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一种纯方位多目标跟踪的联合多高斯混合概率假设密度滤波器 被引量:1
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作者 薛昱 冯西安 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4295-4304,共10页
现有的多模型-高斯混合-概率假设密度(MM-GM-PHD)滤波器被广泛用于不确定机动目标跟踪,但它不能在不同模型下保持并行的估计,导致各模型的似然值滞后于目标机动。为此,该文提出一种联合多高斯混合概率假设密度(JMGM-PHD)滤波器,并将其... 现有的多模型-高斯混合-概率假设密度(MM-GM-PHD)滤波器被广泛用于不确定机动目标跟踪,但它不能在不同模型下保持并行的估计,导致各模型的似然值滞后于目标机动。为此,该文提出一种联合多高斯混合概率假设密度(JMGM-PHD)滤波器,并将其用于纯方位多目标跟踪。首先,推导了JMGM模型,其中每个单目标状态估计由一组并行的、带模型概率的高斯函数描述,该状态估计的概率由一个非负的权重来表征。一组权值、模型概率、均值和协方差被统称为JMGM分量。根据贝叶斯规则,推导了JMGM分量的更新方法。然后,利用JMGM模型近似多目标PHD。根据交互式多模型(IMM)规则,推导出JMGM分量的交互、预测和估计方法。将所提JMGM-PHD滤波器应用于纯方位跟踪(BOT)时,针对同时执行平移和旋转的观测站,基于复合函数求导规则推导出一种计算线性化观测矩阵的方法。所提JMGM-PHD滤波器保持了单模型PHD滤波器的形式,但能够自适应地跟踪不确定机动目标。仿真结果表明,JMGM-PHD滤波器克服了似然值滞后于目标机动的问题,在跟踪精度和计算成本方面均优于MM-GM-PHD滤波器。 展开更多
关键词 不确定机动目标跟踪 概率假设密度滤波器 交互多模型 平移和旋转 纯方位跟踪
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无人机鲁棒反推自适应编队导引控制设计 被引量:4
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作者 李雪松 李颖晖 +2 位作者 李霞 李朝旭 郭创 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期552-558,共7页
针对一般不确定系统研究了一种鲁棒反推自适应控制方法,采用自适应神经网络对未建模动态进行补偿,并利用Lyapunov理论证明了跟踪误差的有界性.分析了长机一僚机编队方式下的无人机编队导引控制策略,采用鲁棒反推自适应控制与动态逆方法... 针对一般不确定系统研究了一种鲁棒反推自适应控制方法,采用自适应神经网络对未建模动态进行补偿,并利用Lyapunov理论证明了跟踪误差的有界性.分析了长机一僚机编队方式下的无人机编队导引控制策略,采用鲁棒反推自适应控制与动态逆方法对无人机编队飞行综合导引控制律进行设计.进行了六自由度非线性仿真,表明所设计的编队导引控制器能使僚机对不确定机动的长机进行跟踪,并具有很好的鲁棒性. 展开更多
关键词 无人机编队 综合导引控制 鲁棒反推自适应 自适应神经网络 不确定机动
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Probabilistic model and analysis of coupled train-ballasted track-subgrade system with uncertain structural parameters 被引量:6
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作者 MAO Jian-feng XIAO Yuan-jie +2 位作者 YU Zhi-wu Erol TUTUMLUER ZHU Zhi-hui 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第7期2238-2256,共19页
Random dynamic responses caused by the uncertainty of structural parameters of the coupled train-ballasted track-subgrade system under train loading can pose safety concerns to the train operation.This paper introduce... Random dynamic responses caused by the uncertainty of structural parameters of the coupled train-ballasted track-subgrade system under train loading can pose safety concerns to the train operation.This paper introduced a computational model for analyzing probabilistic dynamic responses of three-dimensional(3D)coupled train-ballasted track-subgrade system(TBTSS),where the coupling effects of uncertain rail irregularities,stiffness and damping properties of ballast and subgrade layers were simultaneously considered.The number theoretical method(NTM)was employed to design discrete points for the multi-dimensional stochastic parameters.The time-histories of stochastic dynamic vibrations of the TBSS with systematically uncertain structural parameters were calculated accurately and efficiently by employing the probability density evolution method(PDEM).The model-predicted results were consistent with those by the Monte Carlo simulation method.A sensitivity study was performed to assess the relative importance of those uncertain structural parameters,based on which a case study was presented to explore the stochastic probability evolution mechanism of such train-ballasted track-subgrade system. 展开更多
关键词 coupled train-ballast-subgrade system structural parameter uncertainty stochastic dynamic analysis probability density evolution method wheel-rail interaction
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