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11.
雷达目标跟踪中的非线性滤波技术   总被引:6,自引:6,他引:0  
对雷达目标跟踪中的9种非线性滤波技术进行了综述,介绍了其基本思想,分析了各方法的优缺点并进行了比较。  相似文献   
12.
    
速度多假目标欺骗干扰下,当雷达对机动目标进行跟踪时,会遇到虚假航迹较多、真假目标鉴别难度较大、真实目标跟踪不稳定等难题。针对这些问题,提出了速度多假目标欺骗干扰下基于速度估计径向投影和运动状态计数延迟的目标跟踪算法。首先,采用速度量测和位置量测相结合的双通道机动检测方法,保证速度欺骗干扰下模型切换的准确性和及时性;然后,利用运动状态计数延迟的方法确定目标模型切换后跟踪稳定的时刻;最后,利用基于位置信息的速度估计径向投影构造检验统计量对速度欺骗干扰进行识别。仿真实验表明,该算法有较好的稳健性。  相似文献   
13.
多传感器多模型多尺度组合导航系统算法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
多传感器组合导航系统是组合导航发展的方向之一。针对复杂环境,多模型自适应算法可以较好地解决模型及参数不确定的问题;而多尺度融合算法将基于模型的动态系统分析与具有统计特性的多尺度信号变换方法相结合,可有效提高系统的滤波精度。为此,文章将多模型估计与多尺度滤波算法相结合构成多模型多尺度滤波算法,该算法用于多组合导航系统后,经仿真验证,相对于多模型或单模型多尺度滤波算法,系统的滤波精度明显提高。  相似文献   
14.
雷达在受到噪声干扰的条件下会产生大量杂波.这时,如何完成航迹的快速起始是个值得研究的问题.结合干扰环境下的实测数据,分别采用逻辑法和修正逻辑法对其进行了研究分析,得出了一些有意义的结论.仿真结果表明,该方法很好地克服了3/4逻辑法因虚假目标过多而无法正常起始的问题,并且具有对存储要求较低、计算量较小、便于工程实现的特性...  相似文献   
15.
本文对我国当前就业形势与问题进行了分析,并提出了解决问题的出路与办法。  相似文献   
16.
劳动争议产生的基础及其原因分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
对我国现阶段劳动争议产生的基础及主客观原因进行分析。说明劳动争议产生的基础是社会利益多元化,主观原因为争议双方不守法或不懂法,客观原因为法制、企业和劳动力供求现状所造成。  相似文献   
17.
ESM对2D雷达引导性能分析   总被引:6,自引:0,他引:6  
王国宏  毛士艺 《航空学报》2002,23(4):298-301
 对于由 ESM和雷达组成的多传感器系统,分析和推导了用 ESM对 2 D雷达成功引导的概率解析表示式,为求解成功引导概率提供了依据;研究了 ESM对 2 D雷达成功引导概率随一些特征参数的变化规律,并得出了 4个特性;在多种情况下进行了成功引导概率的数值计算,验证了成功引导概率的一些变化规律,并得出了一些有意义的结论,从而对研究和设计同地配置的 ESM对雷达引导系统具有一定的参考价值。  相似文献   
18.
在杂波环境下实现检测-跟踪的联合优化是目标跟踪中的一个重要研究课题。对3D传感器使用PDAF进行目标跟踪的情况,本文以先验检测门限优化准则为设计准则,通过用解析近似表示拟事修正Riccati方程中的参数,给出了瑞利起伏环境下实现检测和跟踪联合优化的方法。研究和仿真表明:(1)这种检测和跟踪联合化化方法的跟踪性能优于固定虚警率方法的跟踪性能,但这种性能的改善主要体现在滤波稳定阶段;(2)基于先验检测门限优化准则实现检测-跟踪的联合优化要求信噪比要大于一定的门限,在瑞利起伏环境下,三维测量所要求的信噪比门限为2.157。  相似文献   
19.
在单脉冲内基于Radon Ambiguity变换的加速度估计方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据雷达发射恒定载频信号时匀加速目标回波为线性调频(LFM)信号的特点,研究了在单脉冲内基于Radon\|Ambiguity变换(RAT)估计目标径向加速度的问题,首先采用Radon\|Ambiguity 变换(RAT)得到信号的调频斜率,进而根据调频斜率估计出目标径向加速度。分析了加速度分辨率和加速度估计效率,讨论了信号时长和搜索步长对测量加速度精度的影响,最后仿真实验结果验证了方法的有效性。  相似文献   
20.
天波超视距雷达通过电离层反射实现超视距广域监视,其地理坐标系下的量测方程存在强非线性,同时由于电离层的不同分层,造成了多路径传播的严重问题,即同时存在多个模式的量测。本文提出了一种基于模糊拍卖的多模式融合跟踪算法,将多路径信息看作是多传感器提供的同步量测信息,利用模糊拍卖算法对确认量测和传播模式进行分配,再利用多传感器数据融合的方法对多模式信息进行同步数据融合。仿真结果表明,在杂波环境中,跟踪一个存在4种可能非线性量测的匀速运动目标时,本文提出的基于模糊拍卖的多模式融合跟踪算法与多径概率数据互联算法相比,在距离维、距离变化率维和方位维的精度具有很大改善,且耗时大大缩短,能更好地提供预警信息。  相似文献   
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