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241.
加拿大渥太华的防务研究和发展部门已完成了一种新型多模X波段宽带试验机载雷达(XWEAR)第一阶段的研制工作,这是对合成孔径雷达(SAR)成像、逆合成孔径雷达(ISAR)、地面动目标显示(GMTI)雷达和海上监视雷达的支持研究,特别集中在对小型目标的探测和远距离的面上目标监视。特别关注的领域有:静止和运动目标的SAR成像技术、海上和陆地动目标的时间一频率分析、用于GMTI的空时自适应处理、对海面电磁后向散射特性的研究、自动目标识别和特征提取的特征产生、以及宽带系统对付电子干扰的抗干扰性分析。第一阶段是以SAR和海上监视模式的飞行试验结束的。第二阶段将进行大范围监视GMTI(WASGMTI)和综合SAR-GMTI模式的飞行试验。简述了试验雷达并介绍了它的数据采集能力。区别特征包括X波段的运行、SAR和海上监视的单通道运行以及WAS-GMTI和综合SAR-GMTI的双通道运行。该新型雷达将现有的数字扫描转换器的用途扩大为控制器,已有的商用元件有:发射机、A/D转换器和计算机电路板。定时电路、波形产生器、单通道和双通道的接收机可以按用户需要定制。 相似文献
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许多多传感器目标跟踪系统都是在假定数据关联过于复杂、集中式融合办法的计算要求过多而难于实现的情况下提出的。此外还需假设噪声分量相对较小、无漏检,扫描周期相对较短等等。业已证明,在采用这些假设条件生成模拟数据进行测试时,许多多传感器跟踪系统都能有效地工作。然而深入研究了几组实际数据的特点之后,就会发现这些假设并不总有效的。本文首先介绍了一种实际的多传感器跟踪环境的特点,并解释了在这种环境下现有系统不能有效完成任务的原因。然后给出克服这些系统缺陷的种数据融合方法,方法分为3步;(Ⅰ)采用一种自适应学习方法估算同步误差;(Ⅱ)漏检时调整目标的测量位置;(Ⅲ)采用一种基于模糊逻辑的算法预测下一个目标位置。为做出性能评估,我们采用不同的实际数据集和模拟数据集对融合方法进行了测试,结果令人满意。 相似文献
245.
针对卡尔曼滤波算法中动力学系统模型以及噪声模型不能精确已知,导致卡尔曼滤波算法在实际中不能实现最优估计。首先分析了传统卡尔曼滤波算法中各种误差源的影响,以及区间矩阵运算的影响,经分析得到,区间运算可以保证集合映射的完全性,但不能体现最优化。通过分析,本文提出了一种新型的区间卡尔曼滤波,将各种误差源归约到先验估计值区间和后验估计值区间中,然后将区间交集运算应用于卡尔曼滤波算法。这种新算法运算量与传统卡尔曼滤波算法相当。通过仿真实验证实,该算法在含时变噪声的高动态导航定位中比传统卡尔曼滤波效果提高2dB。 相似文献
246.
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249.
在实际目标跟踪系统中,测量设备都存在系统误差,会导致跟踪滤波精度显著下降。针对多测速系统,对其测速系统误差进行了简化数学建模;然后将其增广为状态变量,应用扩维无迹卡尔曼滤波对目标运动状态和系统误差进行联合估计,以实时校准系统误差、提高状态估计精度。在存在主副站2类系统误差的条件下,设定恒定和线性时变2类系统误差场景,对算法进行仿真分析。仿真结果表明,算法在2类系统误差情形下都能有效校准系统误差,位置、速度滤波精度可提高80%以上;尤其是当系统误差恒定时,算法可完全消除系统误差的影响。 相似文献
250.
提出自适应无迹增量滤波(AUIF)的概念和定义,建立自适应无迹增量滤波模型及其分析方法,给出递推算法.传统的滤波方法极少关注量测方程的系统误差.在许多实际情况(如深空探测),量测方程由于受环境因素及测量设备不稳定等影响往往无法进行验证或校准而存在未知的系统误差,并且模型参数和噪声统计量也具有不确定性.这种不确定性会使递推过程产生较大误差,甚至导致发散,从而降低滤波精度.提出的AUIF能够成功消除这种未知的系统误差,也能够实时估计变化的噪声统计量,提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用. 相似文献