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公开(公告)号:CN117590378A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202311116023.4
申请日:2023-08-31
申请人: 南京理工大学
摘要: 本发明提出了一种基于一致性信息滤波的机动目标跟踪方法,基于修正的无偏量测转换技术将传感器对目标进行跟踪的量测数据转换到统一的笛卡尔坐标系,解决量测非线性问题;基于无偏转换后得到的量测值、偏差量和误差协方差矩阵,推导得到无偏转换交互多模型(IMM)信息滤波算法,提高对机动目标的估计精度;基于一致性理论,将基于量测信息和估计信息的一致性方法结合起来,设计了一种混合一致性的滤波框架,实现目标状态的分布式估计。本发明能够在有限的通信资源下实现对机动目标有效跟踪,且具有较高的目标状态估计精度。
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公开(公告)号:CN117391364A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311383944.7
申请日:2023-10-24
申请人: 南京理工大学
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06Q50/26
摘要: 本发明公开了一种多站协同电子干扰资源分配方法,综合考虑干扰功率压制、干扰距离、目标重要程度因素,构建干扰效益模型;基于设备资源、任务需求,构建电子干扰资源分配目标函数,基于任务执行方式构建约束条件,从而得到电子干扰资源分配分配模型;构建粒子收敛贡献值函数,以任务分配方案为粒子序列,以步骤二构建的目标函数为适应度值,采用遗传算法交叉和变异的思想对粒子矩阵进行变异和交叉操作,采用线性递减惯性权重的方法来调整惯性权重,设定迭代次数,得到全局最优解,即为最终分配方案。本发明能够在更短的时间内根据实际目标信息实现对多雷达目标的有效电子干扰资源分配。
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