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基于傅里叶变换的航迹对准关联算法 总被引:7,自引:2,他引:5
研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,理论分析了雷达系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量。在此基础上,提出了一种基于傅里叶变换的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法将组网雷达的航迹数据看做为一种整体信息,采用傅里叶变换理论来估计和补偿组网雷达目标航迹数据到融合中心航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而不依赖于估计雷达网系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联目标航迹数据。 相似文献
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为解决多传感器组网系统的系统误差估计问题,基于多传感器多目标上报信息,研究并提出了一种多传感器多目标系统误差融合估计算法.算法构建了两级融合结构,即第一级对多传感器组合状态估计信息进行反馈融合以改善局部组合状态估计精度,从而间接改善系统误差的估计精度,而第二级对多目标系统误差估计信息进行融合以进一步提高系统误差的估计精度.蒙特卡洛仿真显示算法能有效融合利用多传感器多目标信息,实现多传感器系统误差的实时精确估计. 相似文献
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面向领域的仿真设计建模工具SIMDEMO 总被引:2,自引:0,他引:2
讨论了面向领域的仿真设计建模工具SIMDEMO的设计和实现.基于透明性、正交性、层次性的视图分解原理,对处于不同阶段、面向不同用户、涉及不同方面的系统模型采用多视图进行分解,建立了以多视图为核心理念的系统协同建模方法,给出了该建模方法下建模所需遵循的过程指导.针对领域模型描述、表示以及操作等多个方面对工具重构的需求,研究得到了基于元对象反射模型的工具架构;架构具有良好适应性,使得工具重构更灵活、简捷.对SIMDEMO的功能结构进行了简介,给出了系统实现方案.最后,将SIMDEMO与典型同类工具作了比较. 相似文献
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SAR图像伪加性相干斑噪声统计特性 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了SAR图像加性模型中伪加性相干斑噪声分量的统计特性。分析了SAR图像中真实信号分量和乘性相干斑噪声分量的统计特性;在此基础上结合Edgeworth展开式和以Mellin变换为基础的第二类型特征函数及其对数累积量详细推导了伪加性相干斑噪声概率密度函数的近似表达式;各信号分量的概率密度函数中的参数采用对数累积量方法进行估计。最后利用SAR实测数据仿真分析了伪加性相干斑噪声的统计特性。实验结果表明,乘性的相干斑噪声转换为加性噪声后,其统计特性非常接近于高斯分布。 相似文献
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基于频域CLEAN和谱图-Radon变换的SAR运动目标检测算法 总被引:2,自引:2,他引:0
谱图-Radon变换可有效地检测多个线性调频信号,当多个线性调频信号的能量相差较大时,谱图-Radon变换就很难将所有的信号检测出来。为了解决这个问题,文中提出了基于频域CLEAN的检测技术与谱图-Radon变换相结合。使用检测能量相差较大的多个线性调频信号的方法。这种方法可以有效地检测出所有的信号,具有较大的实用价值,仿真实验结果表明这种算法是有效的。 相似文献
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基于模型的雷达系统仿真技术研究 总被引:2,自引:2,他引:0
介绍了通用仿真技术中的模型建立与模型校验技术。从雷达设备仿真、雷达信号模拟和雷达环境仿真三个方面讨论了雷达系统仿真中研究对象的性质与模型建立的基本方法,着重说明目标模型与平面杂波模型的主要类型、建立方法和研究动态。指出了模型校验在雷达系统仿真应用中的重要性,说明了系统仿真试验应用方法及对仿真的意义。 相似文献
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一种基于随机集的模糊观测的多目标跟踪算法 总被引:1,自引:1,他引:0
为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概率假设密度(probability hypothesis den-sity,PHD)粒子滤波方法。这种方法首先利用粒子滤波预测和更新随机集的PHD,然后估计目标数N,最后找出N个PHD最大的点就是多目标的状态估计。在相同的仿真环境中,用这种方法与用重心去模糊器进行去模糊处理后的观测数据同时跟踪目标数变化情况下的多目标,并进行了比较,结果表明,模糊观测多目标跟踪的PHD粒子滤波能稳健跟踪目标数未知或随时间变化时的目标状态和目标数,性能好于去模糊情况。 相似文献
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多传感器组合导航系统分层融合算法 总被引:8,自引:0,他引:8
从信息融合角度来看,目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式,在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法,重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明,部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下,可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。 相似文献
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