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本文对目前机载雷达中较为普遍采用的一类地形回避系统进行了精度分析。讨论了系统的误差源。对间隙面设置误差及计算误差进行了分析研究,给出了一些定量的结果。导出了系统的总误差公式。最后,指出了控制系统误差使系统偏于安全的一些关键问题。 相似文献
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建立了描述目标在三维空间中进行切向与法向机动的非线性状态模型。目标切向与法向机动加速度的幅值表示为修正的瑞利-马尔可夫随机过程;法向加速度的方向角则假定在2π区间内具有均匀的概率密度。在仅有含噪声位置观察数据的情况下,发展了一种推广的卡尔曼滤波和自适应算法,并由此获得一种机动目标切向与法向加速度估值的直接方法。提供了某些计算结果以证实方法的有效性。 相似文献
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机动目标“当前”统计模型与自适应跟踪算法 总被引:29,自引:0,他引:29
本文提出机动目标“当前”统计模型的概念并建议用修正的瑞利-马尔科夫过程描述目标随机加速机动的统计特性。文中指出了在机动目标运动模型中状态(机动加速度)估值与状态噪声之间的内在联系。在此基础上提出了具有机动加速度均值及方差自适应的卡尔曼滤波算法。对一维和三维的情形进行了计算机模拟。计算结果表明,在仅对目标位置进行观测的情况下,这类自适应估值算法无论对高度机动或无机动的目标均可绘出较好的位置、速度及加速度估值。 相似文献
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本文研究了跟踪多个机动目标时,由滤波算法所获得的新息向量范数的统计性质,关联区域的大小以及接收正确回波的概率。借助拉蒙特卡洛方法,考察了不同的目标状态模型、目标机动加速度及状态噪声方差等因素对所研究的问题的影响。研究表明,文献[1]所提出的机动目标状态模型及相应的自适应算法具有较好的适应目标机动的能力,关联区域的大小及接收正确回波的概率均较为稳定。 相似文献
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本文研究密集多回波环境下的机动多目标跟踪起始问题。文中首先提出主跟踪子空间和边缘跟踪子空间的定义与性质,接着修正Bayes轨迹确定方法BTC,并将其与具有残差滤波的修正概率数据关联滤波算法MPDAF-RF有机地结合起来,提出一种适合高密集多回波环境的机动多目环跟踪起始方法——“全邻”Bayes跟踪起始算法ABTI。Monte Carlo仿真表明,本文所给出的算法不仅克服了一类概率数据关联滤波方法没有跟踪起始机理的缺陷,而且辨别目标与虚警的能力很强,不失为解决高密集多回波环境下机动多目标跟踪起始的有效方法。 相似文献
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