基于TOA測量的T~n-R型無源雷達(dá)目標(biāo)跟蹤算法
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針對傳統(tǒng)單次無源定位方法對發(fā)射站與接收站的布站要求高的缺點,提出了基于到達(dá)時間(time ofarrival,TOA)測量的Tn-R型外輻射源雷達(dá)目標(biāo)跟蹤算法。該算法基于多個發(fā)射站獲得的目標(biāo)TOA測量值,采用Levenberg-Marquardt算法快速給出目標(biāo)位置,然后利用擴(kuò)展卡爾曼算法(extended Kalman filter,EKF)做濾波跟蹤,解決了基本EKF算法的收斂速度慢和受初值影響大、易發(fā)散的問題。針對機(jī)動目標(biāo)跟蹤,提出了目標(biāo)機(jī)動性判決方法并給出了一種簡化的機(jī)動目標(biāo)跟蹤方案。針對外場試驗數(shù)據(jù)的實際情況,采用了基于"兩發(fā)一收"體制的目標(biāo)跟蹤和消除航跡模糊的方法。仿真與外場數(shù)據(jù)處理均表明,該算法收斂速度快,性能穩(wěn)定,定位跟蹤精度高,可滿足實用要求。
有源相控陣?yán)走_(dá)與無源功率比較
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機(jī)載探測器對地面目標(biāo)無源測距算法研究
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為了實現(xiàn)機(jī)載探測器對地面目標(biāo)穩(wěn)定、快速和實時的測距,提出了一種新穎的利用頻域和時域信息的機(jī)載無源測距方法,詳細(xì)分析了測距算法的基本原理,并對測距算法的誤差和可觀測性進(jìn)行了研究,計算機(jī)仿真結(jié)果表明,這是一種有效實用的好方法。
基于雷達(dá)組網(wǎng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)研究
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4.4
研究了多目標(biāo)情況下的雷達(dá)組網(wǎng)數(shù)據(jù)融合問題,討論了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的最近鄰法和概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(pda)這兩種算法,針對雷達(dá)組網(wǎng)數(shù)據(jù)融合的分布工與集中式兩種系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分別提出了一種算法,并同時應(yīng)用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和數(shù)據(jù)融合算法針對4個目標(biāo)的平行編隊、交叉飛行、平行轉(zhuǎn)彎飛行模式進(jìn)行了蒙特卡羅仿真,證明了算法的有效性。
真空罐內(nèi)雷達(dá)目標(biāo)散射特性測量方法的研究
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4.7
為了在真空條件下對等離子體云團(tuán)的雷達(dá)波散射特性進(jìn)行快速測量和分析,系統(tǒng)采用了真空罐模擬目標(biāo)飛行時的高空大氣環(huán)境,使用傳統(tǒng)的線性調(diào)頻測量體制和單天線方案,在近距離實現(xiàn)了關(guān)于等離子體云團(tuán)的單站rcs測量,測量精度較以往的雙天線方案有所提高。
基于雷達(dá)組網(wǎng)的多目標(biāo)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)研究
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研究了多目標(biāo)情況下的雷達(dá)組網(wǎng)數(shù)據(jù)融合問題,討論了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的最近鄰法和概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(pda)這兩種算法,針對雷達(dá)組網(wǎng)數(shù)據(jù)融合的分布式與集中式兩種系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分別提出了一種算法,并同時應(yīng)用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和數(shù)據(jù)融合算法針對4個目標(biāo)的平行編隊、交叉飛行、平行轉(zhuǎn)彎飛行模式進(jìn)行了蒙特卡羅仿真,證明了算法的有效性。
被動式多雷達(dá)系統(tǒng)的多目標(biāo)數(shù)據(jù)融合
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被動式多雷達(dá)系統(tǒng)的多目標(biāo)數(shù)據(jù)融合
一種快速人臉目標(biāo)檢測和跟蹤算法
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4.4
以人臉為運動目標(biāo),利用圖像的yuv模型和顏色檢測算法在小范圍內(nèi)搜索,即時獲得人臉的模板圖像.在對序列圖像進(jìn)行目標(biāo)搜索時,將金字塔方法和序貫相似匹配方法相結(jié)合,并采用粗精結(jié)合的兩步匹配算法,獲得運動目標(biāo)的準(zhǔn)確軌跡.實驗證明,與傳統(tǒng)的模板匹配算法相比,該算法的計算量大大降低,較大程度地提高了運動目標(biāo)檢測的速度.
基于DSP的海防雷達(dá)目標(biāo)模擬器的設(shè)計與實現(xiàn)
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4.6
針對海防雷達(dá)部隊訓(xùn)練無目標(biāo)模擬器導(dǎo)致的訓(xùn)練效果不理想問題,提出了研制海防雷達(dá)目標(biāo)模擬器的解決方案。軟件算法部分,在分析海雜波分布特性的基礎(chǔ)上,首先利用雜波模擬技術(shù)仿真生成海浪雜波,其次基于swerlingiv模型生成目標(biāo)回波,然后利用疊加模型生成帶雜波的海面目標(biāo)回波,完成目標(biāo)回波的模擬仿真工作。硬件上提出cpld+dsp的解決方案,cpld完成系統(tǒng)的時序及邏輯控制,dsp將模擬仿真信號實時生成目標(biāo)回波。相關(guān)部門實際使用結(jié)果證明了該方案的有效性。
跟蹤雷達(dá)天線隨動系統(tǒng)的校正設(shè)計
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4.5
跟蹤雷達(dá)天線隨動系統(tǒng)的校正設(shè)計 1 課程設(shè)計名稱:自動控制原理課程設(shè)計 題目:跟蹤雷達(dá)天線隨動系統(tǒng)校正設(shè)計 專業(yè):電氣工程及其自動化 班級: 姓名: 學(xué)號: 跟蹤雷達(dá)天線隨動系統(tǒng)的校正設(shè)計 2 課程設(shè)計任務(wù)書 一、設(shè)計題目:跟蹤雷達(dá)天線隨動系統(tǒng)校正設(shè)計 二、設(shè)計任務(wù):1.確定跟蹤雷達(dá)天線隨動系統(tǒng)的電路組成及數(shù)學(xué)模 型2.對跟蹤雷達(dá)天線隨動系統(tǒng)穩(wěn)定性分析與特性改善3.系統(tǒng)精度 分析與特性改善,結(jié)合給定的系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)特性的要求,確定采用校正的方式4.得到校 正網(wǎng)絡(luò)參數(shù)后,校正調(diào)整后和校正調(diào)整前進(jìn)行比較分析。 5.分析產(chǎn)生靜態(tài)誤差和動態(tài)誤差的原因及克服辦法 三、設(shè)計計劃:第一天選擇課程設(shè)計題目,確定課程設(shè)計任務(wù) 第二天根據(jù)課程設(shè)計任務(wù)進(jìn)行查閱資料 第三天進(jìn)行整理資料及進(jìn)行設(shè)計 第四天進(jìn)行可行性分析并進(jìn)行校正分析 第五天進(jìn)行電腦錄入輸出 四、設(shè)計要求
基于PCIE光纖接口卡的雷達(dá)目標(biāo)分類系統(tǒng)
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4.4
為滿足某型雷達(dá)對目標(biāo)進(jìn)行分類的需求,以我所自研的pcie光纖接口卡作為對外數(shù)據(jù)接口,以高性能加固計算機(jī)作為處理平臺,設(shè)計并實現(xiàn)了一種雷達(dá)目標(biāo)分類系統(tǒng)。該系統(tǒng)除可以完成目標(biāo)分類處理外,還可以對雷達(dá)原始回波數(shù)據(jù)進(jìn)行實時記錄和回放。
水庫多目標(biāo)調(diào)度模型及算法研究
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協(xié)調(diào)水庫發(fā)電、灌溉和生態(tài)環(huán)境效益是眾多水庫決策者面臨的棘手問題。本文以考慮發(fā)電保證率要求的總發(fā)電量最大、下游灌溉和生態(tài)流量需水滿足度最大為目標(biāo)建立水庫多目標(biāo)調(diào)度模型,以動態(tài)規(guī)劃和離散微分動態(tài)規(guī)劃為計算核心,在分別對發(fā)電保證率、灌溉需水滿足度和生態(tài)環(huán)境需水滿足度建立懲罰函數(shù)的基礎(chǔ)上,提出求解多目標(biāo)模型的變懲罰系數(shù)法(vpc),并應(yīng)用vpc法進(jìn)行模型求解,通過篩選得到多目標(biāo)非劣解的pareto前沿。通過與非支配排序遺傳算法ii(nsga-ii)計算結(jié)果進(jìn)行對比,表明vpc算法可以得到更高質(zhì)量的非劣解集。實例研究表明,該模型和求解方法具有較好的適應(yīng)性和較強(qiáng)的實用價值,可以為水庫調(diào)度管理者提供重要的決策參考。
基于 D-S 證據(jù)理論的地質(zhì)雷達(dá)目標(biāo)識別
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4.7
d-s證據(jù)理論提供了一種解決多數(shù)據(jù)源不確定信息推理和融合的有效方法。為解決地質(zhì)雷達(dá)目標(biāo)識別信息的融合問題,采用d-s證據(jù)理論方法,先對目標(biāo)進(jìn)行雷達(dá)掃描,然后對可能的目標(biāo)類型進(jìn)行基本概率分配,最后利用d-s組合公式進(jìn)行融合識別。試驗結(jié)果驗證了該理論在地質(zhì)雷達(dá)目標(biāo)識別上的有效性和可行性。
非線性無序測量無跡濾波在地面跟蹤目標(biāo)指示器的應(yīng)用
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4.5
對于多傳感器融合系統(tǒng),在處理中心往往由于通信數(shù)據(jù)鏈的失誤,出現(xiàn)滯后數(shù)據(jù)(即無序量測),這對數(shù)據(jù)不利于融合的正常進(jìn)行。本文對此提出一種最優(yōu)和次優(yōu)的無序量測無跡卡爾曼(ukf)濾波器,基于ut變換,把多步滯后量測轉(zhuǎn)化為等價一步滯后量測,用無序量測直接濾波更新。通過最優(yōu)、次優(yōu)ukf濾波器和擴(kuò)展kf濾波器在不同情況下對地面跟蹤目標(biāo)指示器(gmti)組合跟蹤的無序量測處理作比較,可看出本文所述濾波器提高了非線性條件下的無序量測濾波精度。
一種適用于穿墻雷達(dá)建筑布局成像算法
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4.6
在穿墻雷達(dá)成像領(lǐng)域,建筑墻體會改變電磁波的傳播路徑和速度,引入墻體回波延遲誤差,造成建筑布局圖像出現(xiàn)墻體位置偏移,這種現(xiàn)象隨著穿透墻體的面數(shù)增加而加劇。并且電磁波穿透墻體時的衰減會帶來前后墻體圖像強(qiáng)度差異。對此提出了一種墻體補償算法,該算法利用radon變換進(jìn)行墻體距離向位置檢測,實現(xiàn)在距離向上對成像區(qū)域進(jìn)行劃分,結(jié)合線段檢測,實現(xiàn)在方位向上對成像區(qū)域進(jìn)行劃分,最終完成成像區(qū)域的精確劃分,分別對各成像區(qū)域補償墻體穿透延時和聚焦成像。xfdtd仿真數(shù)據(jù)驗證了該算法能實現(xiàn)各成像區(qū)域和各面墻體的聚焦成像,有效地矯正了墻體位置,降低了前后墻體圖像強(qiáng)度差異。
一種新型的實效運動目標(biāo)檢測與跟蹤方法
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針對常用光流場計算耗時長以及亮度變化引起約束方程不成立的問題,同時為了獲取目標(biāo)的準(zhǔn)確運動信息,在光流計算方程中加入權(quán)函數(shù),并引入通用動態(tài)圖像模型,建立新的光流約束條件;針對光流技術(shù)中計算量和信息量間的矛盾問題,采用基于最優(yōu)估計點匹配技術(shù)和光流均勻采樣策略的光流場計算方法。實驗結(jié)果與算法性能評估表明:該方法能實現(xiàn)實時、準(zhǔn)確的運動目標(biāo)檢測與跟蹤,且具有較好的魯棒性。
雷達(dá)信標(biāo)源中頻處理模塊的設(shè)計與實現(xiàn)
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4.5
介紹了雷達(dá)信標(biāo)源的結(jié)構(gòu)組成及功能,提出了中頻信號處理模塊的總體設(shè)計方案,并對中頻信號處理部分的距離延時和多普勒移頻2個核心模塊進(jìn)行了fpga的硬件設(shè)計和實現(xiàn)。時延模塊采用了quartusⅱ軟件的原理圖法進(jìn)行設(shè)計,移頻調(diào)制模塊基于dspbuilder工具平臺進(jìn)行設(shè)計。仿真測試結(jié)果表明,設(shè)計實現(xiàn)的中頻信號處理模塊方案原理正確,達(dá)到了設(shè)計的要求。
雷達(dá)液位儀測量原理的分析及應(yīng)用探討
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4.5
雷達(dá)液位儀作為一種非接觸式的高精度液位儀表,目前廣泛應(yīng)用于石油、化工等行業(yè)。按所采用時間測量方式的不同,雷達(dá)液位儀主要可分為兩種,一種是微波脈沖(ptof)測量方法;另一種是連續(xù)波線性調(diào)頻法(fmcw)。介紹了雷達(dá)液位儀的基本測量原理;針對微波脈沖測量和連續(xù)波線性調(diào)頻測量方法,分析比較了優(yōu)缺點,指出了在應(yīng)用中應(yīng)注意的問題;以bm70a型雷達(dá)液位儀為例,給出了幾種典型應(yīng)用。
基于單臺雷達(dá)光電經(jīng)緯儀的脫靶量測量方法
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4.5
為提高脫靶量測量的數(shù)據(jù)錄取率,降低試驗成本,結(jié)合雷達(dá)光電經(jīng)緯儀設(shè)備特點,提出了一種單站測量方法。首先,根據(jù)雷達(dá)雙頻測距原理和輔助解模糊法,建立了靶標(biāo)的距離信息處理方法。然后,給出了單站脫靶量計算模型。最后,分析了測量誤差對脫靶量精度的影響。分析結(jié)果表明:設(shè)備系統(tǒng)誤差可以相互抵消,典型條件下測量精度優(yōu)于1m,可以滿足脫靶量測量要求。
隧道質(zhì)量無損檢測的地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)
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4.3
1工作原理地質(zhì)雷達(dá)(gpr)是利用超高頻窄脈沖(106~109hz)電磁波在介質(zhì)中傳播規(guī)律的一種無損檢測設(shè)備,能使用戶快速獲得相關(guān)探測區(qū)域的詳細(xì)信息。地質(zhì)雷達(dá)系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)時,天線發(fā)射端向測量表面以下發(fā)送球面波形式傳播的電磁波。同時,天線接收端接收不同電介質(zhì)特性的
基于多目標(biāo)遺傳算法的高速公路多目標(biāo)路面養(yǎng)護(hù)決策優(yōu)化
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基于多目標(biāo)遺傳算法的高速公路多目標(biāo)路面養(yǎng)護(hù)決策優(yōu)化——高速公路多目標(biāo)路面養(yǎng)護(hù)決策優(yōu)化是高速公路路面養(yǎng)護(hù)決策優(yōu)化未來發(fā)展的趨勢,也是目前研究的熱點。針對傳統(tǒng)數(shù)學(xué)規(guī)劃方法用于高速公路多目標(biāo)路面養(yǎng)護(hù)決策優(yōu)化的不足,引入了目前在多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域應(yīng)用較多...
北京無線電測量研究所中標(biāo)臨近空間雷達(dá)探測系統(tǒng)項目
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4.6
近期,北京無線電測量研究所成功中標(biāo)國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)臨近空間雷達(dá)探測系統(tǒng)項目。
北京無線電測量研究所中標(biāo)臨近空間雷達(dá)探測系統(tǒng)項目
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近期,北京無線電測量研究所成功中標(biāo)國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)臨近空間雷達(dá)探測系統(tǒng)項目。
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職位:橋梁工程標(biāo)準(zhǔn)員
擅長專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林