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针对在目标跟踪中单模型跟踪算法难以应对目标运动形式的变化,而多模型跟踪算法存在结构固定、跟踪精度被非匹配模型削弱且模型切换缓慢的矛盾,文章提出了一种基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法。通过分析目标几种基本运动模式的轨迹特点,归纳出目标运动轨迹的特征向量。利用训练好的BP神经网络对滑窗里的轨迹段进行运动模型识别,按结果进行跟踪模型切换,达到使跟踪算法实时适应目标运动状态的目的。仿真结果证明了该算法的有效性,且与传统的多模型算法相比,具有结构更加简单、更强的灵活性和拓展性的特点。 相似文献
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研究了存在系统误差时单站纯方位角无源定位系统的定位问题,分别在系统误差为常值和时变值时研究了TLS—KF算法的性能,并通过估计系统误差是否存在,给出了一种选择最优定位算法的判决方法。该问题的研究对于单站无源定位系统如何在存在系统误差时提高定位精度和性能,具有一定的理论意义和实际意义。 相似文献
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考虑卫星轨道运动和像移影响的星敏感器星图模拟方法 总被引:2,自引:0,他引:2
星图模拟技术是星图识别算法和星敏感器性能测试的基础.提出一种新的高精度星图模拟方法.该方法分为三个步骤:首先,利用两行轨道数据(TLE,Two-Line Orbital Element)与简化常规/深空扰动的近似解模型(SGP4/SDP4)计算出卫星在轨运行参数,进而获得卫星姿态矩阵;然后,根据星敏感器的方位和俯仰角度,确定星敏感器视场中的导航星及星敏感器安装矩阵,利用小孔成像模型,获得导航星在星敏感器成像面的投影位置;最后,为更准确模拟实际星像点的灰度扩散,在考虑卫星运动引起的恒星像移的基础上,按照二维高斯分布规律置灰度值来模拟星像点像素.在此基础上,还详细分析了不同曝光时间下,恒星像移对恒星位置测量的影响. 相似文献
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被动传感器组网变门限聚类定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高干扰情况下目标的定位精度,提出一种基于数据质量分析的地面固定被动传感器组网变门限聚类定位算法。该算法充分利用传感器组网和数据质量分析的优点,首先将各传感器量测转换为目标的估计位置点,并按照距离平方和的方法对各位置点进行数据质量分析;其次构造检验统计量,根据位置点数量的变化自适应调整聚类门限进而对位置点中心进行数据质量分析;最后根据分析结果确定高质量位置点类别并获得目标的估计位置。通过和最小均方误差估计算法(MMSE)相比较,变门限聚类定位算法可有效消除低质量数据对定位结果的影响,从而提高了目标的定位精度。仿真结果验证了从数据质量分析的角度对目标进行组网定位的有效性。 相似文献
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快速计算虚拟物体之间精确接触位置的算法 总被引:3,自引:0,他引:3
在触觉、力觉交互的虚拟现实系统中,快速计算虚拟物体之间精确接触位置是触觉、力觉交互碰撞检测系统的前提.在这样的系统中虚拟物体大多是多面体模型且是三角形模型,采用层次包围盒法判断物体是否相交,如果相交,采用本文提出的二级检测算法快速计算出物体的接触位置.该算法首先判断那些相交三角形是异面还是同面,如果是异面,求出一个三角形T2与另外一个三角形T1所在平面的交线,然后再判断该交线与T1之间的位置关系,进而求出有效的相交线段;如果是同面,需要判断两个三角形之间相互位置关系,然后有针对性地求出相关线段之间的交点,从而求出三角形的相交区域.最后用实例验证了该算法的有效性和鲁棒性. 相似文献
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利用AIRS红外探测仪在2013—2018年的辐射测量数据,对安第斯山20km,27km,35km及41km高度的山地波进行个例研究和统计分析.观测结果表明安第斯山上空山地波主要发生在5—10月,月平均水平波长、垂直波长及动量通量均没有明显的年际变化.水平波长在5月和10月相比6—9月较小,垂直波长和动量通量5—7月逐渐升高,达到峰值后在8—10月逐渐下降.在20~41km范围内,水平波长从43.5~53.9km缓慢升高至89.3~176.8km,垂直波长从7.4~14.7km上升至7.4~29.7km,动量通量由376.0~801.3mPa显著下降至10.4~239.3mPa.总体而言,山地波在向上传播的过程中,水平波长缓慢增加,在逆风传播的情况下,受到背景风场影响垂直波长随高度升高而增大.动量通量随高度升高显著下降,说明安第斯山山地波向上传播的同时伴有强烈耗散,耗散的能量将储存在背景大气中,对高平流层甚至中间层产生重要影响. 相似文献
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测向交叉定位系统中的交会角研究 总被引:10,自引:0,他引:10
研究了测向交叉定位系统中的交会角问题,以往许多学者对此问题的研究是在运动目标到基线的距离等于常数的前提下给出的,现不受这个条件约束推导出了定位精度达到最高的测向线交会角大小,得出了满足一定定位精度要求的交会角范围,并给出了整个探测区域内圆概率误差与两个无源观测站方位角以及与交会角之间的关系曲线图,同时给出了整个探测区域内的GDOP分布图。该问题的研究对于实现多站测向交叉定位系统中无源传感器的优化选择和合理布置,提高定位精度具有一定的理论意义和实际意义。 相似文献
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为有效解决多目标无源定位中的数据关联难题,提出双向互选最近邻多目标数据关联算法。该算法借鉴全局最近邻思想解决多目标到达时差(TDOA)测量数据关联问题,在设置检测门限对时差测量数据进行关联初选的基础上,将所有目标和初选后数据的关联配对关系进行全局考虑,通过对初选后数据的前后向互选来解决多目标时差测量数据的正确关联问题。该算法在从众多时差测量数据关联配对点中提取真实目标位置的同时,可有效解决时差无源定位中的定位模糊问题,算法模块也可应用到多星测时差、测向-测时差等无源定位系统中。仿真结果表明,该算法能有效解决多目标时差测量数据的关联问题,最终实现对多目标的无源定位。 相似文献