赵凯
- 作品数：8 被引量：5H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术兵器科学与技术军事更多>>
- 基于选择融合的任意步滞后无序量测滤波算法
- 2018年
- 在目标跟踪系统中,由于传感器具有不同的预处理时间与采样速率,以及信道固有的随机通信延迟,传感器量测数据可能出现无序到达融合中心的现象,即无序量测问题。在系统工作过程中,通常有多个无序量测相继或同时出现。为此,将多无序量测情形进行分类,基于选择融合提出任意步滞后无序量测滤波算法。利用基于对数似然比的假设检验筛选出需要处理的无序量测。在前向预测框架内,根据无序量测最优滤波过程,采用融入等价量测的信息滤波方法对目标状态估计与误差协方差矩阵进行更新。仿真结果验证了算法的精确性与有效性。
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- 关键词：目标跟踪无序量测
- 可处理任意步延迟OOSMs的最优更新算法
- 2017年
- 在目标跟踪系统中,因通信延迟会出现传感器量测无序到达融合中心的现象,从而产生无序量测问题。而在系统实际工作过程中,面临的常常是多个无序量测问题。针对此问题,对其常见情形进行分类,在前向预测框架内提出了Dl算法。该算法对无序量测融合周期内各时刻状态估计与协方差矩阵进行更新,可处理任意步延迟无序量测。此外,针对其中单个无序量测,推导出融入等价量测的信息滤波器,无需求状态转移矩阵的逆,且不依赖过程噪声离散化模型。仿真结果验证了算法的精确性与有效性。
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- 关键词：目标跟踪系统无序量测
- 基于H∞滤波的无序量测更新算法被引量：2
- 2017年
- 在目标跟踪系统中,传感器量测因通信延迟无序地到达融合中心,产生无序量测融合问题。针对此问题,将H∞滤波作为基础滤波算法,提出了一种可处理单步或多步延迟无序量测的新算法。新算法借鉴有序滤波思想,利用等价量测来代替无序量测发生时刻后的量测序列,然后从该时刻起利用无序量测和等价量测进行有序更新。仿真实验表明,新算法相比于传统算法有更高的滤波精度,尤其在系统模型误差较大时仍有良好的滤波效果。
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- 关键词：无序量测H∞滤波
- 多目标无序量测OOSM-GMPHD滤波算法被引量：2
- 2017年
- 针对无序量测条件下多目标跟踪问题,提出了一种适用于线性系统的单步滞后无序量测滤波算法(OOSM-GMPHD)。在前向预测框架内,以高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波器为基础滤波算法,对每一高斯分量分别用延迟到达的量测与等价量测进行预测、更新,经剪枝与合并等步骤获得最终的目标数量与状态估计。仿真结果表明:算法可有效消除无序量测的影响,准确估计多目标数目和状态。
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- 关键词：多目标跟踪无序量测高斯混合
- 粒子滤波的噪声相关下单步延迟无序量测更新算法被引量：1
- 2017年
- 在目标跟踪系统中,因通信延迟等原因会出现传感器量测无序地到达融合中心的现象,将这些量测称为无序量测(OOSM)。针对过程噪声、量测噪声相关的非线性系统中出现的无序量测问题,在现有算法基础上,提出了一种可处理单步延迟无序量测的新算法。在前向预测滤波框架下,对系统方程去相关化,并利用粒子滤波(PF)进行状态估计。仿真结果验证了算法的有效性。
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- 关键词：无序量测非线性粒子滤波
- 基于改进AHP法的防空作战决策方案优选方法
- 对于防空作战而言,决策方案的选择至关重要。根据作战实际情况,运用3标度法量化了各因素对作战决策方案的影响指标,建立了基于层次分析法(AHP)理论的优选作战决策方案数学模型。对作战指标权重进行计算,同时构造出每个具体方案各...
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- 关键词：防空作战AHP法效用函数
- 文献传递
- 后向预测高斯混合概率假设密度滤波算法
- 2017年
- 针对单步延迟无序量测条件下多目标跟踪中,概率假设密度滤波对目标数量与状态估计误差偏大问题,提出了后向预测高斯混合概率假设密度滤波算法(BP-GMPHD)。该算法在后向预测框架内,以高斯混合概率假设密度滤波器为基础滤波算法,计算各高斯分量的回溯状态并进行再更新,经剪枝与合并等步骤获得最终的目标数量与状态估计。仿真验证表明,该算法在无序量测条件下保持了良好的滤波性能,能够准确估计多目标数目和状态。
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- 关键词：多目标跟踪无序量测高斯混合
- 主客观结合灰色关联法的防空目标威胁度排序
- 针对防空目标威胁度排序问题,采用灰色关联法,在灰色关联度基础上进一步计算综合决策系数,简化了比较和排序过程。对于指标权重问题,分别采用了层次分析法和熵权法进行主、客观赋权,并将二者结合起来构造出综合权重,使评价结果更加优...
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- 关键词：层次分析法熵权灰色关联
- 文献传递
