神经网络的单滤波器目标跟踪算法

当前统计模型及其自适应滤波(CSMAF)算法是机动目标跟踪中的一种有效方法.但该方法对目标机动加速度极限值有依赖,并且对弱机动目标跟踪的精度不高.为解决这一问题,利用一种改进的加速度方差自适应调整公式克服了对加速度极限值的依赖,同时利用神经网络对滤波参数信息进行融合,自适应调整过程噪声.仿真结果表明,该方法有很好的机动...     

多维 AR 模型梯格滤波的一般形式及其在不同数据窗下的实现

本文以基本的矩阵代数为工具,对于多维AR模型推导了梯格滤波的一般公式。在此基础上,可方便地得到在不同数据窗下(如预加窗、协方差窗和滑动窗)的实现算法。     

对抗仿真中防空导弹微分对策模型研究

针对防空导弹与目标的空间对抗,建立了防空导弹微分对策空间对抗模型,并推算得到了最优策略,运用自适应神经网络评判方法对模型进行求解,通过给定条件下的仿真证明了该算法的有效性,显示了该模型可应用于防空导弹与目标的空间对抗问题。     

一种修正的机动目标模型及自适应滤波算法

在"当前"统计模型的基础上,通过修正目标加速度的概率分布、机动加速度与方差的自适应关系及过程噪声协方差矩阵,提出了一种修正的机动目标模型及其自适应跟踪算法。理论分析和仿真结果表明,该模型能够准确描述目标的各种机动情况,跟踪算法具有良好的跟踪性能,具有实际应用价值。     

自适应模板匹配在坦克火炮稳定精度测试中的应用

在坦克火炮稳定精度测试中采用了模板匹配,给出了测试系统的工作原理,对基于归一化相关度量的模板匹配进行了分析,针对目标可能发生的变化对匹配结果产生的影响,提出了自适应模板匹配的算法,并详细阐述了初始模板确定、目标运动估计和模板更新的方法.最后,用实验的方法证明了自适应模板匹配在坦克火炮稳定精度测试中的优势.     

基于修正球坐标的红外目标跟踪

仅有角度信息的红外单站对机动目标跟踪不容易实现.修正球坐标系(MSC)所选择的状态变量包含有丰富的目标角度、速度和距离信息.然而,采用这种方式较为复杂且计算量大.为解决非线性和离散化的问题,采取n步逐渐逼近的方式进行状态更新,并且加入在修正球坐标系中因坐标系旋转产生的加速度.通过减小线性化误差和简化状态更新过程使得跟踪效果有较大改进.但是仅依靠角度信息,在MSC中单站仍然只适合匀速或缓变速的场合.仿真结果证明了此结论.     

一种抗野值的UPF算法

为解决野值对滤波效果产生的不利影响,从改进粒子滤波器提议分布(proposal distribution)的容错能力入手,提出一种抗野值的UPF(unscented particle filter)算法.提出的抗野值容错算法将抗"飞点"的UKF(unscented Kalman filter)算法作为野值环境中的粒子取样策略,通过抗"飞点"UKF算法中引入的门限函数向量对新息的控制,进而实现UPF算法对野值容错的目的.仿真实验验证了所构造的容错滤波算法的有效性和实用性.     

基于小波变换模极大值的自适应阈值图像去噪算法

依据白噪声小波变换性态与信号奇异性相比具有显著不同的特点,在大尺度下设置阈值,去掉噪声信号而保留图像细节信号引起的模极大值点。在阈值设置问题上,采用自适应阈值的方法,克服单一阈值不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离的缺点。实验表明,与单一阈值去噪方法相比,该方法不仅可以保留图像边缘信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2~5 dB。     

减摇鳍模糊免疫自适应PID控制器设计及仿真研究

针对船舶横摇的非线性模型,利用免疫反馈机理,设计了一种减摇鳍模糊免疫自适应PID控制器。控制器将模糊控制与PID控制相结合,采用Fuzzy推理,对非线性函数进行模糊逼近,用模糊免疫P调节器实时整定PID控制器的比例增益,采用常规模糊控制器在线调整免疫PID控制器的积分时间常数和微分时间常数。通过对船舶减摇鳍控制系统的仿真,可以看出采用模糊免疫自适应PID控制器其控制效果远优于常规PID控制器,使减摇鳍的减摇效果得到显著提高。     

连续动态贝叶斯网络实现多传感器融合跟踪

利用多传感器数据进行目标跟踪,关键是怎样将多传感器的数据合理应用来对系统的状态做出最佳估计。提出应用连续动态贝叶斯网络的方法,结合卡尔曼滤波器模型,实现用多传感器数据进行目标跟踪的方法,并对算法进行了推导和验证。仿真结果证明了提出的多传感器数据互相修正融合滤波方法具有良好的滤波效果,并能够弥补传感器数据缺失和抑制脉冲噪声。