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1.
针对传统的基于多普勒雷达量测转换的目标跟踪算法只适用于静止雷达的问题,将该算法推广至机载多普勒雷达。在每个递推周期里,首先将机载导航数据转换到东北天坐标系中;然后,将距离量测转换成东北天系下的位置伪量测,由此完成对目标的位置滤波;最后,联合目标位置滤波值及多普勒量测对目标进行运动状态滤波,由此得到目标的位置最终估计值。仿真实验结果表明,改进后算法的跟踪精度优于传统的多普勒雷达目标跟踪算法。  相似文献   
2.
阵列天线接收处理全球卫星导航信号时,由于天线和射频前端的非理想性,会在不同方向卫星信号中引入不同的载波相位偏差,从而破坏卫星导航接收机距离观测量准确性。针对此问题,提出了一种易实现的卫星导航阵列天线的快速现场系统校准算法。校准过程分为通道校准和天线校准:通过开机和周期进行的通道校准实现阵列天线接收射频前端的通道响应测量;通过与接收处理不同卫星基带数据的数字接收机配合,实现阵列天线的现场阵列流形矢量校准。仿真验证了所提校准算法的正确性和有效性。  相似文献   
3.
利用红外成像系统跟踪空间邻近目标时,目标在红外像平面的成像相互交叠形成簇状像斑,导致跟踪系统无法有效分辨这些目标。基于稀疏重构的超分辨方法是一种将稀疏重构技术应用于处理邻近空间目标分辨的单帧超分辨方法,能够有效估计目标个数和位置等参数。针对二阶锥规划方法求解基于稀疏重构的超分辨模型计算复杂度大、效率低的问题,提出采用分裂Bregman方法求解该超分辨模型,先通过引入辅助变量将原问题转化为一系列易于求解的子优化问题,然后利用交替最小化方法求解每个子问题,最后分析正则化参数的合理设置,从而实现对超分辨模型的最优化求解。仿真实验结果表明,所提方法能够有效求解基于稀疏重构的超分辨模型,在保证分辨像斑中目标个数和位置参数的前提下,计算耗时缩短了8%,有效提高了求解效率,便于工程实现。  相似文献   
4.
卫星导航差分RTK(Real Time Kinematic)定位方法的定位精度极易受到载波相位整周模糊度固定算法的影响,在模糊度固定失败的情况下,差分RTK定位将出现大幅偏差。针对该问题,基于Jerk模型提出了一种利用Kalman滤波修正差分RTK定位坐标的方法。在传统Jerk模型基础上,将卫星导航系统输出的载体运动速度信息引入状态空间模型的观测方程。基于扩展状态空间模型,利用Kalman滤波器实时修正载体的位置坐标。半实物仿真表明,所提方法能大幅改善卫星导航差分RTK定位精度。  相似文献   
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