境的有效数据,用以最大化提升目标检测性能,仿真结果验证了该系统能为防空防天系统的监测、评估和预警提供技术支持。 相似文献
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