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91.
针对多传感器多目标航迹关联的特点,提出了将类云模型和c均值聚类联合应用于航迹关联的解决方法。将表征航迹特征的参量构成聚类中心和待分类的样本空间,利用类云模型和c均值聚类算法对来自不同传感器的航迹进行分类和收敛判断,构建了基于类云模型的c均值聚类航迹关联模型,有效地解决了目标密集环境下的航迹关联问题,通过仿真研究说明了该算法的有效性和鲁棒性。 相似文献
92.
飞行器航迹倾角的自适应动态面控制 总被引:3,自引:0,他引:3
针对飞行器纵向模型具有参数不确定性和外界干扰的特点,提出一种飞行器航迹倾角的自适应动态面控制方法.动态面控制方法通过引入一阶低通滤波器避免了传统反演设计存在的"微分爆炸"现象,采用自适应律对模型未知参数进行在线估计,并利用非线性阻尼项克服外界干扰.通过Lyapunov方法证明得出闭环系统半全局一致稳定,跟踪误差可通过调节控制器参数达到任意小.仿真结果表明:该方法能在简化控制设计过程的同时保证航迹倾角跟踪上预定轨迹,控制系统具有较强的自适应能力且对外界干扰具有一定的鲁棒性. 相似文献
93.
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
94.
根据分层规划思想,确定参考航迹是进行航迹规划时首先要解决的问题。在充分考虑雷达探测的各种环境因素及飞行器RCS方位分布特性的基础上,将雷达对目标发现概率作为参考航迹的一个重要评价指标,基于自适应进化算法,采用新的遗传算子,最终生成综合考虑雷达威胁和飞行距离的参考航迹。结果表明,该航迹规划模型能根据对低可探测性和航程的不... 相似文献
95.
96.
在两节点分布式多传感器系统中,一些航迹关联算法可以化为广义经典分配问题。广义经典分配问题是一个组合优化问题。当目标数目较多时,很难得到问题的最优解,而且其计算量容易呈现指数爆炸现象。文章提出了用Hopfield神经网络和平均场网络解决此问题的方法。仿真结果表明,采用文章提出的人工神经网络模型求解广义经典分配问题,不仅使航迹关联具有较高的关联正确率,而且计算时间不会出现指数爆炸现象。仿真结果还表明,平均场网络相比Hopfield神经网络更易于得到问题的最优解。 相似文献
97.
基于GPS直升机航迹测量系统是利用高精度的GPS实时RTK、逆向RTK和事后动态载波相位差分技术,用于直升机飞行试验中的航迹、速度、高度等信息的测量和实时显示。同时系统融合了高速无线数字通讯技术、惯导设备等多种高新技术。 相似文献
98.
主要介绍一种无人机垂直剖面的飞行轨迹控制算法的设计和仿真验证。无人机在高度改变过程中,纵向采用轨迹控制的算法,通过控制垂直高度偏差和航迹倾角偏差使无人机沿着预定的轨迹飞行,且实现垂直高度偏差、航迹倾角偏差为零。算法中创新性地引入航迹倾角、地速与现时垂直速度的转换函数,进行给定法向过载的计算。纵向采用精确轨迹控制,自动油门采用渐变的油门杆控制实现速度保持,常用的轨迹控制算法为利用高度差与垂直速度进行比例控制,具有实际飞行航线与期望航线存在静差、超调较大的缺点。算法通过与自动油门算法相结合,可实现对无人机的纵向轨迹的自动控制,具有控制精度高、控制平稳等优点。 相似文献
99.
文章提出了一种基于泛化熵随机森林的雷达目标航迹起始方法,通过引入一种泛化熵可调参数,解决了传统随机森林算法对差异数据集泛化能力和适应性差且难以确定全局最优解的难题。首先利用雷达多周期回波数据构建随机森林算法决策模型,其次基于设计的泛化熵处理规则对实测数据进行分类处理得到所需测试样本,最后将测试样本输入完成模型训练的随机森林进行迭代寻优和自主决策以获取雷达目标的航迹起始结果。雷达实测数据验证表明,文章所提出的方法相比于传统随机森林方法具有更为优越的目标航迹起始性能。 相似文献
100.
激波绕楔形物体的流场分析 总被引:1,自引:0,他引:1
使用数值计算方法和数值干涉技术并结合实验干涉图片,分析了激波过拐角绕楔形物体运动的流场.并采用数值彩色干涉技术,将数值计算结果转换为彩色条纹编码的数值干涉图,并与实验干涉图比较,可以辨识过激波发生跳跃后的干涉条纹的位移数,从而确定实验干涉照片的密度场.数值计算采用显式二阶迎风TVD格式.采用数值干涉技术将计算密度场转化成数值干涉图与实验干涉图进行了比较,检验了数值结果的可靠性.数值计算结果显示了包括激波、接触间断和旋涡在内的详细的流场结构,与实验相比,更为细致地刻画了流场演变过程的细节.通过数值计算结果观察到激波传播到旋涡中心附近并没有发生明显耗散,旋涡上半部的激波得到减速,下半部分的激波得到加速. 相似文献