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61.
在多传感器环境下,每个传感器探测多个目标,接着产生相应的跟踪。这些跟踪可能互不相同,经过融合后,传感器生成有关目标的更精确的运动信息和属性信息。目前已有两种方法可以达到上述目的,一种是测量值融合法,一种是状态矢量融合法。众所周知,测量值融合计算法通常最优,但计算费时,而状态矢量融合算法计算省力却是次优。之所以如此,是因为从两个传感器中获得的待融合状态级估值,由于通常存在被跟踪目标的过程噪声,通常并非条件独立。值得注意的是,状态矢量融合已有三种计算法:加权协方差法、信息矩阵法和伪测量法。本文仅限于讨论状态矢量融合中信息矩阵形式的性能评估。利用信息矩阵计算法已经推导出稳态融合协方差的闭式分析解并作为一种性能的度量方法。注意,推导出的结果基于两个传感器同步工作且没有误关联的假设,或是在研究时考虑了融合测量值。并且我们将推导出的结果用蒙特卡罗仿真进行了比较,过去曾有许多作者利用蒙特卡罗仿真来预测融合系统的性能。这些结果有助于更加深入地了解跟踪融合的作用原理,并大大简化了对融合性能的评估。此外,有了这样的解,简化了对各种不同工作条件下设计融合系统的折衷研究。 相似文献
62.
海杂波是指被雷达发射脉冲照射的局部海面的后向散射回波。由于复杂的海杂波信号取决于海平面上复杂的波浪运动,因此从非线性动力学角度来研究海杂波是合理的,尤其是用混沌理论替代简单的基于随机过程的观点。过去十年中加拿大McMaster大学的Simen Haykin博士带领的小组采用混沌理论,以非整数不规则碎片维数和正的李亚彭诺夫(Lyapunov)指数为特征的混沌吸引假设为基础,进行了海杂波数据分析,他们得出了海杂波信号具有混沌特征的结论。也就是说,复杂的海杂波波形是由几个模式(即自由度数)的非线性确知相互作用所产生的。但是以数字估计的非整数不规则碎片维数和正的李亚彭诺夫(Lyapunov)指数可能无法充分表示混沌特性。最近Cowper、Mulgrew、Noga和Davies都分别对雷达的海杂波混沌特性提出了置疑。在本文中,我们采用由Gao和Zheng提出的针对确知混沌的直接动态试验法来证明持续两分钟的海杂波数据不具有混沌特性,该试验法是低维混沌较精确的标准方法之一。同时我们也对这组海杂波数据进行多不规则碎片分析,可以看出原始海杂波的振幅信号近似于多不规则碎片模型,而由采集用以衡量海平面上连续波浪能量的振幅信号连续本地最大值所形成的包络信号,则完全满足多不规则碎片模型。产生这种差异的一个可能解释是,当时间标尺短得足以能够表示对应于海面上起伏的单个波浪运动的详细信号时,多不规则碎片的度量标尺就会被破坏。这些情况决定了振幅信号近似于对数正态分布,而包络信号,即海平面连续波浪的能量,则完全满足对数正态分布。以前已观察到振幅信号呈近似对数正态分布,而使用相乘多不规则碎片理论,就可以得到如原稿中讨论的那样,从理论上证明海杂波呈对数正态分布。海杂波具有多不规则碎片特征的结论对海平面上点目标的检测可能具有积极的意义。 相似文献
63.
64.
针对逆合成孔径雷达波束内多个平稳飞行目标在距离上重叠的情况探讨多运动目标成像.首先建立多目标回波模型,由分析得出某一目标的回波在一个距离门内对应一组线性调频信号、信号参数在不同距离门内呈规律性变化的结论.据此提出一种基于Radon-Wigner变换(RWT)对多目标信号进行参数估计及分离的多目标成像算法.仿真结果说明了该方法的有效性. 相似文献
65.
从国外航天遥感器系统的发展现状中得到的启示 总被引:2,自引:0,他引:2
文中对德国、法国、印度和美国航天光学遥感器研制情况的一个侧面进行了简述。从中可了解到其发展态势,即朝着大型综合性系统、小卫星系统以及各种卫星的综合协作方向发展。文中着重就综合性、组合式系统的特点稍展开分析。值得提出的是,多相机组合以多种模式选择功能以及任务使命排序工作,有时又可以“大像元”形式工作,这种设计可以解决数传或图像数据记录能力的不足,能完成多种、多类用户的要求。 相似文献
66.
为了解决结构型吸波材料的分析和设计中所遇到的反射系数计算问题,从电磁场理论出发,导出了电磁波以任意角入射时多层雷达吸波材料(RAM)涂层的反射系数公式,此法简单易行,为结构型吸波材料的计算机辅助分析和设计提供了基础,同时给出了计算曲线的例子,通过实例计算分析了电磁波的入射角,极化状态等对反射特性和隐身效果的影响。 相似文献
67.
68.
于豫民 《运载火箭与返回技术》2001,22(3):21-25
文章介绍了CBERS-1卫星红外多光谱扫描仪(IRMSS)分系统的主要性能和基本组成。 相似文献
69.
多脉冲固体火箭发动机 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍国外几种典型结构的多脉冲固体火箭发动机的发展概况.讨论该种发动机的药柱、隔离系统、点火系统、绝热层等关键技术和地面点火试验情况。 相似文献
70.
将小波包多分辨率分析与能量谱相结合,提出了金属材料缺陷特征提取的方法(小波包子带能量比较法)及不同缺陷的识别方法(小波分形神经网络法)。选取最能反映缺陷特征的参数——"能量特征向量"作为特征参数,进行缺陷的特征提取。缺陷的识别方法将小波包分解后各子带系数的分形维数作为特征矢量,对其进行径向基神经网络训练,从而可很明显区分出有无裂纹以及不同裂纹信号。以航天发射塔架钢连接构件疲劳裂纹超声检测信号为例,使用所提出的特征提取和模式识别方法,结果表明是行之有效的新方法,为金属材料缺陷检测与识别开拓了新思路。 相似文献