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281.
为在复杂环境中对目标进行长时间精确跟踪,提出一种尺度自适应特征压缩跟踪算法。通过结构约束性采样,获取不同尺度不同位置的扫描窗,离线计算不同尺度下的稀疏随机感知矩阵。在线跟踪时利用这些矩阵感知对应尺度的图像采样块,实现特征降维,提高运算速度。利用朴素贝叶斯分类器对降维特征判决,在线学习更新分类器参数,找出具有最高分类得分的采样块作为新的跟踪结果,实现跟踪位置及尺度的自适应更新。实验结果表明,该算法能适应目标的基本姿态变化及尺度缩放,不依赖于目标初始跟踪区域尺度选取,跟踪结果具有较强的鲁棒性。  相似文献   
282.
复杂环境下的多普勒频移变化及信号功率衰减均会造成载波跟踪偏差较大甚至失锁,针对标准卡尔曼滤波算法跟踪机动目标时不能同时满足高动态及高灵敏度要求的问题,提出一种基于变维卡尔曼滤波的载波跟踪算法。引入机动和非机动两种载波跟踪模型,通过机动检测因子监视载波动态变化,实时高效地切换载波跟踪模型,从而实现对载波机动和非机动状态的自适应跟踪,抑制机动改变引起的较大误差突跳。理论分析和仿真结果表明,该算法在低至30d BHz弱信号环境下,相比基于标准卡尔曼滤波的跟踪算法,其在目标动态突变时相位跟踪误差减小约37.5%,频率跟踪误差减小约77%。  相似文献   
283.
针对航天器有限时间姿态机动问题,提出一种自适应二阶终端滑模控制算法。设计一种终端滑模面,保证系统状态能够在有限时间内沿滑模面收敛到系统原点;为克服系统抖振,设计了二阶终端滑模控制器,并采用参数自适应估计项补偿系统中的外部干扰力矩。基于Lyapunov函数法证明了二阶自适应终端滑模控制器能够保证闭环系统实际有限时间稳定。仿真结果表明,提出的姿态机动算法响应速度快、精度高,能够有效实现对系统抖振和外部干扰的抑制,具有重要的科学意义和工程应用价值。  相似文献   
284.
蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法,其在解决飞机航线规划问题中已经获得了较为广泛的应用。在传统蚁群算法的基础上提出了一种动态自适应调整信息素蚁群算法的航线规划算法,即在航线点搜索过程中对信息素强度Q值进行动态自适应调整,并将三维地形、雷达威胁等因素结合到算法中。仿真结果表明,该改进算法能够有效解决扩大搜索空间和寻找最优解之间的矛盾,帮助飞行员更快地规划出一条最优航线,为更好完成作战任务奠定了良好的基础。  相似文献   
285.
为了促进自适应滤波器的滤波性能,建立了一种变步长的基于直接迭代误差AP-DE算法。通过使得权值均方误差下降速度最大,获得了AP-DE算法的优化迭代步长,并分析了所建立算法权值均方误差的统计特性。  相似文献   
286.
针对高速飞行器的传统自适应控制方法中控制器参数获取时间长,辨识存在收敛性的问题,设计了一种基于综合识别方法的新型自校正控制方案。首先,由在线直接可测量构成特征模型的特征状态量,并以特征模型作为参考模型来设计控制器;其次,通过获得的特征状态量来在线调配对象系统的零极点,输出达到期望性能所需要的控制参数。仿真结果表明:该方法能较理想地实现在线自适应控制,保证系统良好的鲁棒性和快速性,同时在工程上易于实现。  相似文献   
287.
针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯(CT)模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)方法和自适应网格(AG)的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法,即:基于UKF的自适应网格交互式多模型(UKF-AGIMM)算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,本算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用  相似文献   
288.
作为多模型方法的新分支,变结构多模型方法(VSMM)是当前机动目标跟踪、故障诊断等领域中研究的热点.首先简述了VSMM方法的发展过程和近期动态,在对VSMM方法进行深入分析的同时针对其理论核心--模型集自适应(MSA)策略进行讨论;详细介绍了几种现存的典型VSMM算法;同时简述了VSMM方法的应用概况;最后指出了目前VSMM方法重点关注的问题热点和今后的研究领域.  相似文献   
289.
防空反导一体化雷达是新时期解决隐身飞机、弹道导弹威胁的主要手段,通过研究国外防空反导一体化雷达的发展状况,总结出防空反导一体化雷达的性能需求以及技术发展趋势,并为我国防空反导一体化多功能雷达系统的发展提出部分建议.  相似文献   
290.
将网络中心战思想引入空战仿真研究,提出基于复杂适应系统理论的网络中心式空战模型.对网络中心式空战子模型进行设计,使空战单元根据对局部环境的感知所获取的态势信息来调整自身个性,调整规则依据约束变量的设定和决策元规则.通过仿真实验着重考察了具有自适应性的空战单元在空战对抗中的作战表现,实验结果初步验证了其战斗效能优势.  相似文献   
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