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1.
为了提高标准最近邻数据关联算法的关联效果,提出了基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法.改正了Hong提出的多速率运动模型中关于过程噪声的一处错误,然后把该模型应用于最近邻数据关联算法,并推广到多帧情况.新算法使用序列关联量测更新目标状态,有效降低了最近邻算法中误关联对跟踪效果的影响.仿真结果表明,该算法在减少计算量的同时大大减少了跟踪丢失率。  相似文献   
2.
一种基于Unscented卡尔曼滤波的多平台多传感器配准算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
首先给出传感器偏差配准模型,然后将目标的运动模型和传感器偏差组合在同一个状态方程中,利用Unscented卡尔曼滤波(UKF)方法进行状态和偏差联合估计,最后理论分析了配准偏差对状态估计的影响。Monte-Carlo仿真表明,该方法能同时有效地估计目标状态和传感器配准偏差。  相似文献   
3.
基于Windows开发平台的数据采集分析系统   总被引:5,自引:4,他引:5  
介绍了在 Windows平台下利用 C+ + Builder开发语言进行数据采集分析软件设计的主要技术和方法 ;探讨了工业测控系统用户界面设计原则、Windows环境下实现数据采集的几种实现方法和帮助文件的制作、基于画布和基于 Direct Draw技术的实时曲线显示技巧、数据文件读取和波形统计分析等内容 ,从而可以利用 C+ +Builder开发出性能可靠、界面生动、代码高效的 Windows工业测控程序 ,建立实用的数据采集与分析系统  相似文献   
4.
对企业组织结构、权力结构及其对技术创新的影响等方面的文献进行了回顾梳理,在此基础上提出了几个推论,从而形成一个企业内部权力结构影响技术转移、利用与创新的整合框架。本文认为,不同形式组织结构影响着内部集权与分权程度,进而影响了企业技术转移和技术创新的能力,但权力结构对技术的组织内转移和组织间转移会有不同的影响。  相似文献   
5.
针对现行评标方法中层次分析法易受主观意见影响以及模糊综合评价法隶属函数的选取带有主观随意性的不足,提出了一种基于粒子滤波算法的评标方法。该方法依据粒子滤波思想,选取最优值作为高斯抽样变量,进行粒子滤波迭代,求取某指标下某单位的中标概率密度,解决了其他方法在评定各指标时无法客观准确反映各投标单位真实差距的缺陷,使评标在合理性、公平性等方面都得到了改进。通过对同一投标案例的计算分析,说明了粒子滤波算法的有效性,同时该算法也可以推广到其他类似的评价中。  相似文献   
6.
基于雷达和光电传感器的融合跟踪   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于防空武器系统的跟踪制导问题提出了一种利用雷达和光电传感器的融合跟踪方法。雷达能探测目标的斜距、方位角和高低角 ,光电传感器能较精确地探测目标的方位角和高低角 ,数据融合技术充分利用了雷达和光电传感器的观测信息及目标运动的特征信息 ,能显著改善系统机动目标的跟踪性能 ,提高武器系统的命中率。  相似文献   
7.
基于"当前"统计模型的模糊自适应跟踪算法   总被引:10,自引:2,他引:10  
“当前”统计模型需要预先设定目标最大机动加速度,不能很好的适应各种机动情况。采用模糊推理的方法根据测量新息和新息变化率实时调整目标最大机动加速度,自适应各种机动情况。此外,针对多数传感器测量方程的非线性,采用性能较好的Unscented Kalman Filter代替常用的扩展卡尔曼滤波。仿真结果表明,该算法在跟踪精度和收敛速度都优于传统的基于“当前”统计模型的跟踪算法。  相似文献   
8.
基于小波变换的双站纯角度机动目标融合跟踪   总被引:4,自引:2,他引:4  
纯角度跟踪通常面临非线性滤波和高速率量测数据处理问题。在小波变换的基础上提出一种新的双站纯角度机动目标跟踪算法。该算法使用无源定位的方法确定目标位置,并运用基于多速率运动模型的交互式多模型算法进行滤波。算法避免了角度量测下的非线性滤波,并减少了计算量。Monte Carlo仿真结果表明了算法的有效性。  相似文献   
9.
为提高交互式多模型算法性能,在交互式多模型算法的框架下引入了“当前”统计模型和多速率常速模型,开发了自适应多速率交互式多模型算法.Monte Carlo仿真结果表明,自适应多速率交互式多模型算法在减少计算量的同时,跟踪滤波效果优于采用常速和常加速模型的标准交互式多模型算法.  相似文献   
10.
针对多传感器环境的条件提出了一种基于神经网络补偿的航迹融合方法.各传感器的测量值用线性卡尔曼滤波器进行处理并将获得的局部航迹传送到融合中心.首先对局部航迹进行融合,然后引入神经网络来减少因共同过程噪声而导致的融合估计误差,其中神经网络采用Dan Si-mon提出的网络结构,并对神经网络权值的优化采用无痕卡尔曼滤波(UKF).仿真结果表明,这种融合方法对跟踪具有过程噪声的目标非常有效,而且过程噪声发生变化时该方法仍是有效的,从而使得它在很多实际应用中具有潜在的价值.  相似文献   
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