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空间自旋目标混合EFIR/DFT运动轨迹预测算法
被引量：
2
1
作者
韩冬
黄攀峰
+2 位作者
刘正雄
鹿振宇
齐志刚
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期804-812,共9页
针对自旋目标运动轨迹的跟踪与预测中鲁棒性与时效性问题,本文提出一种在视觉测量目标位姿的基础上,通过混合扩展有限冲击响应(EFIR)/离散傅立叶变换(DFT)估计目标状态与特征参数,进而预测目标轨迹的方法。在视觉相机对目标特征点位姿...
针对自旋目标运动轨迹的跟踪与预测中鲁棒性与时效性问题,本文提出一种在视觉测量目标位姿的基础上,通过混合扩展有限冲击响应(EFIR)/离散傅立叶变换(DFT)估计目标状态与特征参数,进而预测目标轨迹的方法。在视觉相机对目标特征点位姿测量的基础上,将运动过程分解为平动与转动,时域与频域同步估计目标的状态与动力学参数,采用DFT估计与平动相关参量,采用EFIR估计与转动相关参量,根据空间漂浮目标动力学方程,实现在过程噪声与量测噪声未知的复杂条件下对目标轨迹的长期准确预测,并通过地面机器人模拟试验对预测方法的正确性和有效性开展验证。结果表明:利用本文提出的方法实现了对空间自旋目标运动轨迹的准确预测;与传统基于扩展卡尔曼滤波的预测方法相比,在过程噪声、量测噪声未知的条件下,文中提出的方法有效缩短了参数收敛时间,提高了参数估计与轨迹预测精度。
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关键词
空间
机器人
空间自旋目标
运动轨迹预测
扩展有限冲击响应滤波器
离散傅立叶变换
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职称材料
基于EMD算法的空间自旋目标平动补偿与微动特征提取
被引量：
2
2
作者
赵园青
池龙
+1 位作者
马赛
王璐璐
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2013年第5期40-43,共4页
针对微多普勒频率附加在空间目标高速轨道运动产生的多普勒频移上使微动特征提取更加困难这一问题,提出了一种利用EMD算法对空间目标进行精确平动补偿和微多普勒特征提取的方法。对空间自旋目标进行建模,推导了窄带雷达条件下空间目标...
针对微多普勒频率附加在空间目标高速轨道运动产生的多普勒频移上使微动特征提取更加困难这一问题,提出了一种利用EMD算法对空间目标进行精确平动补偿和微多普勒特征提取的方法。对空间自旋目标进行建模,推导了窄带雷达条件下空间目标的微多普勒效应,并分析了平动分量对微多普勒的影响;把目标回波分解成一系列本征模态函数(IMF),然后求出瞬时频率,利用经验模型分解(EMD)算法对瞬时频率进行分解,分析各分量的能量百分比判别平动频移分量,实现回波信号的平动补偿;对平动补偿后的信号利用EMD算法分离出微多普勒曲线,提取微动特征。仿真实验验证了该方法的可行性与有效性。
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关键词
特征提取
空间自旋目标
微多普勒
经验模型分解
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职称材料
题名
空间自旋目标混合EFIR/DFT运动轨迹预测算法
被引量：
2
1
作者
韩冬
黄攀峰
刘正雄
鹿振宇
齐志刚
机构
西北工业大学航天学院智能机器人研究中心
西北工业大学航天飞行动力学技术重点实验室
山西师范大学物理与信息工程学院
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期804-812,共9页
基金
国家自然科学基金(11272256
60805034
61503231)
文摘
针对自旋目标运动轨迹的跟踪与预测中鲁棒性与时效性问题,本文提出一种在视觉测量目标位姿的基础上,通过混合扩展有限冲击响应(EFIR)/离散傅立叶变换(DFT)估计目标状态与特征参数,进而预测目标轨迹的方法。在视觉相机对目标特征点位姿测量的基础上,将运动过程分解为平动与转动,时域与频域同步估计目标的状态与动力学参数,采用DFT估计与平动相关参量,采用EFIR估计与转动相关参量,根据空间漂浮目标动力学方程,实现在过程噪声与量测噪声未知的复杂条件下对目标轨迹的长期准确预测,并通过地面机器人模拟试验对预测方法的正确性和有效性开展验证。结果表明:利用本文提出的方法实现了对空间自旋目标运动轨迹的准确预测;与传统基于扩展卡尔曼滤波的预测方法相比,在过程噪声、量测噪声未知的条件下,文中提出的方法有效缩短了参数收敛时间,提高了参数估计与轨迹预测精度。
关键词
空间
机器人
空间自旋目标
运动轨迹预测
扩展有限冲击响应滤波器
离散傅立叶变换
Keywords
Space robot
Space spinning target
Trajectory prediction
Extended finite impulse response
Discrete Fourier transform
分类号
V448.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于EMD算法的空间自旋目标平动补偿与微动特征提取
被引量：
2
2
作者
赵园青
池龙
马赛
王璐璐
机构
空军工程大学信息与导航学院
北京航空工程技术研究中心
出处
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2013年第5期40-43,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61172169
61201369
61102109)
文摘
针对微多普勒频率附加在空间目标高速轨道运动产生的多普勒频移上使微动特征提取更加困难这一问题,提出了一种利用EMD算法对空间目标进行精确平动补偿和微多普勒特征提取的方法。对空间自旋目标进行建模,推导了窄带雷达条件下空间目标的微多普勒效应,并分析了平动分量对微多普勒的影响;把目标回波分解成一系列本征模态函数(IMF),然后求出瞬时频率,利用经验模型分解(EMD)算法对瞬时频率进行分解,分析各分量的能量百分比判别平动频移分量,实现回波信号的平动补偿;对平动补偿后的信号利用EMD算法分离出微多普勒曲线,提取微动特征。仿真实验验证了该方法的可行性与有效性。
关键词
特征提取
空间自旋目标
微多普勒
经验模型分解
Keywords
feature extraction
space spinning target
micro-Doppler
empirical-mode decomposition
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
空间自旋目标混合EFIR/DFT运动轨迹预测算法
韩冬
黄攀峰
刘正雄
鹿振宇
齐志刚
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于EMD算法的空间自旋目标平动补偿与微动特征提取
赵园青
池龙
马赛
王璐璐
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2013
2
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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