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401.
在目标跟踪WSN网络中,引入移动代理技术,选择性地访问传感器节点和融合数据,能极大地提高WSN网络的性能。提出了一种基于移动代理的WSN目标跟踪网络体系结构,对网络中的移动代理进行了分类,定义了各类移动代理的功能和结构,建立了基于移动代理的目标跟踪工作流程。最后通过仿真实验,验证了随着网络节点数量的增加,提出的目标跟踪WSN结构的与传统的C/S模式目标跟踪WSN结构相比,单位负载量等性能指标上具有较大的优势。  相似文献   
402.
现有的基于Lyapunov导航向量场算法的对峙跟踪研究中尚未有考虑避障要求的。针对单架无人机对峙跟踪单个移动目标,通过Lyapunov导航向量场法使无人机对目标对峙跟踪。在遇到障碍时,通过距离控制,切换为使用势场法避开障碍区域。在满足一定的距离条件后,通过角度控制,恢复对峙跟踪方式,从而使无人机在对峙跟踪时可以避开障碍区域。仿真结果表明,不管是在单障碍的条件下还是多障碍的条件下,该方法能使无人机有效地避开障碍区域完成跟踪任务。  相似文献   
403.
针对高超声速滑翔飞行器变轨段大偏差条件下的标准轨迹跟踪问题,提出一种基于权值矩阵自适应修正的变轨段跟踪制导方法。分析了变轨段主要控制方式和标准轨迹特性;将简化的纵向运动方程在标准轨迹附近线性化;采用将误差项引进线性二次型性能指标加权矩阵的方式,设计了改进的权值自适应修正跟踪制导方法。CAV-H飞行器仿真分析表明,该方法能够实现高超声速滑翔飞行器变轨段高精度自适应跟踪制导,对初始及过程偏差具有良好的鲁棒性。  相似文献   
404.
时间谱信息(目标的航迹、速度、机动性、空间坐标信息)揭示了目标空间状态随时间的变化特性,从而可利用目标的时谱简化(或缩小)待识别目标的范围。将低分辨雷达测量得到的高度、速度、加速度作为目标特征,建立典型空中目标对各特征的模糊隶属函数,进而采用改进的证据推理进行分类判决。结果表明利用时间谱信息可为雷达空中目标识别提供有效辅助手段。  相似文献   
405.
以显著性标志物中的关键点为目标,探讨了一种基于计算机视觉的目标方位测量方法。在光学成像原理基础上,推算出目标二维成像点坐标与其空间三维坐标之间的映射关系,基于计算机视觉理论建立了测量目标方位的数学模型。考虑透镜畸变,基于Zhang平面标定法完成对摄像机参数的标定。对目标二维图像采用Harris算法进行特征角点检测,并通过亚像素技术对检测的目标特征点进行定位。实验结果表明,该方法能够有效提取被测目标特征角点并获取其像素坐标,用于测量目标相对视觉传感器的方位信息可达到较高精度,具备良好的实用价值。  相似文献   
406.
传统Dempster-Shafer(D-S)算法及其改进算法中,一般将冲突证据与不冲突证据统一融合,无论融合过程中冲突证据所占权重多小,这都将降低融合效率。针对这个问题,引入专家系统理论,面向信息融合中证据冲突的问题,将冲突证据与无冲突证据分组,构建了基于专家信任度的弹道导弹目标识别模型和专家知识库模型,从工程上设计了弹道导弹目标识别专家知识库系统,提出了两种专家知识权重确立方法,并通过实例以及仿真,验证了算法的可行性。  相似文献   
407.
针对武器装备试验、训练构建实战化空情模拟条件的要求,提出利用小型靶标加载龙伯透镜反射器模拟空袭武器雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)的方法。基于FEKO电磁仿真软件,分析了龙伯透镜反射器(Luneburg-Lens Reflectors)散射机理和散射特性影响因素,对不同形状、尺寸和位置反射板的龙伯透镜反射器RCS特性进行了数值仿真,总结了反射板对反射器RCS的影响规律,重点基于反射器对靶标RCS起伏特性进行了改型设计,对靶标加载单个和两个龙伯透镜反射器进行了联合仿真计算和分析。结果表明,利用靶标加载龙伯透镜反射器可以实现RCS改型的目的。  相似文献   
408.
光电跟踪系统通常采用跟踪偏差反馈闭环控制,若同时采用速度前馈复合控制可以有效提高系统跟踪精度,分别使用了卡尔曼滤波器和跟踪微分器两种算法求取跟踪速度信号,通过仿真分析和工程应用,确认卡尔曼滤波器求取的速度信号更准确,噪声更小,更适合于光电跟踪系统的前馈复合控制。  相似文献   
409.
针对传统灰色关联法的权重设置采用常权法没有充分考虑目标状态变化而引起威胁程度变化的情况,提出了基于变权灰色关联分析法的高超声速目标威胁评估模型。根据高超声速目标的威胁特点和威胁能力,并结合敌我双方的对抗能力,提出了高超声速目标的威胁评估指标;利用变权理论、构造均衡函数,动态调整各威胁指标的权值,使其随目标状态变化而变化;并结合灰色关联法,将变权向量与目标的灰色关联系数进行了变权综合,得到各目标的灰色贴近度,通过仿真算例验证了模型的有效性和合理性。  相似文献   
410.
基于集合交的欧式误差估计方法利用集合理论,根据已有的探测数据对目标的状态进行估计,在满足一定的条件下,计算目标状态估计集合。根据该集合确定状态的估计值以及估计的欧式误差范围。可以针对某一次具体的实验,计算目标的状态估计以及误差界。  相似文献   
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