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为了提高临近空间高超声速滑翔目标的跟踪精度,提出了一种双通道并行跟踪算法。首先对比分析了目标的弹道轨迹,目标角度域参数相比位置域参数存在更显著的变化规律,为了在雷达测量直角坐标系下跟踪,采用倾角和方位角代替航迹倾角和航向角,将倾角变化率和方位角变化率描述成零均值正弦自相关随机过程,分别建立了纵向通道和横向通道的角度域模型。然后将目标轨迹分解到纵向观测平面和横向观测平面,通过量测数据预处理、双通道并行滤波、输出状态合并,实现目标的三维跟踪。最后通过仿真实验设置了算法中两个通道的机动模型的参数,分析了过程噪声对跟踪精度的影响,仿真结果表明,与现有的临近空间高超声速目标跟踪算法相比,该算法具有较高的跟踪精度。 相似文献
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在复杂电磁环境背景下,研究了组网雷达基于粒子滤波算法对隐身目标的跟踪滤波问题,建立了雷达观测方程和隐身目标的多基地雷达截面积模型,分析了基于U PF的组网雷达目标跟踪滤波算法。利用计算机仿真验证了复杂电磁环境下组网雷达利用粒子滤波技术跟踪隐身目标的有效性,并对几种跟踪算法的效率进行了比较。 相似文献
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在被动方式下对目标进行跟踪 ,由于系统的可观性较弱 ,很容易引起状态误差协方差矩阵的过早跳变而导致系统发散。为此 ,本文研究了一种新的卡尔曼滤波算法 -自适应协方差矩阵旋转变换卡尔曼滤波算法 ,并将其应用于水面目标被动跟踪。由于该算法的协方差更新采用状态滤波值计算雅可比矩阵 ,因而具有更好的一致性。仿真结果表明 ,该算法可以克服观测模型线性化误差带来的不良影响 ,改善由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题 ,具有良好的鲁棒性、快速性和精确性。 相似文献
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在卫星导航系统动态定位中,采用基于瞬时多普勒观测量的最小二乘法确定速度,当载体高机动时,多普勒误差迅速增大,从而导致测速精度大幅度降低。针对该问题,提出一种同时实现动态模型自适应修正和观测模型自适应更新的Kalman滤波算法。算法采用滑动窗方式来建立实时更新的动态模型参数,使当前统计模型自适应地跟踪载体的动态特性。此外,算法提出观测模型的自适应更新方法,通过设置载体状态判决门限,高、中机动时仅进行受动态应力影响小的伪距更新,低机动下添加精度较高的伪距率更新。通过Sprient GSS8000模拟器产生的动态场景验证表明,相对于最小二乘法和常规Kalman滤波算法,提出的自适应Kalman滤波算法能够全面提高载体在多种运动状态下的测速精度。 相似文献
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提出了一种新型自适应滤波算法,该算法采用球坐标系,同时根据当前目标的运动状态实时调整增益.仿真结果表明该算法易于工程实现,可实现机动目标的快速自适应跟踪. 相似文献
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《宇航学报》2017,(12)
针对杂波背景下多交叉机动目标跟踪问题,提出一种认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法,该算法选取目标距离-速度-方位作为观测量,并通过调整波形参数来动态改变量测误差协方差。首先,基于信息融合思想提出一种优化的概率数据关联(OPDA)算法,算法充分融合目标位置特征和运动特征对多目标交叉区域公共量测进行分类,使多交叉机动目标跟踪问题转化为多个单机动目标跟踪问题。然后,对实时更新的目标航迹,采用修正的Riccati方程估计下一时刻滤波协方差,并根据波形选择准则函数自适应选择下一时刻波形以提高系统跟踪性能。仿真结果表明,该算法增强了概率数据关联(PDA)算法的环境适应性,而且相比未采用波形自适应的数据关联算法有明显的优势。 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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一种应用于星光观测导弹姿态确定的强跟踪滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为提高基于星光观测的导弹姿态确定系统的非线性滤波器性能,对更具自适应能力的强跟踪扩展卡尔曼滤波器进行了研究。针对一般强跟踪扩展卡尔曼滤波算法的自适应能力有限的缺点,推导了一种能根据每一个状态噪声的变化来调解误差方差阵中相应的渐消因子的强跟踪滤波算法,根据其在导弹姿态确定中的应用特点对其进行了优化;并将其应用到基于星光观测的导弹姿态确定仿真中以验证算法的效果;仿真实验说明算法的速度、精度和可靠性能够满足基于星光观测的导弹姿态确定的需要。 相似文献
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针对Sage Husa自适应滤波方法存在的窗函数开窗大小选择问题,提出一种基于BP神经网络学习估计系统协方差矩阵的自适应Kalman滤波算法。该算法以Kalman滤波预测残差向量作为网络输入,通过网络分段离线学习确定预测残差向量与预测残差协方差矩阵间的非线性关系,自适应地估计Kalman滤波系统协方差矩阵。将其应用到自主定轨系统,仿真结果表明利用本文算法自主定轨60天星座平均URE误差小于1.9米,且能够快速跟踪到系统噪声的突变,较Kalman滤波方法和Sage Husa自适应滤波方法具有更好的性能。 相似文献
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针对微惯性测量单元信号进行小波多分辨率分析后在各尺度空间呈现的不同特性,提出了一种分解层数和阈值门限自适应选取的滤波去噪方法,同时采用具有紧支集特性的Daubechies正交小波基和改进的阈值函数,自适应选取分解层数并逐层进行阈值自适应滤波,然后经小波逆变换重构原始信号,最后应用实际的M IMU信号进行滤波仿真。实验结果表明该方法能有效消除M IMU信号随机误差,大幅改善其零偏稳定性和信噪比,且算法简练通用性强,有很强的实用性。 相似文献
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GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究 总被引:1,自引:1,他引:1
建立了GPS/速率陀螺组合姿态估计系统的模型,研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法:状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS/速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果,并对结果进行了分析。结果表明,与传统Kalman滤波算法比较,时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响,提高姿态确定的精度;而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响,提高姿态确定系统的性能。 相似文献
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的成像质量与图像解译精度会因为空间中存在的射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI)而下降。本文在加权最小二乘迭代自适应算法的基础上,提出了非参数化的迭代自适应RFI抑制方法。该方法在成像处理前增加了对RFI的预检测环节,在初步检测出存在RFI的数据部分后只对存在RFI的数据进行SG(Savitsky-Golay,萨维茨基·戈莱)卷积平滑处理以提升对弱RFI的检测能力。利用带阻滤波器滤除存在干扰的频段后,使用迭代自适应处理在频谱中估计出被去除频段中的信号分量以获得期望的距离谱。与利用传统距离频率滤波方法进行RFI抑制相比,所提出的方法在图像细节保持方面效果更优,避免了因频谱不连续而导致的旁瓣增加,且运算效率更高。 相似文献
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基于鲁棒非线性卡尔曼滤波的自适应SLAM算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统非迹卡尔曼滤波算法缺乏在线自适应调整能力,在噪声模型出现误差时滤波精度下降的问题,提出了一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的同步定位与地图创建算法。该算法引入了一个多维观测噪声尺度因子,能根据观测噪声统计特性的实际变化情况对每种传感器的噪声模型做出自适应调整,使其逼近真实噪声水平,进而将滤波增益调整到一个适当值,实现滤波器的最优估计。SLAM仿真实验结果表明,在噪声统计特性发生变化的情况下,该算法相比其它几种SLAM算法具有更好的自适应能力,估计精度更高,鲁棒性更强。 相似文献
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脉冲噪声下基于梯度加权平均的变步长NLMP算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对非高斯 α 稳定分布噪声环境下的自适应滤波问题,提出一种新的基于梯度加权平均的变步长归一化最小平均p范数(VSS-NLMP)算法。该算法基于梯度矢量能够跟踪自适应过程的均方权值偏差(MSD)这一特点,通过对梯度矢量的平滑减小梯度噪声的影响,然后利用平滑梯度矢量的欧氏范数和系统误差的分数低阶矩控制步长的变化。文中给出了新算法的迭代过程,然后对其收敛性进行简要分析,仿真结果表明,本文新算法较现有变步长NLMP算法具有更快的收敛速度和更高的稳态精度。 相似文献