目标机动造句

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目标机动识别及轨迹预测
仿真结果表明该制导律能够对付一定的目标机动，且脱靶量小。
如果把目标机动看作外部扰动，可以证明其满足匹配条件。
并根据新息在目标机动时出现偏移的特点，提出了一种基于新息偏差的自适应滤波方法。
并应用这两种方法针对视线坐标系的两空间飞行器在目标机动下的追逃进行了理论推导和实验仿真。
主要包括以下内容： ( 1 )针对高炮防御的对象，本文建立了适合描述不同机动目标的运动模型及检测目标机动的算法。
同时基于不确定非线性系统的几增益理论和h : / hao混合控制理论研究了空一空导弹的h ’鲁棒制导律的设计，以减小空一空导弹制导律对目标机动的敏感性。
这是一种对存在随机目标机动的非线性制导系统进行完全统计分析的计算方法。考虑了三种典型的目标机动，即，阶越机动，正弦机动和随机电报机动。
因而变结构制导律仅利用了目标加速度界限的信息。在拦截过程中，并不需要精确的测量目标加速度，也就是取得了对目标机动的鲁棒性。
在建立目标机动模型与测量方程的基础上，运用修正增益扩展卡尔曼滤波( mgekf )算法，实现对机动目标进行定位与跟踪。
用目标机动造句挺难的，這是一个万能造句的方法
在多传感器目标跟踪系统中，不仅同样面临着目标机动、弹道变化剧烈时多项式滤波的截断误差较大的问题，而且需要考虑测速数据和位置观测数据的有效融合。
本论文研究了近地共面轨道两空间飞行器在目标机动下的在轨交会技术,分别对微分对策制导律和比例导引制导律两种制导方法进行了研究。
先从传感器的量测输出和跟踪滤波器的状态输出中提取和目标机动有关的特征,而后送入支持向量机,估计目标的机动输入,实现对机动目标的精确跟踪。
传统的机动目标跟踪算法主要是交互式多模型-扩展卡尔曼滤波算法( imm - ekf , interactivemultimodel ? extendedkalmanfilter ) ,本算法对目标机动有比较好的适应性,但是却对非高斯观测噪声无能为力。
对目标机动的追逃问题,考虑导航增益可为任意实数,且随时间和初始条件改变,这一思想是建立在目标非机动的纯比例导引制导规律,最佳导航增益为常数的基础之上,利用迭代的方法,给出了时变的导航增益的求解方法,并给出了实现捕获所需的时间,用此时间与迭代步长进行比较,判定迭代次数。
探讨了引信探测器末段弹道修正软件的体系结构，并将其主要构成部分一一做了介绍，重点对系统中滤波器选取、设计和构建目标机动数学模型方面进行了详细的探讨，使得系统软件体系设计的可靠性大为增强，为提高引信探测器的精度和引战配合效率提供了?种较新的思路。
文摘:探讨了引信探测器末段弹道修正软件的体系结构，并将其主要构成部分一一做了介绍，重点对系统中滤波器选取、设计和构建目标机动数学模型方面进行了详细的探讨，使得系统软件体系设计的可靠性大为增强，为提高引信探测器的精度和引战配合效率提供了?种较新的思路。
基于此,本文针对多传感器数据融合技术在机动目标状态估计中的应用进行了系统的研究,其主要工作如下: 1 、基于“当前”统计模型中加速度极限值的预先设定对于滤波效果影响的分析,利用目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应,进而提出了一种修正的模型,并结合卡尔曼滤波递推算法,提出了一种改进的自适应滤波算法。