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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
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提出了一种空间非合作目标快速姿态跟踪导航方法。在非合作目标相对测量过程中,激光测距仪测距数据具有不连续的特点。当不具备测距数据时,采用基于位置-速度方差修正的姿态跟瞄导航滤波算法,引导追踪航天器完成对目标的粗捕获和保持;当具备测距信息时,通过引入间接量测矩阵和Wonham能控规范型极点配置方法,采用基于全维状态观测器的姿态跟瞄导航滤波算法,完成对目标的连续精确指向跟踪,并通过配置观测器极点调整滤波收敛速度。本文提出的姿态指向跟瞄导航算法克服了非合作目标跟瞄过程中测距信息不连续的问题,与传统扩展卡曼滤波算法相比,能够避免量测方程近似线性化过程中的大量矩阵求导运算,因而提高了跟踪导航滤波的收敛速度,增强了追踪航天器对非合作目标的快速姿态指向与跟瞄能力。 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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