隨著人們對(duì)磁的認(rèn)識(shí)不斷深入,異磁目標(biāo)的檢測(cè)和定位越來(lái)越受到人們的關(guān)注。磁檢測(cè)與定位直觀理解主要分為檢測(cè)和定位兩個(gè)步驟。由于磁異常信號(hào)很微弱,所以對(duì)磁信號(hào)進(jìn)行提取時(shí)需要用到很多方面的知識(shí)。根據(jù)原理的不同,磁信號(hào)提取技術(shù)可以分為多種不同的方法。同樣的,現(xiàn)在已經(jīng)存在多種方法可以實(shí)現(xiàn)磁目標(biāo)的定位。在對(duì)磁信號(hào)進(jìn)行提取時(shí),目前運(yùn)用最廣泛的是盲源分離算法,這是一種常規(guī)信號(hào)處理的有效算法。然而,通過進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),使用盲源分離算法得到的分離結(jié)果具有兩個(gè)不確定性——幅值不確定性和順序不確定性。對(duì)于信號(hào)檢測(cè)問題,本文在標(biāo)準(zhǔn)正交基函數(shù)分解的基礎(chǔ)上,對(duì)標(biāo)準(zhǔn)正交基函數(shù)分解算法進(jìn)行了改進(jìn),并用改進(jìn)后的算法實(shí)現(xiàn)異磁信號(hào)的分離。對(duì)于追蹤定位問題,本文在高斯粒子濾波算法的基礎(chǔ)上,給出了一種改進(jìn)的容積卡爾曼—高斯粒子濾波算法。通常實(shí)際測(cè)得的復(fù)雜信號(hào)都能看成是由幾個(gè)基信號(hào)在特定的系數(shù)下組合而成的,此時(shí)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)正交基函數(shù)分解算法,對(duì)信號(hào)的能量函數(shù)歸一化,進(jìn)一步計(jì)算得到目標(biāo)信號(hào)的特征時(shí)間,根據(jù)該特征可以對(duì)基函數(shù)系數(shù)進(jìn)行計(jì)算,進(jìn)而完成信號(hào)的分離。事實(shí)上,由于基函數(shù)信號(hào)的相位差會(huì)導(dǎo)致直接使用該算法求得的系數(shù)誤差很大,甚至是錯(cuò)誤的... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

OBF 分解模型

斯粒子濾波和容積卡爾曼高斯粒子濾波兩種算法的狀態(tài)估計(jì)曲線如圖 5.1。圖 5.1 GPF、CK-GPF 的狀態(tài)估計(jì)曲線根據(jù)圖 5.1 可以看出，由于改進(jìn)算法容積卡爾曼—高斯粒子濾波算法(CK-GPF)具有更好的狀態(tài)預(yù)測(cè)效果，這是因?yàn)槿莘e卡爾曼高斯粒子濾波算法重采樣過程中引入了正則化的思想，從連續(xù)的后驗(yàn)分布概率中采樣，提高了粒子的多樣性，并且在重要性密度函數(shù)是結(jié)合了當(dāng)前時(shí)刻的最新測(cè)量信息。因此，容積卡爾曼高斯粒子濾波算法選取的粒子集更能反映實(shí)際的后驗(yàn)分布，所以容積卡爾曼—高斯粒子濾波算法比高斯粒子濾波的狀態(tài)估計(jì)效果更好。5.4.4 改進(jìn)算法對(duì)機(jī)動(dòng)磁目標(biāo)跟蹤的仿真對(duì)于復(fù)雜環(huán)境中的磁運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，系統(tǒng)將會(huì)十分復(fù)雜，要實(shí)現(xiàn)對(duì)磁異常目標(biāo)的跟蹤，要選擇合適的模型算法進(jìn)行系統(tǒng)分析，最受人們認(rèn)可的就是交互多模型算法。交互多模型對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤

目標(biāo)軌跡圖


本文編號(hào)：2996926