改進模糊綜合評價的ESM與雷達航跡關(guān)聯(lián)算法
【圖文】:
48邐空軍工程大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)邐2017年逡逑2)采用測向-時差定位方法,對目標(biāo)2的定位見邐_逡逑圖2。邐」二{!著11怲合決策算法逡逑Mg目標(biāo)2的實_逡逑2.0邋?目標(biāo)2的定位位置邐^逡逑\i邋二>逡逑^0,5邐50邋_逡逑xoo_邋<逡逑-0.5.邐40^^逡逑_J^邐3?00邋120邋140邋160邋180邋200邋220邋240邋260邋280邋300逡逑_20.邐敵機目標(biāo)1與目標(biāo)2間的初始距離/m逡逑_2.5邐■邐■邐.邐■邐■逡逑09邋10邋U邋12邐14邋L5邋16邐17邐圖3不同距離下2種算法的關(guān)聯(lián)正確率逡逑Fig.邋3邋Correlation邋accuracy邋of邋the邋two邋algorithms逡逑圖2目標(biāo)2的真實航跡及ESM定位航跡逡逑at邋different邋distances逡逑Fig.邋2邋True邋track邋of邋target邋2邋and邋ESM邋location邋track逡逑3_2仿真分析邐8。<逡逑實驗1:在給定的仿真場景下,為驗證本文算法邐75\\邐—逡逑在目標(biāo)貼近和交叉運動時的有效性,分別采用本文逡逑關(guān)聯(lián)算法和傳統(tǒng)的多因素模糊綜合決策航跡關(guān)聯(lián)算邐|00\逡逑法,進行500次蒙特卡洛仿真,2種算法的關(guān)聯(lián)結(jié)果邐i55^X^逡逑見表邋3。邐.逡逑在目標(biāo)距離為200邋m,運動狀態(tài)完全相同的情邐^逡逑況下’由于本文算法利用了多個模糊因素,采用了動邐-J10邋;邋,邋;邋2邋;邋3邋;,邋;,邋;,逡逑態(tài)權(quán)重,降低了目標(biāo)運動過程中距離信息的影響,使邐雷達距離測量誤差/0.01?逡逑在目標(biāo)貼近的情況下,本文算法的關(guān)聯(lián)正確率高于
48邐空軍工程大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)邐2017年逡逑2)采用測向-時差定位方法,對目標(biāo)2的定位見邐_逡逑圖2。邐」二{!著11怲合決策算法逡逑Mg目標(biāo)2的實_逡逑2.0邋?目標(biāo)2的定位位置邐^逡逑\i邋二>逡逑^0,5邐50邋_逡逑xoo_邋<逡逑-0.5.邐40^^逡逑_J^邐3?00邋120邋140邋160邋180邋200邋220邋240邋260邋280邋300逡逑_20.邐敵機目標(biāo)1與目標(biāo)2間的初始距離/m逡逑_2.5邐■邐■邐.邐■邐■逡逑09邋10邋U邋12邐14邋L5邋16邐17邐圖3不同距離下2種算法的關(guān)聯(lián)正確率逡逑Fig.邋3邋Correlation邋accuracy邋of邋the邋two邋algorithms逡逑圖2目標(biāo)2的真實航跡及ESM定位航跡逡逑at邋different邋distances逡逑Fig.邋2邋True邋track邋of邋target邋2邋and邋ESM邋location邋track逡逑3_2仿真分析邐8。<逡逑實驗1:在給定的仿真場景下,為驗證本文算法邐75\\邐—逡逑在目標(biāo)貼近和交叉運動時的有效性,分別采用本文逡逑關(guān)聯(lián)算法和傳統(tǒng)的多因素模糊綜合決策航跡關(guān)聯(lián)算邐|00\逡逑法,進行500次蒙特卡洛仿真,2種算法的關(guān)聯(lián)結(jié)果邐i55^X^逡逑見表邋3。邐.逡逑在目標(biāo)距離為200邋m,運動狀態(tài)完全相同的情邐^逡逑況下’由于本文算法利用了多個模糊因素,采用了動邐-J10邋;邋,邋;邋2邋;邋3邋;,邋;,邋;,逡逑態(tài)權(quán)重,,降低了目標(biāo)運動過程中距離信息的影響,使邐雷達距離測量誤差/0.01?逡逑在目標(biāo)貼近的情況下,本文算法的關(guān)聯(lián)正確率高于
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本文編號:2640745
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