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针对光学传感器像平面多目标跟踪应用,基于有限集统计学理论(Finite Set Statistics, FISST)提出一种利用信号幅度信息的高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density, GM-PHD)滤波算法。该算法通过建立信号幅度似然函数将幅度信息引入到PHD的递推公式中,首先根据光学传感器的特点对输出的信号幅度进行建模,然后分别计算来源于目标和杂波的信号幅度似然函数,在目标信噪比未知的情况下给出一种替代计算方法,最后采用高斯混合方式实现该算法。仿真结果表明,本文提出的算法相比仅利用量测位置信息的PHD滤波器能够显著提高多目标跟踪性能和计算效率,而且在目标信噪比未知时同样具有稳定的性能。 相似文献
223.
根据生产中遇到的超硬淬火钢磨削困难的问题,提出利用砂轮的自锐性的解决方法,分析和叙述了砂轮的自锐性极其应用实例。 相似文献
224.
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对文[1]提出的一种扩频体制的方案的抗白噪声干扰性能进行了分析,证明扩频体制确实没有比不扩频情况有更强的抗白噪声干扰性能。最后又给出了这一结论的另一种理论证明。在文末,提出一个疑问:扩频体制牺牲大量带宽而没有获得信噪比增益,这和山农信道容量公式得出的“带宽与信噪比互换”结论如何统一? 相似文献
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A.Yasotharan T.Thayaparan 《空载雷达》2005,(2):54-60
傅里叶变换法通常用于脉冲多普勒雷达检测加速运动目标,尽管该方法的性能会受多普勒拖尾现象限制。机动飞机和导弹属于加速运动目标。本文作者量化了多普勒拖尾的影响。在运用脉冲多普勒雷达检测附加白高斯噪声的非加速目标并估算该目标的径向速度试验中,傅里叶变换法能够使输出信噪比(SNR)随脉冲数线性增加。当目标加速时,只要加速度足够小,那么傅里叶方法仍可以检测目标并估算其平均速度。针对某一给定的加速度,当脉冲数增加时,傅里叶变换法得到的输出信噪比(SNR)随脉冲数的增加成凹函数变化,即输出SNR先增加到最大值然后开始下降,直到该方法不适用为止。因此脉冲数和加速度必须匹配才能获得最佳性能。文中给出了最佳SNR、最佳脉冲数与加速度关系的经验公式。这些结果被证明与采用栅格搜寻的广义似然比检测器设计是相符的。 相似文献
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针对太阳敏感器、磁强计以及惯性陀螺组成的微卫星姿态确定系统,设计了有陀螺测量和基于四元数差分法的无陀螺测量两种广义卡尔曼滤波器(EKF)。由于EKF设计复杂,通常参数计算和调整依赖地面系统,现应用自适应神经模糊推理(ANFTS)进行EKF的参数自调整;使用四元数避免了欧拉角法的奇异问题;采用高斯-牛顿误差最小法显著减少直接使用EKF的计算量。设计仿真数据进行算法验证,结果表明该方法能成功地得到姿态估计,ANFIS可以提高EKF精度,增强鲁棒性,而且便于最优的在轨自主导航。 相似文献
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