一种基于改进到达频率差的水下目标定位方法

    公开(公告)号:CN112684411B

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202011351931.8

    申请日:2020-11-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进到达频率差的水下目标定位方法。步骤1:从输入信号获取解算所需的时延差信息和频率差信息;步骤2:根据获得的时延差和频率差信息建立目标位置的解算方程;根据获得的信息,建立水下机动平台与目标在两个不同的位置的时延差关系方程和频率差关系方程,组成定位解算方程组;步骤3:采用牛顿迭代法对方程进行求解,若求出的结果不符合迭代精度要求,再重复进行循坏求解,直到符合求解的精度要求,最终完成定位精确解算。本发明改进了传统频率差卫星定位方法,使之能应用于水声定位场合,有效提高了水声定位系统定位精度并降低了软硬件设计难度。

    一种基于改进到达频率差的水下目标定位方法

    公开(公告)号:CN112684411A

    公开(公告)日:2021-04-20

    申请号:CN202011351931.8

    申请日:2020-11-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进到达频率差的水下目标定位方法。步骤1:从输入信号获取解算所需的时延差信息和频率差信息;步骤2:根据获得的时延差和频率差信息建立目标位置的解算方程;根据获得的信息,建立水下机动平台与目标在两个不同的位置的时延差关系方程和频率差关系方程,组成定位解算方程组;步骤3:采用牛顿迭代法对方程进行求解,若求出的结果不符合迭代精度要求,再重复进行循坏求解,直到符合求解的精度要求,最终完成定位精确解算。本发明改进了传统频率差卫星定位方法,使之能应用于水声定位场合,有效提高了水声定位系统定位精度并降低了软硬件设计难度。

    一种基于多模粒子滤波的机动弱目标检测前跟踪方法

    公开(公告)号:CN111948657A

    公开(公告)日:2020-11-17

    申请号:CN202010738626.8

    申请日:2020-07-28

    Abstract: 本发明是一种基于多模粒子滤波的机动弱目标检测前跟踪方法。本发明属于水下目标跟踪技术领域,进行参数初始化处理,确定被动声纳阵列的接收信号;根据被动声纳阵列的接收信号,采用宽带常规波束形成算法处理得到空间谱,将空间谱作为量测数据;根据量测数据,噪声均衡判断当前时刻可疑目标;根据量测数据,进行目标状态空间分区;根据目标状态空间分区结果,采样每个目标每个粒子状态,并计算权值;对同一目标的粒子单独进行重采样;根据采样结果,估计目标的状态;当目标持续时间超过联合观测帧数时,则对目标进行联合判决,并删除没有通过判决的目标信息。本发明实现多个机动目标的实时跟踪,实现被动声纳场景下的机动弱目标的检测和跟踪。

    基于密度聚类的RBMCDA水下多目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN110361744A

    公开(公告)日:2019-10-22

    申请号:CN201910614850.3

    申请日:2019-07-09

    Abstract: 本发明是于密度聚类的RBMCDA水下多目标跟踪方法。本发明对每个粒子初始权重置,获得初始时刻粒子群数据;计算可见目标死亡概率,随机抽取死亡目标,对所有粒子存活目标状态进行预测;根据更新后的每个粒子的权值,采用重采样法对粒子状态和粒子目标标签矩阵进行重采样;采用密度聚类算法对所有粒子的所有目标状态估计结果聚类,对每个簇每个样本按理权值加权求和,获得所述每个簇的状态均值;每个粒子标签向量分别与目标标签矩阵相匹配,获得每个聚类簇的系统目标编号,更新目标标签矩阵,获得新的目标标签矩阵;根据粒子数据的密度聚类和目标编号管理结果,输出当前时刻所有目标编号及状态均值。

    一种基于递归型核机器学习的高光谱异常目标检测方法

    公开(公告)号:CN105184797B

    公开(公告)日:2018-10-26

    申请号:CN201510593935.X

    申请日:2015-09-17

    Abstract: 本发明涉及一种基于递归型核机器学习的高光谱异常目标检测方法。本发明包括:(1)输入高光谱数据;(2)选择核函数k(x,xi)=(xTxi)d,d∈N,建立核机器学习的高光谱目标检测模型,初始化Gram矩阵;(3)建立Gram矩阵KB(n)的状态方程;(4)利用Woodbury恒等式更新高光谱Gram矩阵KB(n)的逆矩阵[KB(n)]‑1;(5)结合异常检测算子对高光谱图像进行快速检测;(6)高光谱图像检测完毕,输出结果。本发明无需重复计算KB(n)及其逆矩阵,可以大大减少算法计算时间,提高了高光谱异常目标检测效率。

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