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正文內(nèi)容

雷達(dá)機(jī)動目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究(編輯修改稿)

2025-07-25 22:31 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 離和方位角測量誤差的方差,而 ()由量測噪聲協(xié)方差的各元素可得四維狀態(tài)向量情況下的初始協(xié)方差矩陣為 ()并且濾波器從時刻開始工作。平面內(nèi)六維狀態(tài)向量估計的初始化該情況下系統(tǒng)的狀態(tài)向量若表示為,則此時直角坐標(biāo)系下的目標(biāo)量測值、量測噪聲協(xié)方差仍和四維情況相同。由于此時含加速度,所以系統(tǒng)的初始狀態(tài)需利用前三個時刻的測量值、和確定,即 ()初始協(xié)方差矩陣為 ()式中,、和為分塊矩陣,且 ()并且濾波器從時刻開始工作。 具有機(jī)動檢測的跟蹤算法所謂目標(biāo)的機(jī)動檢測,其實質(zhì)上是一種判別機(jī)制,它是利用目標(biāo)的量測信息和數(shù)理統(tǒng)計的理論進(jìn)行檢測。具有機(jī)動檢測的跟蹤算法的基本思想是,機(jī)動的發(fā)生將使原來的模型變差,從而造成目標(biāo)狀態(tài)估計偏離真實狀態(tài),濾波殘差特性發(fā)生變化。因此,人們便可以通過觀測目標(biāo)運動的殘差變化來探測目標(biāo)是否發(fā)生機(jī)動或機(jī)動結(jié)束,然后使跟蹤算法進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整,即進(jìn)行噪聲方差調(diào)整或模型轉(zhuǎn)換,以便能夠更好地跟蹤目標(biāo)。從圖中我們可以看出:首先由量測與狀態(tài)預(yù)測構(gòu)成新息向量,然后通過觀察的變化進(jìn)行機(jī)動檢測,最后按照某一準(zhǔn)則或邏輯調(diào)整濾波增益或者濾波器的結(jié)構(gòu),從而達(dá)到對機(jī)動目標(biāo)的跟蹤[12]。本節(jié)重點介紹變維濾波算法(VD算法)[13]。 機(jī)動目標(biāo)跟蹤基本原理圖變維濾波算法是由BarShalom和Birmiwal于1982年提出來的,該方法不依賴于目標(biāo)機(jī)動的先驗假設(shè),把機(jī)動看做目標(biāo)動態(tài)特性的內(nèi)部變化,而不是作為噪聲建模。檢測手段采用平均信息法,調(diào)整方式采用“開關(guān)”型轉(zhuǎn)換,在沒有機(jī)動的情況下,跟蹤濾波器采用原來的模型,一旦檢測到機(jī)動,濾波器就要使用不同的、具有較高維數(shù)的狀態(tài)量測,新的狀態(tài)量被附加上。再由非機(jī)動檢測器檢測機(jī)動消除病轉(zhuǎn)換到原來的模型。這里采用兩種模型,即未機(jī)動時的等速模型和對于機(jī)動目標(biāo)的近似等加速模型。在勻速模型中,平面運動的狀態(tài)分量為 ()在機(jī)動模型中狀態(tài)分量為 ()在等速模型條件下,機(jī)動檢測按如下方法進(jìn)行。設(shè)為基于等速模型濾波新息的衰減記憶平均值,即 () ()式中,為折扣因子, ,為滑窗長度,且,按這個長度檢測機(jī)動的存在;為歸一化信息的平方。設(shè)是某一門限,為顯著性水平,基于非機(jī)動情況的目標(biāo)模型,閾值這樣設(shè)定 ()超過這個閾值,則認(rèn)為目標(biāo)發(fā)生機(jī)動,需增大過程噪聲協(xié)方差,以后一直采用增大的過程噪聲協(xié)方差直到小于閾值為止;若小于閾值,則認(rèn)為目標(biāo)機(jī)動結(jié)束,便恢復(fù)原來的濾波模型。如果超過式()所設(shè)定的閾值,則接收發(fā)生機(jī)動的假設(shè),在閾值點上估計器從非機(jī)動模型轉(zhuǎn)換為機(jī)動模型;反之,用估計的加速度與他們的標(biāo)準(zhǔn)偏差進(jìn)行比較,如果它不是統(tǒng)計顯著的,則拒絕機(jī)動假設(shè),從機(jī)動模型轉(zhuǎn)為非機(jī)動模型。對于加速度估計顯性檢驗的統(tǒng)計量為 ()式中,是加速度分量的估計,是來自機(jī)動模型的協(xié)方差矩陣相對應(yīng)的塊,當(dāng)在長度為的滑窗上的和 ()落在閾值以下時,則認(rèn)為加速度是不顯著的。當(dāng)出現(xiàn)加速度突然下降到0的情況時(即機(jī)動突然結(jié)束),可能導(dǎo)致機(jī)動模型產(chǎn)生很大的新息,這可以用下面的方法緩解,即當(dāng)機(jī)動模型的新息超過95%置信區(qū)間時,就可以轉(zhuǎn)換到較低階的模型。當(dāng)在時刻檢測到機(jī)動時,濾波器設(shè)定:目標(biāo)在時刻開始有等加速度,其中為有效滑窗的長度。然后對時刻的狀態(tài)估計進(jìn)行適當(dāng)?shù)匦拚?。首先在時刻,對加速度的估計為 ()在時刻,估計的位置分量取做對應(yīng)的量測值,即 ()與此同時,估計的速度分量用加速度估計修正如下 ()與修正的狀態(tài)估計相伴的協(xié)方差矩陣是,它的推導(dǎo)過程可參考文獻(xiàn)[14]。具體表示式為 ()當(dāng)探測到機(jī)動時,通過引入額外的狀態(tài)分量,即目標(biāo)加速度,以此來改變目標(biāo)的狀態(tài)模型。當(dāng)目標(biāo)機(jī)動時,遞歸估計按加速度建模的機(jī)動以及與位置和速度有關(guān)的其他狀態(tài)。從上面可以看出,變維濾波算法的機(jī)動檢測手段是采用基于衰減記憶新息量的檢驗,采用切換策略的調(diào)整方式。當(dāng)目標(biāo)非機(jī)動時,算法工作在CV模型;若在時刻檢測到目標(biāo)機(jī)動,算法假定目標(biāo)在時刻出現(xiàn)機(jī)動,并與時刻啟動CA模型,利用其后的量測信息修正此前的狀態(tài)估計,擴(kuò)充目標(biāo)狀態(tài)。而當(dāng)檢測到目標(biāo)從機(jī)動狀態(tài)切換到非機(jī)動狀態(tài)時,算法并不重新修正此前基于CA模型所獲得的狀態(tài)估計,其原因是基于CA模型跟蹤非機(jī)動目標(biāo)時,算法的跟蹤性能下降相對較小。變維濾波器有相對較好的機(jī)動目標(biāo)跟蹤適應(yīng)能力,而該濾波器的主要缺點是當(dāng)改變到機(jī)動模型時,必須完全重建滑動窗口內(nèi)狀態(tài)變量的估計。而這種濾波器的重新預(yù)置不可避免地會在處理負(fù)載中出現(xiàn)明顯的不連續(xù)性,因而從計算機(jī)觀點來看這可能是不太現(xiàn)實的,另外這種重置也可能會增加目標(biāo)的跟蹤誤差。 小結(jié)本章重點介紹了兩種雷達(dá)目標(biāo)跟蹤的算法——卡爾曼濾波算法和VD濾波算法。對卡爾曼算法,本章詳細(xì)介紹了算法的流程及所用到的算法方程,并且介紹了卡爾曼濾波器的初始化問題。變維濾波算法具有較好的機(jī)動目標(biāo)跟蹤適應(yīng)能力,但是當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)機(jī)動時,就必須完全重建滑動窗口內(nèi)狀態(tài)變量的估計——狀態(tài)方程和協(xié)方差方程,其算法在本章中也有比較詳細(xì)的介紹。4 雷達(dá)目標(biāo)跟蹤及仿真技術(shù)系統(tǒng)仿真的基本思想是建立一個實驗?zāi)P?,這個模型與我們要研究的系統(tǒng)十分相似。通過對這個模型的運行,獲得我們要研究的系統(tǒng)所必要的信息、參數(shù)、資料,從而為研制實際系統(tǒng)提供科學(xué)依據(jù)。系統(tǒng)仿真是用模型代替實際系統(tǒng)進(jìn)行試驗。它是在不破壞真實系統(tǒng)環(huán)境的情況下,為研究系統(tǒng)的特性而構(gòu)造并運行這種真實系統(tǒng)模型的方法。本節(jié)的目的在于提供仿真方法來分析和設(shè)計雷達(dá)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng),概述系統(tǒng)仿真的基礎(chǔ)知識,模擬各種算法并分析系統(tǒng)性能的估算結(jié)果。 MATLAB仿真平臺簡介MATLAB[15]是矩陣實驗室(Matrix Laboratory)之意。除具備卓越的數(shù)值計算能力外,它還提供了專業(yè)水平的符號計算,文字處理,可視化建模仿真和實時控制等功能。MATLAB的基本數(shù)據(jù)單位是矩陣,它的指令表達(dá)式與數(shù)學(xué),工程中常用的形式十分相似。故用MATLAB來解算問題要比用C,F(xiàn)ORTRAN等語言完相同的事情簡捷得多。MATLAB包括擁有數(shù)百個內(nèi)部函數(shù)的主包和三十幾種工具包(Toolbox).工具包又可以分為功能性工具包和學(xué)科工具包。功能工具包用來擴(kuò)充MATLAB的符號計算,可視化建模仿真,文字處理及實時控制等功能。學(xué)科工具包是專業(yè)性比較強(qiáng)的工具包,控制工具包,信號處理工具包,通信工具包等都屬于此類。,所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件,用戶通過對源程序的修改或加入自己編寫程序構(gòu)造新的專用工具包。正如同F(xiàn)ORTRAN和C等高級語言使人們擺脫了需要直接對計算機(jī)硬件資源進(jìn)行操作一樣,被稱作為第四代計算機(jī)語言的MATLAB,利用其豐富的函數(shù)資源,使編程人員從繁瑣的程序代碼中解放出來。MATLAB最突出的特點就是簡潔。MATLAB用更直觀的,符合人們思維習(xí)慣的代碼,代替了C和FORTRAN語言的冗長代碼。MATLAB給用戶帶來的是最直觀,最簡潔的程序開發(fā)環(huán)境。下面簡單介紹一下MATLAB的主要特點。語言簡潔緊湊,使用方便靈活,庫函數(shù)極其豐富。MATLAB程序書寫形式自由,利用起豐富的庫函數(shù)避開繁雜的子程序編程任務(wù),壓縮了一切不必要的編程工作。由于庫函數(shù)都由本領(lǐng)域的專家編寫,用戶不必?fù)?dān)心函數(shù)的可靠性。可以說,用MATLAB進(jìn)行科技開發(fā)是站在專家的肩膀上。運算符豐富。由于MATLAB是用C語言編寫的,MATLAB提供了和C語言幾乎一樣多的運算符,靈活使用MATLAB的運算符將使程序變得極為簡短。MATLAB既具有結(jié)構(gòu)化的控制語句(如for循環(huán),while循環(huán),break語句和if語句),又有面向?qū)ο缶幊痰奶匦浴3绦蛳拗撇粐?yán)格,程序設(shè)計自由
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