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研究了基于水声传感器网络的目标纯方位运动分析原理及方法,建立了基于水声传感器网络的目标运动分析模型。在此基础上,讨论了模型中多维非线性估计问题,提出了一种基于传感器网络新的水下目标运动分析方法。该方法采用改进的粒子滤波EKF-PF(扩展卡尔曼-粒子滤波)算法实现,并与传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)算法进行了比较。通过Monte Carlo仿真分析,表明基于水声传感器网络的目标运动分析方法充分利用了网络的优势和当前测量信息。这种方法对水下目标运动状态估计时,不仅降低了计算量而且表现出较高的估计精度。所得结论为水下传感器网络进行目标被动定位提供了参考。 相似文献
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论文基于LabVIEW软件平台开发ARPA跟踪算法仿真系统,并对不同跟踪算法进行仿真验证与比对分析。首先,在LabVIEW平台下利用Matlab脚本节点完成了α-β滤波算法仿真平台搭建,可实现匀速、变速、变向三种运动模型下常增益算法及自适应滤波算法的仿真功能;然后,在匀速目标运动模型下对不同跟踪算法进行仿真验证,分析出各个算法的最佳使用条件。最后,在自适应滤波算法的基础上对其进行改进,并在匀变速目标运动模型和变向目标模型下仿真验证其可行性。 相似文献
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交互多模型Interacting Multiple Model,IMM)方法应用于高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR)机动目标跟踪时,其固定的模型集合与转移概率矩阵会导致模型竞争与模型概率切换滞后,降低了目标状态估计的准确性,容易引起航迹断裂、丢失等问题。为此,对基于航道辅助的交互多模型地波雷达机动目标跟踪方法进行了研究。首先,利用有向图模型估计海上航道并提取航道信息,判定目标所处的航道位置并据此自适应切换目标运动模型集合;然后依据确定的模型集合进行多模型滤波,利用滤波新息构造运动模型的极大似然函数并计算每个模型的似然值,通过计算运动模型之间似然值比值计算概率修正因子,采用概率修正因子与原模型转移概率矩阵的乘积更新模型转移概率矩阵。利用仿真与实测数据开展了海上机动目标跟踪实验,结果表明,与传统IMM算法相比,本文方法可显著提升模型概率的切换速度,跟踪得到的航迹维持时间提高了54.2%,算法运行时间减少了30%,运动模型匹配平均概率提高了14.1%,实现了对海上目标的长时跟踪。 相似文献
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为了解决小口径反导舰炮不易于跟踪瞄准高速机动目标的问题,针对做比例导引运动的反舰导弹,将比例导引规律引入状态方程,建立线性时变模型,实现对系统状态的Kalman滤波;在简易射表拟和函数基础上,提出了基于比例导引运动的解相遇模型,为控制火炮射击提供了算法基础。 相似文献
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