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传统的空间目标监测是建立在单目标状态估计基础之上,在面对突发产生的大量空间碎片时,由于碎片尺寸小,且密集分布以"群"的方式出现,传统单目标处理方法很难奏效。以"群"整体作为处理对象,基于随机有限集(RFS)技术,对"群"的状态特征进行估计。为了解决漏检目标密度分配问题和轨迹关联问题,提出一种面向量测的改进集势概率假设密度(CPHD)滤波器,并结合滤波后的信息处理过程,完成了对低轨空间碎片群的目标密度分布、群内目标数以及群内显著目标的状态估计。在仿真实验中,提出的滤波器表现明显优于传统滤波器和标准CPHD滤波器,且在某些传统滤波器和标准CPHD滤波器已失效的情况下,所提技术仍能有效工作。 相似文献
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为了研究液滴破碎后颗粒云空间尺寸分布的机理特性,通过试验方法并建立相应的均匀性指标数学模型,分析了不同We数对液滴破碎后颗粒群空间分布均匀性的影响。结果表明:(1)液滴袋状破碎后颗粒分布类似于袋形的蜂窝结构,并以类似爆破的形式向后方外围扩散分离。(2)多模式破碎后颗粒群为类似于"树"形结构的颗粒分布,前端有分布密集、粒径较小的聚集团,后方分布着大范围的颗粒群。(3)剪切破碎后颗粒群为类似"桶"形的颗粒分布,外围分布着大量颗粒,而内部分布较为复杂。(4)在We数为10~70时,颗粒群的离散率在整体上是呈现先升高后下降再升高的趋势。当We数为30和60时,两个方向上的离散率存在较大差异,而三种不同的破碎模式中,剪切破碎均匀性表现最好。 相似文献
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针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法,在迭代寻优过程中自适应地调节惯性权重和2个学习因子的数值。建立了无人机在山区环境执行勘察任务的航迹规划环境模型,分析了无人机自身约束条件。设计了自适应粒子群优化算法的适应度函数和航迹规划算法流程。分别采用自适应粒子群优化算法和传统粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划仿真实验。仿真结果对比表明,所提出的自适应粒子群优化算法比传统粒子群优化算法具有更高的全局搜索能力和搜索精度。 相似文献
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针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异,从而有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,使用改进的粒子群优化算法对某型飞机纵向控制律设计进行数值仿真,结果显示,算法有效提高控制律优化调参效率,结果满足期望的飞行品质要求。 相似文献