2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、由于高頻地波雷達(dá)具有探測(cè)距離遠(yuǎn),探測(cè)范圍大等優(yōu)良特點(diǎn),在一些領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用;然而其可能會(huì)隨著目標(biāo)自身特性或環(huán)境背景差異而出現(xiàn)探測(cè)概率低、角探測(cè)精度低等不足,給目標(biāo)跟蹤帶來(lái)很大困難。本文面向高頻地波雷達(dá)跟蹤艦船目標(biāo)要求,提出或改進(jìn)了數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵問題若干方法,復(fù)雜背景下遠(yuǎn)端艦船目標(biāo)的航跡起始與跟蹤與是本文研究的重點(diǎn)。
  本文首先介紹了雷達(dá)目標(biāo)跟蹤中進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)所需要的基本知識(shí)。介紹了目標(biāo)跟蹤中經(jīng)典的卡爾曼濾波器原理、算法步驟;并

2、分析了傳統(tǒng)的非線性問題的濾波方法——擴(kuò)展卡爾曼濾波,它將非線性問題線性化的近似性方法,從而使卡爾曼濾波應(yīng)用于非線性領(lǐng)域中,本文指出了這種方法的優(yōu)點(diǎn)與不足。目標(biāo)機(jī)動(dòng)時(shí),交互多模型濾波方法是最常用的方法之一,本文介紹了這種方法的原理并提出了新的多模型間轉(zhuǎn)移概率的選取方式,改進(jìn)了算法性能。
  地波超視距雷達(dá)數(shù)據(jù)處理過程中,由于遠(yuǎn)端目標(biāo)角精度低所引起的切向距離誤差更大,導(dǎo)致其航跡的形成往往比較困難。而且,針對(duì)遠(yuǎn)端目標(biāo)相對(duì)較低的探測(cè)概率也

3、使數(shù)據(jù)率變低,增加了航跡起始的不確定性。針對(duì)上述問題,基于信息論中的信息熵概念,利用目標(biāo)探測(cè)角度誤差與距離誤差不相關(guān)的特性,本文提出了一種基于信息熵理論的遠(yuǎn)端航跡起始方法,通過考察目標(biāo)點(diǎn)跡徑向信息(距離、徑向速度)與切向信息(角度),將遠(yuǎn)端航跡起始過程轉(zhuǎn)化成一個(gè)從較大信息熵過渡到較小信息熵的過程。并基于貝葉斯估計(jì)的理論,引入了信息熵在航跡起始時(shí)的計(jì)算方法,討論了信息熵理論框架下暫時(shí)航跡、確認(rèn)航跡、假航跡的確認(rèn)方法,最后分別通過仿真數(shù)據(jù)與

4、實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了這種方法的有效性。
  地波超視距雷達(dá)的量測(cè)方程是非線性的,而且其運(yùn)動(dòng)方式有時(shí)也存在非線性特征。傳統(tǒng)的解決非線性濾波思路是對(duì)非線性方程進(jìn)行線性化近似,但這種近似勢(shì)必帶來(lái)線性化誤差,而誤差的積累會(huì)使濾波器性能下降,甚至導(dǎo)致其發(fā)散;解決此問題的一種替代思想是根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)值進(jìn)行采樣,采樣出的“粒子”可以代替當(dāng)前狀態(tài)的分布狀況,而采樣方式可以分成兩類:以無(wú)味濾波為代表的確定性采樣方式和以粒子濾波為代表的隨機(jī)采樣方式。

5、  無(wú)味濾波(UF)為解決非線性問題提供了一種新的思路;首先介紹了無(wú)味濾波的原理——無(wú)味變換思想,闡述了無(wú)味濾波算法步驟;通過與其與擴(kuò)展卡爾曼濾波對(duì)比,證明與擴(kuò)展卡爾曼濾波相比,無(wú)味濾波在計(jì)算量上變化不大,而在性能上有較大優(yōu)勢(shì)。
  粒子濾波(PF)技術(shù)通過非參數(shù)化的蒙特卡羅模擬方法實(shí)現(xiàn)遞推貝葉斯濾波,適用于非線性目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型、非高斯噪聲背景下的目標(biāo)跟蹤。它的本質(zhì)是通過尋找一組在狀態(tài)空間中傳播的隨機(jī)樣本對(duì)概率密度函數(shù)進(jìn)行近似,因此

6、其初始化精度對(duì)濾波效果有較大影響。針對(duì)其在應(yīng)用于雷達(dá)目標(biāo)跟蹤時(shí)的粒子初始化問題,本文提出了基于競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制的粒子初始化方法,根據(jù)初始階段有效粒子數(shù)原理選擇準(zhǔn)確度高的粒子,從而改善其濾波效果。粒子濾波最大的困難是粒子退化,現(xiàn)有兩種類型的方法以改善粒子退化問題:優(yōu)化重要密度函數(shù),重采樣;然而它們?cè)谑褂梅秶c計(jì)算量等方面還有待改善。針對(duì)這一情況,本文提出了一種新算法:一步采樣粒子濾波方法,該方法與重采樣方法出發(fā)點(diǎn)相同——即利用新的采樣方法改善退化

7、現(xiàn)象,不同點(diǎn)在于:這種方法完全摒棄了“一群粒子在空間中傳播”的思維模式,通過濾波均值與方差產(chǎn)生粒子,本方法在計(jì)算量與濾波效果方面均優(yōu)于重采樣方法。
  概率數(shù)據(jù)互聯(lián)(PDA)算法是解決目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的最常用的方法之一,屬于貝葉斯的濾波算法。最優(yōu)的貝葉斯方法需要對(duì)當(dāng)前時(shí)刻以前的所有確認(rèn)量測(cè)集合進(jìn)行研究,并給出每一個(gè)量測(cè)序列的概率;而PDA只對(duì)最新的確認(rèn)量測(cè)集合進(jìn)行研究,因此是次優(yōu)的貝葉斯方法。實(shí)驗(yàn)證明:與次優(yōu)的貝葉斯方法相比,最優(yōu)貝葉

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