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针对超低空拦截导弹武器系统的特点,提出了运用基于交互多模型的无迹卡尔曼滤波算法(UKF-IMM)对来袭目标进行状态估计的滤波方法.根据来袭目标的运动特点建立了特定的模型集,模型集由CV模型、比例导引模型和"当前"统计模型组成.每个模型分别采用UKF滤渡器进行滤波,UKF-IMM滤波器的输出为各滤波器状态输出的概率加权融合.仿真结果表明,该模型集能够概括超低空拦截导弹拦截目标的运动样式,模型之间切换迅速,滤波算法收敛速度快.运用UKF-IMM滤波算法能够实现超低空拦截导弹火控系统对来袭目标及时准确地跟踪. 相似文献
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提出了一种描述机动目标运动状态的自适应高斯模型,在这种模型中,机动目标的加速度被认为是具有非零均值、时间相关的随机过程,并假定其概率密度函数服从高斯分布。指出了机动目标运动模型的均值和方差与目标机动加速度最佳当前估计值之间的关系,在此基础上,提出了相应的自适应卡尔曼滤波算法。仿真结果表明,该算法对机动目标在不同机动方式下的位置、速度和加速度均有良好的跟踪效果,且所需计算量小。 相似文献
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为满足实际雷达系统对高精度和高实时性的要求,提出了一种改进的“当前”统计模型变采样率机动目标跟踪算法。该算法针对“当前”统计模型必须预设加速度极值和机动频率的问题,提出一种加速度方差和机动频率在线同步自适应方法,建立改进的“当前”统计模型机动目标跟踪算法;针对在线自适应方法计算量大的问题,结合采样周期的大小与目标机动特性的关系,引入变采样率方法。仿真结果表明,与传统“当前”统计模型相比,改进的“当前”统计模型机动目标跟踪算法能显著提高对不同机动强度目标的跟踪精度;变采样率方法通过减少采样点数,节省了系统资源,提高了跟踪实时性;所提算法将两者结合,用传统的“当前”统计模型1.5~2倍的平均采样周期得到了更小的位置均方根误差,实现了用单模型方法同时改善跟踪精度和实时性的目的。 相似文献
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针对机动目标跟踪问题 ,在“当前”统计模型的基础上 ,利用机动加速度与方差的自适应关系 ,提出了一种新的自适应滤波算法。大量仿真结果表明 ,该算法在跟踪机动目标时 ,具有良好的跟踪性能。 相似文献
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针对视频序列中目标的跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波框架
的联合仿射和外貌模型的目标跟踪算法。该算法首先提取图像帧之间的相关特征点,通过求
解Sylvester方程得到仿射参数,然后将仿射参数嵌入到基于仿射群的粒子滤波框架中进行
平滑估计。利用基于仿射群的一阶自回归过程模拟状态的变化,联合仿射特征点模型和外貌
模型进行似然估计,得到粒子的最佳平均状态,进而对目标实施跟踪。实验结果表明,在目
标经历姿势和尺度变化、遮挡以及复杂背景等情况下,提出的算法能够有效地跟踪目标,较
之其他相关算法具有很强的鲁棒性。 相似文献
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地空数据通信系统的越区切换不仅要尽可能地减少切换次数,还要保持地面通信路由优化,以提高地空通信保障的可靠性。通过采用基于加速度的运动估计预测目标位置,并融合最短路径算法确定越区切换站点,在保证地空数据通信质量的同时提高了越区切换的效率,满足空中目标自由机动情况下的跨区域无缝通信要求。 相似文献