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991.
针对几何参数未知的非合作目标,提出一种基于双目视觉的非合作目标相对位置和姿态估计算法.对目标图像进行滤波去噪、Canny边缘提取并将每条边缘段保存至链表,将边缘段分为直线段和圆弧段;并从直线段和圆弧段中检测出矩形特征和圆形特征;根据平行直线在同一像平面投影具有相同湮灭点的性质设计矩形特征相对位置和姿态估计算法;根据圆在像平面对偶投影几何,设计圆形特征的相对位置和姿态及半径的估计算法;对实际模型图像进行处理验证,结果表明该算法能够很好地识别帆板和对接环,并有效地估计出相对位置和姿态及对接环半径. 相似文献
992.
针对逆轨、顺轨拦截模式,提出了带末端约束碰撞角的ACPN(Angle Control Proportional Navigation)、ACRPN(Angle Control Retro-Proportional Navigation)2种轨迹成型制导律.将线性的比例制导(PN)/负比例制导(RPN)作为标称指令,将碰撞角约束作为反馈指令,以相对加速度建立微分方程,得到了ACPN、ACRPN制导律.ACPN使用正比例系数,逆轨拦截目标;ACRPN使用负比例系数,顺轨拦截目标.与现有的研究结果进行仿真对比:ACPN具有耗费控制力少、末加速度小的优势;ACRPN的控制力、脱靶量、碰撞角误差较逆轨拦截优势明显.此外,分析了拦截高速目标的捕获区域.结果表明,ACPN比偏置比例导引的捕获区域大.当拦截弹的航迹角小于π/2+λi时(λi为初始视线角),宜采用ACPN(逆轨模式)拦截目标,拦截弹的航迹角大于等于π/2+λi时,宜采用ACRPN(顺轨模式)拦截目标. 相似文献
993.
基于聚类最近数据关联的多目标跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于聚类最近数据关联的多目标跟踪算法.建立了基于目标位置、目标大小和目标灰度的3层匹配距离,将3个距离加权综合得到目标匹配的距离函数.以目标链为基准寻找与其存在最小匹配距离关系的观测目标作为目标链的数据后继,再以此观测目标为基准寻找与其存在最小匹配距离关系的目标链作为该目标的数据前驱.当且仅当匹配对象之间前驱与后继关系同时成立时认为二者匹配成功.将已有目标链分为4类,将当前帧观测目标分为2类.分析各类数据间可能存在的匹配关系,利用上述方法进行匹配运算.对于目标遮挡等情况,基于目标运动轨迹的瞬时直线性和均值滤波原理,将某时间段内的目标质心坐标作为输入数据得到回归直线,预测下一时刻的目标质心位置.目标大小和灰度预测数据由该时间内均值滤波得到.本算法在多人体跟踪实验中取得良好效果. 相似文献
994.
针对大气层外机动目标的拦截问题,分析了轨控发动机作用下拦截器与目标的相对运动规律,并据此提出了拦截能力的估计方法.根据轨控发动机能够修正的视线转率上限和最短工作时间设计了开机曲线.结合开机曲线和拦截能力的估算方法提出了基于模糊逻辑的导引规律.该导引规律根据专家经验制定模糊规则,利用相对距离和拦截能力作为模糊推理系统的输入对发动机的开机曲线进行调整,结合继电器方式的发动机开关机规律形成制导指令.针对两种典型的目标机动方式,通过仿真验证了该导引规律对机动目标进行拦截的有效性. 相似文献
995.
为了提高微机电系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)陀螺测量的精度,提出了一种陀螺随机漂移的在线补偿方法.在静态时在线建立随机漂移的自回归滑动平均(ARMA,Auto Regressive Moving Average)模型,并针对随机漂移模型随时间慢变的特性,引入虚拟噪声补偿技术加以补偿.针对载体运动状况的未知性,建立机动角速率模型.在此基础上采用自适应卡尔曼滤波技术对随机漂移和角速率进行实时估计.通过试验表明:随机漂移模型、角速率模型以及滤波算法能够满足姿态测量系统的动态应用需要,且姿态测量精度较补偿前有了显著的提高. 相似文献
996.
研究了卫星姿态控制系统故障诊断问题, 将滚动时域估计与交互式多模型(IMM)方法相结合, 利用滚动时域估计方法对系统状态进行估计, 系统转换概率也相应地利用了一个时间段的估计误差作为依据, 而不是只考虑一个时刻的估计误差, 因此有效减少了大噪声以及个别错误测量对诊断结果的影响. 最后的仿真结果证明了该算法的有效性. 相似文献
997.
998.
针对空舰导弹打击岛礁区水面舰艇目标问题,由岛礁与目标的相对位置关系,将导弹搜索航向划分为 4个区域,界定了降低岛礁影响的区域;从岛目距离、弹载雷达搜索扇面、开机距离、最小间隔角等方面,研究了空舰导弹搜索航向计算方法。通过仿真实验,分析了不同最大间隔角和岛目距离情况下的空舰导弹搜索航向优选方法。 相似文献
999.
无人机(UAV)态势感知的任务是利用机载传感器对未知环境进行目标识别和引导,针对无人机与非合作目标间中远距离的相对导航问题,提出了一种基于角度和距离量测的相对状态估计算法。在现有滤波算法的基础上,为了提高精度和稳定性,本文利用了列文伯格-马夸尔特(LM)优化的思想对迭代卡尔曼滤波(IEKF)算法进行改进,提出了一种LM-IEKF算法,并推导该算法在迭代过程中的状态更新方程及协方差阵的递推公式。在此基础上,考虑到距离传感器由于信号相关特性而引入的乘性噪声,现有的加性噪声模型难以适应,因此,进一步提出了基于量测噪声自适应修正的Modified LM-IEKF方法,通过在线实时更新噪声阵提高滤波的精度,并设置渐消记忆指数平滑估计结果。算法验证结果表明,与现有的EKF、IEKF算法相比,在仅含加性噪声的情况下,LM-IEKF算法具有更好的性能;在包含乘性噪声的情况下,Modified LM-IEKF可以有效地估计量测噪声,与目前广泛使用的EKF算法相比,在综合相对位置和相对速度精度上分别提高了10%和23%。 相似文献
1000.