高等学校全国优秀博士学位论文作者专项资金(200443)
- 作品数：5 被引量：45H指数：4
- 相关作者：何友宋强熊伟衣晓关欣更多>>
- 相关机构：中国人民解放军海军航空工程学院国防科学技术大学中国人民解放军海军装备研究院更多>>
- 发文基金：高等学校全国优秀博士学位论文作者专项资金国家自然科学基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 分布式多传感器联合Viterbi数据互联算法
- 2011年
- 为了提高分布式多传感器对密集杂波环境下多目标的跟踪效果,基于Viterbi算法的思想,研究了分布式多传感器联合Viterbi数据互联算法,并与顺序处理结构的集中式多传感器联合概率数据互联算法和分布式多传感器联合概率数据互联算法进行了仿真性能比较。经仿真验证,该算法能够在密集杂波环境下对目标进行有效跟踪,综合性能优于顺序处理结构的集中式多传感器联合概率数据互联算法和分布式多传感器联合概率数据互联算法。
- 王海鹏高峰熊伟
- 关键词：分布式VITERBI数据互联实时性
- 多传感器多目标系统误差融合估计算法被引量：10
- 2012年
- 为解决多传感器组网系统的系统误差估计问题,基于多传感器多目标上报信息,研究并提出了一种多传感器多目标系统误差融合估计算法.算法构建了两级融合结构,即第一级对多传感器组合状态估计信息进行反馈融合以改善局部组合状态估计精度,从而间接改善系统误差的估计精度,而第二级对多目标系统误差估计信息进行融合以进一步提高系统误差的估计精度.蒙特卡洛仿真显示算法能有效融合利用多传感器多目标信息,实现多传感器系统误差的实时精确估计.
- 宋强熊伟何友
- 关键词：传感器网络误差配准信息融合
- 基于UKF的目标状态与系统偏差的联合估计算法被引量：7
- 2007年
- 研究了三维系统偏差条件下的扩维目标跟踪问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波器(UKF)的系统偏差和目标状态的联合估计算法(ASUKF)。Monte-Carlo仿真结果表明,ASUKF算法较好地避免了扩展卡尔曼滤波器的模型线性化误差易导致滤波发散的问题,能更加有效地对目标状态和系统偏差进行实时联合估计。
- 宋强何友杨俭
- 关键词：雷达组网目标跟踪误差配准不敏卡尔曼滤波
- 一种新的粗糙集属性约简方法及其应用被引量：18
- 2009年
- 对粗糙集理论中属性约简问题进行研究,借助于离散化获得的断点,提出一种指导属性约简的新方法,并提出一种改进的连续属性值离散化方法.以雷达辐射源用途识别为例,给出了识别实例和计算机仿真实验,并与工程中常用的统计模式识别方法进行比较,结果证明了该算法的正确性和有效性.
- 关欣衣晓何友
- 关键词：粗糙集知识约简离散化决策表
- IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标被引量：11
- 2012年
- 雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力。为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标。仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法。
- 李世忠王国宏吴巍苏绍涛
- 关键词：交互多模型
