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251.
针对反舰导弹跃升机动过程的跟踪中,过载系数未知导致跟踪模型与导弹实际运动的不匹配问题,对状态变量进行扩展,应用扩展卡尔曼滤波对过载系数实时估计,实现对跃升俯冲机动过程的跟踪。仿真结果表明,该算法可准确估计出过载系数,显著提高跟踪性能。  相似文献   
252.
随着卫星定姿精度要求的日益提高,仅用常规卫星敏感器已经不能满足高精度定姿要求,针对该问题,提出一种利用星载相机的单点成像信息进行卫星姿态确定的算法,根据相机成像原理推导出卫星姿态角与像点位置的关系,结合数字相机的特殊成像方式,建立了用误差四元数描述的线性相机测量残差模型,并给出联合常规姿态敏感器进行联合姿态确定的方案.仿真结果证明星载相机的信息的引入使得稳态姿态估计精度由0.002 6°提高到0.000 69°,并且加快了滤波收敛速度.  相似文献   
253.
针对快速传递对准中主子惯导相对姿态存在大角度的情况,推导了捷联惯导大失准角误差模型.该模型采用欧拉角表示姿态误差,并用欧拉运动方程准确描述其传播规律.鉴于该模型中的姿态观测方程是复杂的非线性函数,采用无需求导的UKF算法,并采用奇异值分解(SVD)解决方差阵的病态问题.仿真结果表明,该算法在小角度误差条件下滤波精度优于线性模型,并且适用于大角度误差条件.  相似文献   
254.
在分析脆弱性数据库研究现状的基础上 ,指出现有脆弱性数据库系统数据管理方法的不足之处 ,提出基于Krsul脆弱性分类法和联邦模型实现一种脆弱性数据库系统。该脆弱性数据库采用Krsul脆弱性分类法实现脆弱性数据的分类组织 ,采用联邦模型作为数据库系统的体系结构 ,采用Web界面实现数据库的人机接口。  相似文献   
255.
射频模块存在相位特性的非线性效应,群延迟随频率的变化不再是一个常数,并可能造成输出射频信号的波形失真,而影响精密射频信号源的输出精度。基于递归最小二乘算法的自适应滤波器,提出了消除其非线性效应的新方法。并以GPS模拟源为例,利用其自校模块,采用软件无线电和数字信号处理技术,精确估计出射频模块的模型参数。将基带合成信号通过一个数字逆滤波器,以消除相位的非线性和群延迟随频率的变化。利用自编的仿真程序包,在Matlab中进行了相应的模拟计算。仿真结果表明,该方法可有效地消除相位非线性效应对射频信号的影响,输出信号的波形失真在理论上可控制在0.01%以内。  相似文献   
256.
基于模糊聚类的多目标跟踪算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种新的基于模糊聚类的多目标跟踪算法,该算法通过一种改进的模糊聚类算法,首先得到可能的目标数和测量点迹与目标预测位置之间的隶属度,然后结合Kalman滤波将隶属度作为权值系数对预测新息向量进行加权,来实现目标状态估计的更新。仿真结果表明,传统数据融合多目标跟踪算法,一般需要假定目标数并且在多目标密集时易产生关联错误而导致跟踪发散,新算法通过模糊聚类客观有效地确定了目标数并且通过加权过程保证了对多目标密集时的高精度。  相似文献   
257.
在对扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和粒子滤波3种非线性滤波方法进行研究的基础上,对粒子滤波算法的重要性密度函数的选取方法进行了研究。结合水下目标的被动跟踪的应用背景,比较了3种滤波算法在水下目标跟踪中的性能差异。结果表明,粒子滤波算法能较好的用于非线性、非高斯条件下的水下目标跟踪。  相似文献   
258.
近年来,随着军队使命任务的拓展,涉外非战争军事行动日益成为国家运用军事力量的重要方式。因此,必须加强涉外非战争军事行动中法律保障问题研究,使其在法律框架下进行。加强对涉外非战争军事行动的法律保障,有助于为军队遂行多样化军事任务提供有力的法律支持和保障。  相似文献   
259.
UKF在MEMS陀螺随机噪声补偿的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
论述了MEMS陀螺静态随机噪声与动态随机噪声的特点;系统分析了无迹卡尔曼滤波(UKF)的特点,将UKF用于MEMS陀螺随机噪声估计;针对MEMS陀螺静态噪声与动态噪声补偿用同一方法处理达不到一定性能的难题,提出了一种由阈值决策静态和动态滤波的工程方法;指出将时间序列用于建立随机噪声的数学模型的缺陷,指出欧美等使用的MEMS陀螺随机噪声补偿的优点与缺点.  相似文献   
260.
针对测量冲击信号时,高冲击振动传感器输出的正负电荷信号不能直接被AD进行模数转换并且冲击信号中常常会混有噪声信号的问题,设计了一种包含电荷-电压转换、隔直放大、十阶抗混叠低通滤波等的冲击信号调理电路.并对冲击信号调理电路中各个模块进行了理论分析和节点参数的计算.通过实验:实际测量到的滤波曲线、冲击信号调理电路输出的电压都与理论计算值十分接近.此冲击信号调理电路能够成功地将传感器输出的正负电荷信号调理成一定范围内的电压信号,能够有效地滤除冲击信号中的高频噪声.  相似文献   
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