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一种双基阵纯方位机动目标被动跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2部被动声呐基阵获取的目标方位信息对水中机动目标的跟踪实质是一个非线性状态估计问题,由于观测方程的非线性性,滤波环节不可避免地要用到非线性滤波算法.以往解决此问题的方法是在基于交互多模型(IMM)算法并在其滤波环节应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法.然而,EKF算法在计算滤波误差协方差阵时没有融入当前观测信息.为此提出在原方法的基础上用其改进算法即修正协方差扩展卡尔曼滤波(MCEKF)算法取代EKF算法,以改善跟踪性能,从而得到一种新的方法.经仿真验证了所提方法的正确性和有效性. 相似文献
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交互式多模型(IMM)算法是一种可以有效跟踪机动目标的滤波算法,针对其跟踪精度和计算量在很大程度上受制于模型选择和转移概率确定的问题,提出了一种利用BP神经网络修正子模型滤波结果的改进IMM算法。仿真实验表明,该方法可以使IMM算法的收敛速度加快,收敛精度提高,改善了跟踪性能,具有一定理论指导意义。 相似文献
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结合几种频率跟踪移相PWM控制技术的优点,提出了一种基于CD4046的新型频率跟踪移相PWM控制电路,并对电路的工作原理进行了详细的分析,给出了电路参数的计算方法;该电路能满足电源输出功率调节的要求。与其它频率跟踪移相PWM控制电路相比,该电路具有电路简单、工作稳定可靠等优点。 相似文献
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为研究城市快速路合流区车辆运行规律,基于车辆自然轨迹数据,提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域,3个区域由11条路段组成。首先,利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理;然后,计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析,结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为:保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型;最后,依据分类结果,
建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下,基于Matlab进行数值仿真,统计同质驾驶行为和异质驾驶
行为条件下,合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明:在空间占有率为10%~20%时,同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境,并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%;随着空间占有率的增加,同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势,而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高
20.74%。 相似文献
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针对典型水上交通场景交汇水域,研究了1种数据驱动的船舶轨迹预测与航行意图识别方法。设计CNN+LSTM组合神经网络,通过学习交汇水域船舶的历史轨迹,以CNN+LSTM网络为编码器提取其通航环境及船舶航行时空特征,LSTM与全连接层为解码器同步输出未来时段内船舶轨迹序列和航路选择,从而形成船舶轨迹与航行意图识别模型。同时,引入Dropout网络结构描述该模型的预测不确定性,采用随机关闭CNN+ LSTM核心网络部分神经单元的方式,以相同轨迹序列作为输入获取多组相近的预测结果,根据其统计均值与方差对船舶轨迹预测的不确定性进行量化。以美国沿海某交汇水域公开AIS数据为对象开展实验,创建了该交汇水域船舶航行轨迹数据集,以输入时长60 min,采样频率3 min作为输入条件,Dropout值取0.5,实验结果表明:所提方法对未来60 min时段内的轨迹预测误差为3.946 n mile,航行意图识别准确率达87%,不确定性估计覆盖率达85.7%。与LSTM预测方法相比,当船舶操纵性发生改变时,所提CNN+LSTM模型的轨迹预测误差降低了31.6%,而且兼具船舶航行意图识别及预测不确定性估计能力,有利于智能航行与海事监管技术发展。 相似文献
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