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干涉谱法测量水下竖直运动目标轨迹 被引量:5
1
作者 江磊 惠俊英 +1 位作者 蔡平 杨娟 《海洋工程》 CSCD 北大核心 2006年第4期38-42,共5页
以被动测量竖直运动目标轨迹为目的,通过分析多途信号声压场模型,讨论了经过相干多途信道的目标辐射噪声在接收点产生相干干涉的现象。在目标水平距离已知的情形下,给出了干涉频率周期与目标深度的关系,提出了利用多途信道的相干干涉信... 以被动测量竖直运动目标轨迹为目的,通过分析多途信号声压场模型,讨论了经过相干多途信道的目标辐射噪声在接收点产生相干干涉的现象。在目标水平距离已知的情形下,给出了干涉频率周期与目标深度的关系,提出了利用多途信道的相干干涉信息来解算目标深度轨迹的方法。时频分析可以得到干涉条纹、条纹粗细变化的规律与目标深度变化有关。通过对实测数据的分析,说明本方法的有效性。 展开更多
关键词 干涉现象 被动目标 轨迹测量
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声信号处理的被动目标探测定位方法研究
2
作者 郭飒君 《电子测试》 2021年第19期66-67,118,共3页
在人们日常生产生活的过程当中,或多或少都会有一些基于目标位置的应用。为了使得人们的需求得到满足,越来越多的学者开始投入于高精度的目标定位方法。在这样的背景下,涌现出了各种定位方法,声源目标定位(ASL)由于在实际应用的过程当... 在人们日常生产生活的过程当中,或多或少都会有一些基于目标位置的应用。为了使得人们的需求得到满足,越来越多的学者开始投入于高精度的目标定位方法。在这样的背景下,涌现出了各种定位方法,声源目标定位(ASL)由于在实际应用的过程当中拥有相对来说比较好的隐蔽性,同时可以在应用的时候拥有比较强的抗干扰性能,实时性高,对能量的消耗也比较低。由于这些优势的存在,在射击定位、声纳、地震预防等一系列领域当中发挥出越来越重要的作用。然而在现实环境当中,被探测的场景由于各种因素的影响存在一些干扰因素,从而使得高精度的声源定位方法实现起来变得颇为困难,本文对导致被动定位精度降低的问题进行了全方位的深入研究。 展开更多
关键词 声信号 处理 被动目标 探测定位
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双基阵纯方位水下被动目标的跟踪算法
3
作者 赵海英 刘军 《兵工自动化》 2005年第6期16-17,共2页
双基阵纯方位水下被动目标的跟踪算法,以带拖曳阵声纳的潜艇为模型,将双基阵跟踪转化为随机跳动的特殊单基阵跟踪。当潜艇利用双基阵进行目标跟踪时,把双基阵跟踪等效成单站跟踪,再采用伪线性估计器对目标的运动要素进行解算。仿真结果... 双基阵纯方位水下被动目标的跟踪算法,以带拖曳阵声纳的潜艇为模型,将双基阵跟踪转化为随机跳动的特殊单基阵跟踪。当潜艇利用双基阵进行目标跟踪时,把双基阵跟踪等效成单站跟踪,再采用伪线性估计器对目标的运动要素进行解算。仿真结果表明该方法对目标和潜艇的运动态势有很强的适应能力。 展开更多
关键词 跟踪算法 被动目标 双基阵:纯方位
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双基阵纯方位水下被动目标跟踪性能仿真分析 被引量:24
4
作者 关欣 何友 衣晓 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第10期1464-1466,1491,共4页
研究了基于纯方位信息的双基阵声纳信息融合的跟踪性能,并进行了详细的仿真实验。仿真结果表明,在平台-目标相遇这种较为常见的态势下应用扩展卡尔曼滤波可以快速、稳定地完成目标运动要素的估计,同时还揭示了平台与目标运动的几何态势... 研究了基于纯方位信息的双基阵声纳信息融合的跟踪性能,并进行了详细的仿真实验。仿真结果表明,在平台-目标相遇这种较为常见的态势下应用扩展卡尔曼滤波可以快速、稳定地完成目标运动要素的估计,同时还揭示了平台与目标运动的几何态势对跟踪性能的影响,为工程应用提供了参考。 展开更多
关键词 双基阵 纯方位 被动目标跟踪 仿真分析
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基于衰减记忆滤波的平方根UKF被动目标跟踪算法 被引量:12
5
作者 章飞 周杏鹏 陈小惠 《测控技术》 CSCD 北大核心 2010年第4期22-26,共5页
针对被动目标跟踪的非线性和弱可观性的特点,并结合导致滤波器发散的两大因素,即模型误差和计算误差,提出了一种基于衰减记忆滤波的平方根UKF算法,利用衰减记忆滤波和平方根滤波来分别克服模型误差和计算误差引起的滤波发散,增强了系统... 针对被动目标跟踪的非线性和弱可观性的特点,并结合导致滤波器发散的两大因素,即模型误差和计算误差,提出了一种基于衰减记忆滤波的平方根UKF算法,利用衰减记忆滤波和平方根滤波来分别克服模型误差和计算误差引起的滤波发散,增强了系统的稳定性并提高了跟踪精度。仿真结果表明,该算法确实提高了滤波的稳定性,其跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波EKF算法和无迹卡尔曼滤波UKF算法,收到了良好的效果。 展开更多
关键词 衰减记忆 UKF 被动目标跟踪 非线性滤波 平方根
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自适应Kalman滤波器在水下被动目标跟踪中的应用 被引量:8
6
作者 石章松 王树宗 刘忠 《数据采集与处理》 CSCD 2004年第2期150-154,共5页
在水下被动目标跟踪系统中 ,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差。提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法 ,对虚拟噪声进行估计 ,动态补偿模型线性化误差 ,消减系统的观测误差 ,对其滤波理论及算法进... 在水下被动目标跟踪系统中 ,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差。提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法 ,对虚拟噪声进行估计 ,动态补偿模型线性化误差 ,消减系统的观测误差 ,对其滤波理论及算法进行了研究和仿真。仿真结果表明 ,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性 ,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。 展开更多
关键词 水下被动目标跟踪系统 自适应Kalman滤波器 动态补偿模型 噪声估计器
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基于智能手机TDOA估计的被动声源定位方法与系统实现 被引量:10
7
作者 方文浩 邢占元 +1 位作者 文祥计 王智 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期952-960,共9页
被动目标监测广泛应用于国防、安全等领域。针对被动声目标监测,首次提出了基于手机平台的被动式声目标定位方法,并设计和开发了原型系统。针对手机间时钟同步对被动式信号到达时间差精度的影响,采用手机内置的麦克风和扬声器发送和接... 被动目标监测广泛应用于国防、安全等领域。针对被动声目标监测,首次提出了基于手机平台的被动式声目标定位方法,并设计和开发了原型系统。针对手机间时钟同步对被动式信号到达时间差精度的影响,采用手机内置的麦克风和扬声器发送和接收同步声信号的方式,从而避免了节点间无线同步到声信号采集间的时间延迟不确定性。为了提高信号发送和接收时刻的估计精度,将时间戳信息调制到设定的线性调频声信号,并采用广义互相关方法来实现信号波形检测。进一步,针对被动目标声源的非合作特性,采用统计判决理论和语音活动性检测相结合的方法对观测信号进行联合检波,获得被动目标声源到达时间的高精度估计,即被动声源到手机间的到达时间差。最后,通过多部手机搭建了原型系统并设计实验,结果表明定位误差不超过10%的概率达到80%。 展开更多
关键词 被动目标定位 通用智能手机 时钟同步 多径效应 线性调频 到达时间差
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卡尔曼滤波在被动目标跟踪系统中的应用 被引量:10
8
作者 韩春雷 陈赤联 +1 位作者 宋明 杨利 《电子科技》 2012年第4期47-50,53,共5页
针对卡尔曼滤波方法在双观测站被动目标跟踪系统中的应用进行了研究。建立了双观测站被动跟踪系统的非线性滤波模型,通过扩展卡尔曼滤波方法在该非线性模型下的具体实现步骤。分析了目标通过不同角度向观测站袭来时,卡尔曼滤波算法对目... 针对卡尔曼滤波方法在双观测站被动目标跟踪系统中的应用进行了研究。建立了双观测站被动跟踪系统的非线性滤波模型,通过扩展卡尔曼滤波方法在该非线性模型下的具体实现步骤。分析了目标通过不同角度向观测站袭来时,卡尔曼滤波算法对目标参数估计的精度,验证了扩展卡尔曼滤波方法在被动目标跟踪中的有效性。仿真结果表明,目标参数估计的精度与观测的目标方位角变化率有关,变化率越大,估计误差越小。 展开更多
关键词 被动目标跟踪 非线性滤波 卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波
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被动目标自适应跟踪算法仿真研究 被引量:8
9
作者 石章松 王树宗 刘忠 《计算机仿真》 CSCD 2004年第6期78-82,共5页
针对纯方位被动目标跟踪中 ,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散 ,而导致滤波精度很差 ,该文提出了一种直角坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法 ,对虚拟噪声进行估计 ,动态补偿观测模型线性化误差 ,消减系统的观测误差 ,并对其滤波理... 针对纯方位被动目标跟踪中 ,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散 ,而导致滤波精度很差 ,该文提出了一种直角坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法 ,对虚拟噪声进行估计 ,动态补偿观测模型线性化误差 ,消减系统的观测误差 ,并对其滤波理论及其算法进行了研究和仿真。仿真结果表明 ,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性 ,优于一般的扩展卡卡尔曼滤波算法 。 展开更多
关键词 水下被动目标跟踪 自适应卡尔曼滤波算法 虚拟噪声 自适应跟踪算法
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混合坐标下的卡尔曼滤波应用于水下被动目标跟踪 被引量:6
10
作者 高磊 徐德民 +1 位作者 崔海英 谢琳 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期254-257,共4页
针对水下被动目标跟踪数据率低、跟踪误差大的特点和难点 ,研究了混合坐标下的自适应推广卡尔曼滤波算法 ,并将其应用于水下被动目标跟踪估计器设计。该算法充分应用了直角坐标系下动态方程的线性特性和极坐标系下测量方程的线性特性 ,... 针对水下被动目标跟踪数据率低、跟踪误差大的特点和难点 ,研究了混合坐标下的自适应推广卡尔曼滤波算法 ,并将其应用于水下被动目标跟踪估计器设计。该算法充分应用了直角坐标系下动态方程的线性特性和极坐标系下测量方程的线性特性 ,针对两坐标体系间协方差矩阵变换的近似 ,引入了虚拟噪声进行补偿。通过系统的 Monte Carlo仿真结果表明 展开更多
关键词 水下被动目标跟踪 自适应推广卡尔曼滤波 混合坐标 虚拟噪声
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基于方位频率测量的水下被动目标运动分析及其特性研究 被引量:5
11
作者 胡友峰 孙进才 朱维杰 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期537-542,共6页
探讨了水下三维情形的被动 TMA(目标运动分析 )问题。以被动声纳容易测得的方位角、俯仰角和频率的数据量测为依据 ,在充分考虑水下复杂环境的前题下 ,首先建立动态系统模型 ,并验证了系统的可测性。然后采用伪线性估计和最大似然估计... 探讨了水下三维情形的被动 TMA(目标运动分析 )问题。以被动声纳容易测得的方位角、俯仰角和频率的数据量测为依据 ,在充分考虑水下复杂环境的前题下 ,首先建立动态系统模型 ,并验证了系统的可测性。然后采用伪线性估计和最大似然估计方法来研究它的 TMA问题。计算机仿真结果表明 :采用伪线性估计和最大似然估计方法均能实现水下被动 TMA。且随着测量数据的不断增加 ,定位误差椭圆不断缩小 ,伪线性估计的误差曲线向 CRB界逼近。该方法也适合于已知确定深度的三维情形及目标与本舰在同一平面的二维情形等情况。 展开更多
关键词 被动定位 目标运动分析 TMA 最大似然估计 CRAMER-RAO界 CRB 方位频率测量 水下被动目标 被动声纳
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基于采样卡尔曼滤波的水下被动目标跟踪 被引量:5
12
作者 高剑 严卫生 +1 位作者 徐德民 张福斌 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2006年第12期26-29,共4页
针对水下被动目标跟踪问题中,采用直角坐标系容易出现滤波发散,而修正极坐标系下过程模型强非线性的问题,研究了一种修正极坐标系下的采样卡尔曼滤波算法。采样卡尔曼滤波比传统的扩展卡尔曼滤波更好地逼近状态方程和测量方程的非线性特... 针对水下被动目标跟踪问题中,采用直角坐标系容易出现滤波发散,而修正极坐标系下过程模型强非线性的问题,研究了一种修正极坐标系下的采样卡尔曼滤波算法。采样卡尔曼滤波比传统的扩展卡尔曼滤波更好地逼近状态方程和测量方程的非线性特性,给出更精确的均值和协方差的估计,并且适用于过程噪声与状态估计非线性耦合的情况。在修正极坐标系下,采用3种滤波方法求解被动目标跟踪问题,仿真结果表明,采样卡尔曼滤波的滤波精度优于传统的扩展卡尔曼滤波方法和自适应扩展卡尔曼滤波方法。 展开更多
关键词 水下被动目标跟踪 采样卡尔曼滤波 修正极坐标 非线性耦合
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单矢量水听器被动测距方法研究 被引量:4
13
作者 李楠松 朴胜春 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期2273-2282,共10页
提出一种利用单矢量水听器接收信号的相位信息实现目标被动测距的方法。该方法借鉴匹配场被动定位的思想,首先根据简正波声场模型建立匹配模板,然后引入图像处理中的相位相关算法,将目标的相位信息与模板进行匹配,从而得到目标的距离。... 提出一种利用单矢量水听器接收信号的相位信息实现目标被动测距的方法。该方法借鉴匹配场被动定位的思想,首先根据简正波声场模型建立匹配模板,然后引入图像处理中的相位相关算法,将目标的相位信息与模板进行匹配,从而得到目标的距离。对该方法的有效性与稳健性进行了详细地研究与分析。仿真结果表明,该方法可以有效地实现目标的被动测距,且具有稳健性强、计算速度快、不需要考虑阵型姿态失配等优点,是声呐信号处理的新途径,为实际的工程应用奠定了理论基础。 展开更多
关键词 简正波模型 单矢量水听器 相位相关算法 被动目标测距
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动态规划算法在被动声呐目标检测中的应用 被引量:4
14
作者 柳俊峰 章新华 许林周 《舰船科学技术》 北大核心 2012年第3期95-98,共4页
基于动态规划的检测前跟踪方法可用于检测跟踪低可观测目标。它利用检测前跟踪的技术在检测目标的同时给出目标航迹的优点,实现对低信噪比下目标的检测与跟踪。本文分析了动态规划法进行弱小目标检测的基本原理,结合水下目标检测的特殊... 基于动态规划的检测前跟踪方法可用于检测跟踪低可观测目标。它利用检测前跟踪的技术在检测目标的同时给出目标航迹的优点,实现对低信噪比下目标的检测与跟踪。本文分析了动态规划法进行弱小目标检测的基本原理,结合水下目标检测的特殊性对该算法进行了修正,得到了适应水下目标的检测前跟踪方法。通过实际的海试数据进行验证,证实了检测前跟踪技术在水声领域进行目标检测跟踪的可行性。 展开更多
关键词 检测前跟踪 动态规划 被动目标检测
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Passive target tracking with intermittent measurement based on random finite set 被引量:4
15
作者 罗小波 范红旗 +1 位作者 宋志勇 付强 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第6期2282-2291,共10页
In the tracking problem for the maritime radiation source by a passive sensor,there are three main difficulties,i.e.,the poor observability of the radiation source,the detection uncertainty(false and missed detections... In the tracking problem for the maritime radiation source by a passive sensor,there are three main difficulties,i.e.,the poor observability of the radiation source,the detection uncertainty(false and missed detections)and the uncertainty of the target appearing/disappearing in the field of view.These difficulties can make the establishment or maintenance of the radiation source target track invalid.By incorporating the elevation information of the passive sensor into the automatic bearings-only tracking(BOT)and consolidating these uncertainties under the framework of random finite set(RFS),a novel approach for tracking maritime radiation source target with intermittent measurement was proposed.Under the RFS framework,the target state was represented as a set that can take on either an empty set or a singleton; meanwhile,the measurement uncertainty was modeled as a Bernoulli random finite set.Moreover,the elevation information of the sensor platform was introduced to ensure observability of passive measurements and obtain the unique target localization.Simulation experiments verify the validity of the proposed approach for tracking maritime radiation source and demonstrate the superiority of the proposed approach in comparison with the traditional integrated probabilistic data association(IPDA)method.The tracking performance under different conditions,particularly involving different existence probabilities and different appearance durations of the target,indicates that the method to solve our problem is robust and effective. 展开更多
关键词 passive target tracking maritime target joint detection and tracking intermittent measurement random finite set poor observability
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基于稀疏约束非负矩阵分解的水下线谱增强方法
16
作者 贾红剑 徐天杨 《黑龙江大学自然科学学报》 2023年第5期613-620,共8页
水下目标线谱增强是被动声纳目标探测的关键问题之一。传统的线谱信号处理方法集中于时域和频域处理,本文提出了利用非负矩阵分解,在时频联合域内进行线谱信号增强的处理方法,以目标线谱信号的时频矩阵作为非负矩阵分解的输入,通过基矩... 水下目标线谱增强是被动声纳目标探测的关键问题之一。传统的线谱信号处理方法集中于时域和频域处理,本文提出了利用非负矩阵分解,在时频联合域内进行线谱信号增强的处理方法,以目标线谱信号的时频矩阵作为非负矩阵分解的输入,通过基矩阵提取线谱信号的频谱模式。根据线谱信号在频域的稀疏性质,对基矩阵进行稀疏性约束,利用权重稀疏扫描的方式讨论基矩阵的稀疏度和频率估计精度随权重系数的变化关系,确定稀疏约束项的有效权重系数区间。仿真结果显示,稀疏约束项在低信噪比条件下表现出优越的线谱增强能力,最低信噪比可达-30 dB。海试数据结果表明,此方法可以有效地提高对线谱信号的提取能力。 展开更多
关键词 水下被动目标探测 线谱增强 非负矩阵分解 稀疏约束
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纯方位水下被动目标跟踪与卡尔曼滤波 被引量:1
17
作者 关欣 何友 衣晓 《舰船电子工程》 2002年第3期12-17,共6页
针对水下被动目标跟踪的特点,本文对基于扩展卡尔曼滤波、修正增益扩展卡尔曼滤波、协方差平方根滤波、变系数衰减记忆滤波等纯方位水下被动目标跟踪算法进行了系统的仿真实验,比较和分析了仿真结果,研究了一些滤波器的参数选择,指出了... 针对水下被动目标跟踪的特点,本文对基于扩展卡尔曼滤波、修正增益扩展卡尔曼滤波、协方差平方根滤波、变系数衰减记忆滤波等纯方位水下被动目标跟踪算法进行了系统的仿真实验,比较和分析了仿真结果,研究了一些滤波器的参数选择,指出了修正极坐标系的优越性.为水下被动目标跟踪的实现提出了参考。 展开更多
关键词 水下被动目标 纯方位跟踪 卡尔曼滤波 数学建模 水声传感器 声纳
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基于变分模态分解的水下目标噪声特征提取及分类 被引量:3
18
作者 鞠东豪 李宇 +1 位作者 张万达 张春华 《声学技术》 CSCD 北大核心 2021年第2期181-187,共7页
当信号中存在异常事件引起的间歇现象时,传统的经验模态分解算法常易产生较为严重的模态混叠现象,严重影响目标特征提取的性能。文章在水下被动目标信号特征分析提取中引用变分模态分解算法。该方法能够自适应地对信号频带进行切割,极... 当信号中存在异常事件引起的间歇现象时,传统的经验模态分解算法常易产生较为严重的模态混叠现象,严重影响目标特征提取的性能。文章在水下被动目标信号特征分析提取中引用变分模态分解算法。该方法能够自适应地对信号频带进行切割,极大程度上避免了传统模态分解算法所产生的模态混叠现象,提高了对目标特征提取的准确性,同时也避免了无效计算。此外,还利用相关性阈值进行模态选择,一定程度上消除干扰模态。在对变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)的各阶模态函数进行希尔伯特变换的基础上,提出一种基于变分模态分解和希尔伯特变换(VDM-Hilbert Transformation, VDM-HT)联合处理的特征集进行目标分类。采用四种分类器对3种水下目标噪声信号进行分类。结果表明,VMD-HT算法所提取的特征集相比其他模态分解算法具有更好的分类性能。 展开更多
关键词 水下被动目标 分类 变分模态分解(VMD) 希尔伯特变换 分类器
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基于角测量的机动目标跟踪算法 被引量:3
19
作者 刘向东 程翔 张河 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期1035-1038,共4页
利用角测量估计目标的距离和速度实质上是一个非线性状态估计问题,这种单站被动式跟踪可能构成一个不可观测系统,将导致跟踪滤波器的不稳定和发散。本文针对反直升机雷构成的雷群进行目标定位和跟踪,利用最小角度差算法对目标的位置进... 利用角测量估计目标的距离和速度实质上是一个非线性状态估计问题,这种单站被动式跟踪可能构成一个不可观测系统,将导致跟踪滤波器的不稳定和发散。本文针对反直升机雷构成的雷群进行目标定位和跟踪,利用最小角度差算法对目标的位置进行静态估计,用基于“当前”统计模型的自适应滤波算法进行数据处理,最小角度差算法的估计结果作为自适应滤波的观测值;算法简单而且有效,对目标的机动和非机动运动参数都能得到良好的估计结果。 展开更多
关键词 信息处理技术 被动目标跟踪 最小角度差算法 自适应滤波 反直升机雷群
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神经网络校正的EKF在水下被动目标跟踪中的应用研究 被引量:3
20
作者 丁一 张瑶 李冠男 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第5期897-901,共5页
对于水下目标被动跟踪,通常采用扩展卡尔曼滤波算法进行目标状态估计,但在目标跟踪过程中,由于目标运动的不确定性及系统噪声的影响,此时对目标的状态估计通常难以获得较高的精度.针对以上问题,本文提出一种由BP神经网络来校正扩展卡尔... 对于水下目标被动跟踪,通常采用扩展卡尔曼滤波算法进行目标状态估计,但在目标跟踪过程中,由于目标运动的不确定性及系统噪声的影响,此时对目标的状态估计通常难以获得较高的精度.针对以上问题,本文提出一种由BP神经网络来校正扩展卡尔曼滤波的被动目标跟踪算法.利用BP神经网络的学习能力,将卡尔曼滤波过程中的滤波增益、滤波值与预测值之差、滤波值与量测值之差作为BP神经网络的输入,学习得出卡尔曼滤波的滤波误差,并利用此误差值对滤波过程进行在线校正.仿真表明,BP神经网络辅助校正扩展卡尔曼滤波的方法,对滤波过程的可靠性和精确度都有了提升. 展开更多
关键词 被动目标跟踪 BP神经网络 扩展卡尔曼滤波 神经网络辅助卡尔曼滤波
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