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针对高超声速滑翔飞行器(HGV)具有机动能力强、机动样式多变、机动时机不确定等特点,提出了一种基于有向图变结构多模型的鲁棒跟踪(CHF-DSVSMM)方法。考虑到高超声速滑翔飞行器的跳跃滑翔运动特性,建立了包括自适应非零均值衰减震荡(ANMDO)模型、“当前”统计模型(CSM)等机动模型的模型集。针对固定结构多模型算法存在模型相互竞争、运算时间长的缺点,设计了基于有向图结构的切换准则自适应地改变模型集构成,提高模型匹配性。对于地基雷达探测中存在闪烁噪声的问题,采用容积Huber-based滤波方法进行状态估计。仿真结果表明,所提算法与现有方法相比具有更高的跟踪精度,并对闪烁噪声具有良好的鲁棒性。 相似文献
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交互多模式(IMM)是一种有效的机动目标跟踪算法,但由于其要求具有很多的先验前提条件而不利于工程实现。研究了一种杂波环境下更适合于工程实现的机动目标(同样适用非机动目标)的跟踪算法,该算法通过一种由测量位置估计误差决定的机动检测函数来实现杂波背景中的机动目标检测,并通过改变Kalman滤波的相关参数,实现自适应跟踪。该算法克服了IMM算法的模式限制和复杂性,同时也避免了对非机动目标的跟踪中,在跟踪模式间相互切换时所换造成的影响。通过在空管系统(ATC)的大量模拟实验,验证了该算法的有效性和重大应用价值。 相似文献
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针对复杂战场中环境特性复杂以及目标机动性能提升所带来的跟踪难题,提出一种基于人类认知机制的机动目标自适应跟踪算法。算法将人类“记忆”机制引入机动模型构建,利用神经网络对目标特征参数进行离线学习并存储,指导机动模型参数实时调整,使模型对运动状态的描述更加合理。为进一步提高跟踪性能,基于人类认知“感知-行动”循环理论,将雷达接收端经数据处理后的目标状态估计信息反馈至雷达发射端,以最小感知信息熵为代价函数,从波形库中自适应选择最佳波形来匹配目标。仿真对比实验表明,该算法对环境及目标的感知更加准确,融入波形选择的自适应目标跟踪算法要明显优于传统采用固定波形的跟踪算法。 相似文献
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针对传统目标跟踪算法鲁棒性较差等问题,提出了一种基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波交互式多模型(IMM-CS-UKF)融合算法。在交互式多模型算法框架内,计算当前统计模型的概率,提高了统计模型的目标加速度和自适应性。该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,具有对不同机动模式目标的自适应跟踪能力和精度高等优点。仿真结果表明,该算法对以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能。 相似文献
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为了提高未知弹道参数下的多级弹道导弹主动段目标跟踪精度和鲁棒性,提出了一种目标状态/参数联合估计算法。首先对多级弹道导弹主动段运动进行建模和动力学特性分析;然后在重力转弯目标跟踪模型(GT1)基础上进行改进,得到三维重力转弯目标跟踪模型(GT3),并与容积卡尔曼滤波(CKF)算法结合,设计了多级弹道导弹目标主动段状态/参数联合估计算法;在此基础上给出一种多级弹道导弹目标机动飞行模式,最后分别在常瞄准攻角飞行和机动飞行条件下完成仿真验证。GT3算法对导弹主动段三轴机动比较敏感,克服了GT1算法无法准确描述主动段运动的缺陷,算法精度、鲁棒性有所提升。GT3对瞄准攻角不为零的多级助推弹道导弹主动段跟踪表现出明显优势,且对级间切换具有一定的识别能力。 相似文献
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针对交互多模型(IMM)算法求解地球静止轨道(GEO)卫星混合推力机动目标跟踪问题时模型匹配难、模型转移概率近似平均和响应速度慢的问题,从交互模型集构建和模型转移概率自适应设计两个方面出发提出一种改进IMM算法。该方法通过考虑无机动、脉冲机动和有限推力机动三种模式,构建了覆盖目标机动状态的交互模型集,提高了模型与机动目标实际运行状态的匹配度;采用一种基于加速度估计自适应修正的模型交互概率修正方法,提升了算法对目标机动状态的响应速度和跟踪精度。仿真结果表明,所提算法是解决混合推力模式下的GEO机动目标跟踪问题的有效手段,在收敛速度和收敛精度等方面与传统方法相比有较大提高。 相似文献
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针对多种机动策略实时机动目标,为解决标准交互式多模型(IMM)算法的模型集冗余、算法量过大和实时性不高等问题,以提高机动目标滤波精度,保证目标跟踪系统性能,对基于模糊自适应理论的交互式多模型算法进行了研究。对标准IMM算法改进包括加速度预估、模型集合设计、模糊自适应推理设计,以及条件滤波输出四部分,通过加速度预估获得更准确的模型集,采用提前模型筛选获得更优的匹配效果并减少了计算量。给出了处理模型及滤波过程流程。对三维机动目标的仿真结果表明:与标准IMM算法相比,设计的基于滤波算法对以多种机动策略实时机动的目标有更好的实时性和跟踪性能。 相似文献
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随机激励下惯导支架结构参数优化 总被引:2,自引:0,他引:2
建立了基础激励下惯导装置振动响应的双自由度随机振动分析模型。分别用解析法和数值法推导了惯导系统加速度均方值的计算公式。以减振支架结构参数为控制对象,通过遗传算法和罚函数法进行了优化设计。分析显示,对复杂系统数值法的计算更为容易。仿真结果表明,两种方法的计算结果相近。 相似文献
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针对带有未知但有界(Unknown But Bounded.UBB)噪声的非线性系统的建模及其故障检测问题,提出了一种集员辨识与T-s模糊模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法。在建立非线性系统模型时,利用系统正常状态下的运行数据,选用T-S模型对其进行离线建模。首先采用模糊聚类的方法对输入空间进行模糊划分,然后利用T-S模型为参数线性模型的特点,使用参数线性集员辨识算法辨识T-S模型的结论参数。由于集员辨识算法所得到的是参数的集合估计,在系统运行过程中,可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围,如果测量所得实际系统的输出不在预测输出范围之内,则可判断系统发生了故障。通过与其他算法相比,验证了本方法的性能。 相似文献
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针对基于预测器的递推子空间辨识(RPBSID)方法在估计系统的状态变量时计算量较大的问题,提出一种改进的RPBSID方法并应用于航天器的时变模态参数辨识。与原算法相比,改进后的方法在求解状态量时不需要逐个时刻构建相应的Hankel矩阵,而是利用仿射投影算法(APA)实现状态量的递推估计,从而减少了辨识过程中的数据量。在此基础上,利用该状态变量递推得到时变系统的状态空间模型和模态参数。在数值仿真中,建立带有大型挠性附件的卫星动力学模型,分别考虑系统模态参数线性变化、突变和周期改变的情况,利用改进的RPBSID方法对结构的时变频率和阻尼比等参数进行了辨识。理论分析和数值仿真的结果表明这种改进的方法不仅能够有效地辨识系统的时变模态参数,而且与原方法相比具有更高的计算效率。 相似文献
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基于遗传算法的固体火箭发动机参数辨识 总被引:3,自引:1,他引:2
固体火箭发动机参数辨识为非线性受约束优化问题,经典算法求解此类问题时初值敏感、局部收敛等问题表现较为突出.针对上述难题,将具有良好全局收敛性的遗传算法用于固体火箭发动机参数辨识,得到推进剂燃速模型和喉径变化模型的全局最优辨识值.计算结果表明,固体火箭发动机参数辨识采用遗传算法求解可行,计算结果与试验结果吻合良好. 相似文献
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