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对弹道导弹主动段和自由段进行连续跟踪已成为弹道导弹防御亟待解决的问题。采用多模型交互算法,是解决该问题一条可行途径,但传统交互多模型马尔可夫概率转移矩阵参数固定,切换过程模型概率滞后。文中基于后验信息修正,提出了一种马尔可夫参数值自适应调整算法,根据不匹配模型误差压缩率的变化,自适应调整先验的马尔可夫概率转移矩阵参数,切换过程中较多地压缩不匹配模型的信息,放大匹配模型的信息,提高系统的收敛速度。仿真实验表明:马尔可夫参数自适应调整算法对弹道导弹主动段与自由段交替处的跟踪效果优于传统多模型交互算法。 相似文献
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针对目标做匀速直线运动以及时间配准周期与雷达采样周期成整数比两个假设限制了最小二乘时间配准算法应用范围的问题,结合多模型的思想,研究了无限制条件下的多模型最小二乘时间配准算法.在推导匀加速模型、加加速模型最小二乘时间配准算法的基础上,由最小均方误差准则得出多模型最小二乘时间配准算法.利用各模型求解得到的一阶、二阶、三阶导数,进一步通过外推算法,解决了时间配准周期与雷达采样周期比为非整数这一问题.仿真表明,当目标的机动过载从1g至9g变化时,雷达的探测误差从10m至100m变化,多模型最小二乘时间配准算法虽然不能取得最好的结果,但是可以确保得到值得信赖的时间配准结果. 相似文献
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对空战态势评估中需要考虑的因素进行了分析,建立了基于高斯云贝叶斯网络的空战态势评估模型,并利用高斯云贝叶斯网络的推理方法进行了仿真计算。仿真结果表明,该方法可以给出敌机的态势评估值以及以概率的方式给出敌机对我机的态势等级,为空战态势评估提供了新的思路。 相似文献
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