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水下无人航行器自主检测方法研究 被引量:8
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作者 周武 张宏滔 《声学技术》 CSCD 北大核心 2020年第2期146-150,共5页
自主检测技术是实现水下无人航行器(Underwater Unmanned Vehicle,UUV)智能化的关键技术,是无人航行器能够自主执行水下预警、目标跟踪等任务的前提。针对当前基于均值类和有序统计类恒虚惊(Constant False Alarm Rate,CFAR)技术的自主... 自主检测技术是实现水下无人航行器(Underwater Unmanned Vehicle,UUV)智能化的关键技术,是无人航行器能够自主执行水下预警、目标跟踪等任务的前提。针对当前基于均值类和有序统计类恒虚惊(Constant False Alarm Rate,CFAR)技术的自主检测方法在背景起伏严重、多目标情况下,背景噪声统计特性估计不准确、自主检测性能下降的问题,文章提出了一种基于方位-时间二维参考窗联合有序截断平均算法的自主检测方法。首先,该方法设计了一种方位-时间二维参考窗,解决了一维参考窗检测参考样本过少、噪声统计量估计不准的问题;其次,采用有序截断平均算法估计背景噪声统计量,对起伏背景进行均衡;最后,利用背景噪声均值和方差构造恒虚警检测器,采用检测前跟踪技术,实现起伏背景下、多目标自动检测与跟踪。湖上试验结果表明,在水下无人航行器的自噪声干扰下,该方法对多目标依然具有较好的自主检测效果。 展开更多
关键词 水下无人航行器(UUV) 自主检测 有序截断平均算法 方位-时间二维参考窗 被动声呐
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基于GM(1,1)模型的机动目标跟踪方法研究 被引量:5
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作者 陶剑锋 陈伏虎 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期1396-1399,共4页
传统卡尔曼滤波器依赖目标运动状态的数学模型,当目标运动数学模型不精确或不能够用线性状态空间模型描述时,跟踪滤波会发散。针对这一问题,提出了一种基于GM(1,1)(Grey model)模型的跟踪卡尔曼滤波方法。在卡尔曼滤波过程中,迭代所需... 传统卡尔曼滤波器依赖目标运动状态的数学模型,当目标运动数学模型不精确或不能够用线性状态空间模型描述时,跟踪滤波会发散。针对这一问题,提出了一种基于GM(1,1)(Grey model)模型的跟踪卡尔曼滤波方法。在卡尔曼滤波过程中,迭代所需的预测值不再依赖所建立的目标运动状态方程,而是用前几个时刻的估计值建立灰色微分方程来预测下一时刻的值,其预测精度高,滤波性能提高,特别在目标机动的时间内跟踪滤波效果要好于传统方法。仿真结果表明,是一种可行的机动目标跟踪方法。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 机动目标 GM(1 1) 灰色微分方程
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基于遗传算法的HVDC整流器自抗扰控制器设计 被引量:4
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作者 康忠健 王清伟 +2 位作者 黄磊 刘宝 徐丽 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期1616-1621,共6页
针对自抗扰控制器(ADRC)参数不易整定的不足,在ADRC的参数整定中应用了一种综合考虑了控制器动态性能和被控对象输入受限两方面的改进遗传算法,该算法应用到直流输电系统的整流器控制器的设计中可提高HVDC的鲁棒性。仿真结果表明所设计... 针对自抗扰控制器(ADRC)参数不易整定的不足,在ADRC的参数整定中应用了一种综合考虑了控制器动态性能和被控对象输入受限两方面的改进遗传算法,该算法应用到直流输电系统的整流器控制器的设计中可提高HVDC的鲁棒性。仿真结果表明所设计的整流器定电流自抗扰控制器具有良好的控制性能,对系统的外扰和模型参数的摄动具有良好的适应性,所提出的整流器自抗扰控制器设计方法有效可行。 展开更多
关键词 HVDC 整流器 定电流控制 自抗扰控制 遗传算法 参数整定
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海洋声层析观测技术和方法 被引量:9
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作者 廖光洪 朱小华 +4 位作者 林巨 郑红 梁楚进 陶剑锋 杨成浩 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期14-22,共9页
叙述海洋声层析观测系统,以声线传播时间层析为重点概括了海洋声层析的基本原理和其他主要方法,共6个方法。对运用海洋声层析观测来反演海洋状态问题的建立、求解及其误差来源作了分析和讨论。以测量声线传播时间为例介绍了海洋声层析... 叙述海洋声层析观测系统,以声线传播时间层析为重点概括了海洋声层析的基本原理和其他主要方法,共6个方法。对运用海洋声层析观测来反演海洋状态问题的建立、求解及其误差来源作了分析和讨论。以测量声线传播时间为例介绍了海洋声层析观测系统主要设计技术。 展开更多
关键词 海洋声层析 原理与方法 观测系统 反演问题
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声呐目标跟踪关联中的模糊关联方法 被引量:1
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作者 石超雄 陶剑锋 张路蔚 《声学技术》 CSCD 北大核心 2020年第2期141-145,共5页
声呐目标跟踪关联是为了获得精确的状态和属性估计、完全和实时的态势和威胁评估。在多台声呐系统联合探测中,根据相同目标、不同观测具有相似特征,提出了声呐目标模糊关联算法。模糊关联能够处理模糊性和不确定性信息,求解具有相似特... 声呐目标跟踪关联是为了获得精确的状态和属性估计、完全和实时的态势和威胁评估。在多台声呐系统联合探测中,根据相同目标、不同观测具有相似特征,提出了声呐目标模糊关联算法。模糊关联能够处理模糊性和不确定性信息,求解具有相似特征目标的关联值。通过将探测目标的方位数据模糊化,利用观测的模糊量和模糊隶属度函数进行数据关联,计算关联时长内两台声呐探测目标方位的关联值,仿真分析验证了上述算法的有效性并取得了较好的实验效果。 展开更多
关键词 跟踪关联 模糊隶属度 模糊关联
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