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雷达组网多目标跟踪系统采用加权最小二乘估计估计目标的初始状态,其数据关联采用最近邻算法,假设观测误差为高斯噪声且各个传感器之间相互独立,先计算量测点与系统航迹的标准化距离,再判断某个量测是否与某个航迹相关联,选择标准距离最小的系统航迹与量测点配对,用此量测点对系统航迹进行更新。系统跟踪滤波则采用加权最小二乘滤波算法,仿真试验表明,该系统可有效地对组网雷达条件下的多目标进行跟踪。 相似文献
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靶场光电经纬仪数据融合处理方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在靶场武器试验中,为了获得完整的弹道参数,常常采用多台光电经纬仪联合观测,对目标实施跟踪定位,这样就出现了多个冗余观测,影响对目标的判决.提出一种组网布站测量中光电经纬仪数据融合处理的方法.首先对多站观测数据进行时间和空间配准,将其统一到某一基准坐标系原点和参考时间起点,然后采用最优加权融合估计或最小二乘融合估计,获得目标的精确位置.对两种数据融合处理方法进行了实际测试与仿真实验.结果表明:k台光电经纬仪对同一目标交会测量,最优加权融合估计测量精度至少提高了k倍,计算量小,可用于实时中心融合和目标引导.最小二乘融合估计方法对坐标x,y,z所作的融合估计精度较高,一般小于0.2 m,但计算量大,适合于事后精确处理. 相似文献
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基于卡尔曼滤波水下弹道测量系统研究 总被引:3,自引:1,他引:2
水下弹道测量系统利用多传感器完成对鱼雷、靶标的跟踪定位.针对通常的几何定位方法,其算法复杂且定位精度不高的问题,研究了用于水下弹道测量系统的纯距离目标跟踪定位卡尔曼滤波算法,推导了相应的滤波公式.通过系统的仿真结果表明:该算法在收敛速度和估计精度方面都比较令人满意. 相似文献
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《探测与控制学报》2017,(1)
针对多目标环境下单平台和双平台无源定位系统无法消除大量虚假点难题,提出了一套基于三架飞机联合空间三角编队,并采用静态与动态相结合来滤除虚假点的多平台无源融合定位方法。该无源定位方式不需要飞机作机动,并能在多目标环境中快速有效地滤除虚假点,克服了单平台和双平台无源定位系统无法对多目标进行定位的缺陷,实现了系统全静默状态下同时对多个运动目标的融合定位与跟踪。给出了三平台无源组网对多目标融合定位与跟踪的实现结构、解算模型、误差分析以及虚假点滤除方法。仿真验证表明,该系统能实现对多运动目标的隐蔽探测、定位与跟踪,其跟踪精度能满足态势显示与火控攻击精度要求。 相似文献
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基于卡尔曼滤波的无源雷达目标跟踪分析 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于卡尔曼滤波的无源雷达目标跟踪方法.利用无源雷达所测得的运动目标的二维不全信息, 根据卡尔曼滤波迭代估算出目标的位置.简要对无源雷达组网中的信息转换和航迹融合问题进行了讨论.对目标的仿真结果表明, 该算法具有良好的跟踪性能. 相似文献
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双基阵纯方位水下被动目标的跟踪算法,以带拖曳阵声纳的潜艇为模型,将双基阵跟踪转化为随机跳动的特殊单基阵跟踪.当潜艇利用双基阵进行目标跟踪时,把双基阵跟踪等效成单站跟踪,再采用伪线性估计器对目标的运动要素进行解算.仿真结果表明该方法对目标和潜艇的运动态势有很强的适应能力. 相似文献
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基于信息融合的分布式多舰无源定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于信息融合的分布式多舰无源定位算法,该算法通过属性关联和空间关联相结合的方法实现了多舰无源传感器的定位关联,并采用时变采样间隔的修正增益推广卡尔曼滤波器,用多条舰艇的舰载电子侦察设备对海上多个运动辐射源目标进行分布式纯方位跟踪融合。仿真结果表明:进行跟踪融合后的定位精度比单个舰艇的定位精度有了较大幅度的提高,受目前雷达侦察设备的测向精度比较低的限制,使得跟踪融合后不能达到很高的精度,但该精度可以满足海上导弹攻击的需求,导弹可以通过对一定范围内的目标进行搜捕达到精确打击的目的。该算法对海上慢速运动的舰艇辐射源进行纯方位跟踪有较好的稳定性和可满足要求的定位精度,能够满足工程应用的要求。 相似文献
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针对主动侧杆伺服跟踪系统中角位移传感器(rotary variable differential transformer,RVDT)和旋转变压器
去除噪声的问题,提出一种加权最小二乘(weighted least squares,WLS)算法。以主动侧杆系统为研究对象,在最小
二乘算法、递推最小二乘算法的基础上,对主动侧杆伺服跟踪系统进行分析,通过最小二乘算法、递推最小二乘算
法、加权最小二乘算法融合算法进行仿真。通过对比3 种融合算法的仿真结果,结果证明:该算法使伺服系统获得
了更精确的位置信息,具备去除噪声的优越性以及可行性。 相似文献
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基于主/被动雷达双传感器的自适应跟踪融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在主、被动雷达双传感器目标跟踪背景下,提出一种自适应数据融合算法。跟踪同一个目标的主、被动雷达观测数据由线性卡尔曼滤波器来处理,与主/被动雷达对应的两个跟踪器的输出数据被发送到一个中央节点,在这个节点中,包含了两个由在线跟踪信息构成的指标变量.将这些指标与设定的阈值进行对比.即通过二者的逻辑判断结果来选择用于得到整体评估的方法,其中对周值的选择决定了融合算法融合精度与计算量的平衡点。仿真结果表明,这种融合算法有很好的融合效果。 相似文献