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由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性。在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于Q-R矩阵分解的自适应卡尔曼滤波算法。将协方差阵分解为两个矩阵的乘积,来保证协方差矩阵的正定性。仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点。 相似文献
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红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。 相似文献
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通过详细分析解线调距离成像的原理和特点,提出一种针对解线调ISAR的图像欺骗干扰方法。该方法首先利用假目标模板计算得到幅度、相位和频率调制系数,然后对接收的ISAR信号进行幅度、相位和频率3方面综合调制,最后将生成的假目标干扰信号转发给ISAR。经理论分析和仿真实验表明,由于与原信号保持了良好的相干性,转发调制的假目标干扰信号经ISAR的解线调脉冲压缩和方位向压缩处理后,能够产生清晰的一维距离像和二维假目标图像。并且通过合理设置假目标模板,适时改变调制参数,能够实时逼真地产生ISAR假目标,可以进一步提高图像欺骗干扰效果。 相似文献
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随着科学技术的发展,未来战争将有更多的智能化武器出现,坦克火力运用智能化将是坦克火力系统的发展方向,而目标威胁度评估是该系统的核心模块.应用BP神经网络建立了坦克目标威胁度评估模型,对影响因素进行了分析与预处理,并构造了3组训练样本.利用MATLAB7.0中神经网络工具箱的图形用户界面GUI对样本和影响因素进行训练、仿真.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决坦克目标威胁程度与影响因素之间的非线性关系,评估坦克目标威胁度有很强的客观性和科学性,对未来坦克火力运用智能系统的建设具有一定的借鉴作用. 相似文献
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