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组合导航卡尔曼滤波对姿态角进行修正时,将惯导的平台角误差近似为姿态误差,会带来较大的数学模型误差,从而影响测姿精度。通过分析组合姿态算法中姿态作为量测信息时平台角误差与姿态角误差物理意义的不同,得到了两者的转换关系,从量测矩阵修正和观测值预处理两个方面对原有的姿态组合算法进行改进,有效降低了数学模型误差。仿真结果表明,改进后的姿态组合算法误差状态估算更加精确,能够有效地提高组合导航的测姿精度。 相似文献
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精确的飞机检测与追踪方法可以有助于提升我国军事实力,但是目前对小目标飞机进行有效追踪方法较少。基于深度学习的目标追踪方法较传统的方法性能更佳优越,因此针对传统方法对于小目标追踪性能不佳,本文提出了一种基于YOLOv3以及卡尔曼滤波器的飞机追踪方法以获得更好的追踪性能,该算法首先通过改进的YOLOv3算法对视频中的图像进行检测,在识别到视频中的飞机之后,通过卡尔曼滤波器对飞机的运动轨迹进行预测,并通过匈牙利算法进行数据关联。实验结果显示,该算法对小尺度飞机的检测性能较传统的YOLOv3有接近5%的提升,且对飞机的追踪效果精度高且实时性能,具有较高的军事应用价值。 相似文献
465.
466.
SAR图像非平稳性对图像模型和滤波降噪方法的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
从随机过程理论角度按平稳程度把合成孔径雷达(SAR)图像分为分辨单元内平稳、分辨单元内不平稳、处理窗内局部平稳和处理窗内局部不平稳4种情况,研究了非平稳性对图像的斑点乘性噪声模型、场景-斑点乘积模型和结构邻域模型的影响,得出各自的平稳性适用条件,并在此基础上评价了各种滤波降噪方法的性能,用实际数据进行了验证. 相似文献
467.
基于Gabor滤波器的图像目标识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了给机器人视觉导航提供有效信息,提出一种基于图像匹配的目标识别方法.对CCD采集的目标图像,由 Gabor 变换生成的二维Gabor 滤波器有着优良的滤波器性能,不需要对图像进行分割,能适应一定的旋转、尺度、光照的变化,通过多个频率和角度的Gabor算子与图像的卷积,获取图像全局信息的特征描述.分类方法采用统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法——支持向量机(SVM, Support Vector Machines),它可解决模型选择、过学习、维数灾难等问题.通过支持向量机进行多维特征向量的分类.该方法可达到较高的识别率,达到实时处理的要求,可以在人脸识别、机器人视觉定位等领域得到应用. 相似文献
468.
文章通过分析低通滤波器的特性,指出航天TDICCD相机中有源低通滤波器的重要性,提出优化实现的可行性,并给出了具体原理电路及仿真结果。 相似文献
469.
带BP神经网络的卡尔曼滤波算法在GPS/SINS组合导航系统中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对带权值调整的Kalman滤波器,运用L-M的BP算法,将BP神经网络嵌入该滤波器中,与BP神经网络滤波器相比,减小了层数,提高了网络训练速度及精度。以GPS/SINS组合导航系统为例进行了仿真,结果既能抑制滤波发散,又能提高滤波精度。 相似文献
470.
研究应用wash-out滤波器技术对具有立方非线性俯仰刚度的二元机翼颤振的控制。首先,确定需要引入Hopf分岔的点,并在该点将原系统方程Jordan化;其次,对于引入的wash-out滤波控制器,先按Hopf分岔条件确定线性控制增益,再用规范型直接法得到受控系统的规范型,由分岔类型与规范型系数的关系确定非线性控制增益,从而将原系统的亚临界Hopf分岔变为超临界Hopf分岔;最后通过数值模拟验证了控制的有效性,并发现受控系统的颤振幅值(极限环大小)大大降低。 相似文献