汪云
- 作品数：8 被引量：23H指数：3
- 供职机构：空军工程大学防空反导学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信航空宇航科学技术兵器科学与技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于极大后验估计的STUKF算法跟踪再入弹道目标被引量：1
- 2014年
- 针对弹道导弹再入阶段飞行受力情况复杂多变,状态噪声未知时变的非线性跟踪问题,提出基于极大后验估计的STUKF非线性滤波跟踪算法。该算法采用最小偏度单行采样策略,在保证跟踪精度的同时,提高实时性;引入带有多重次优渐消因子的强跟踪算法,在线调整状态一步预测均方误差阵,提高系统对突发机动跟踪的稳定性;采用指数加权的方法,利用次优无偏MAP时变噪声统计估计器,在线估计未知系统过程噪声的统计特性,提高系统应对噪声变化的能力。仿真结果表明:该算法具有比不敏卡尔曼滤波算法(UKF)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF)更好的跟踪性能。
- 张纳温汪云刘昌云李树彬张春梅
- 关键词：强跟踪滤波器不敏卡尔曼滤波
- 群目标跟踪自适应IMM算法被引量：7
- 2016年
- 为提高对机动群目标在高量测误差下的跟踪性能,提出了一种自适应IMM群目标跟踪算法.首先,在群质心状态估计中,引入带有多重次优渐消因子的强跟踪滤波算法,提高机动阶段时对群质心状态估计的精度.其次,在扩展状态估计中,考虑量测精度对于扩展状态的影响,将量测误差和扩展状态同时纳入到量测似然函数的构建中,应用新息计算和渐消记忆迭代过程自适应更新量测误差协方差矩阵.最后,通过quasi-Bayesian方法自适应更新模型转换概率,利用量测数据修正模型转换概率,抑制非匹配模型作用,放大匹配模型作用,实时匹配跟踪模型与目标运动状态.仿真实验结果表明,该方法有效提高了对群质心状态和扩展状态的估计精度.
- 汪云胡国平刘进忙周豪
- 基于GSO-IMUISC算法的低空目标波达方向估计被引量：1
- 2015年
- 针对低空多径干扰下多重信号分类算法(MUSIC)角度估计精度不理想和谱峰搜索运算量大的问题,提出基于萤火虫算法的改进MUSIC算法(GSO-IMUSIC)。通过将接收信号协方差矩阵重构为Toeplitz矩阵消除多径相干影响,分析采用小生境遗传算法(NGA)、粒子群算法(PSO)降低运算量的不足,利用萤火虫算法(GSO)搜索空间谱函数峰值。仿真结果表明,与NGA-MUSIC和PSO-MUSIC算法相比,在降低运算量的同时,GSO-IMUSIC算法能较好克服多径干扰,角度估计精度更高。
- 周豪胡国平汪云
- 关键词：多重信号分类算法萤火虫算法波达方向
- 基于多模型GGIW-CPHD滤波的群目标跟踪算法被引量：4
- 2017年
- 针对伽马高斯逆威夏特-概率假设密度(GGIW-CPHD)滤波算法跟踪机动群目标误差较大的问题,提出基于最适高斯近似(BFG)和强跟踪的多模型GGIW-CPHD滤波的群跟踪算法.首先,在对群目标量测分割的基础上,采用BFG方法实现CPHD预测阶段的多模型融合.其次,利用强跟踪滤波(STF)中的渐消因子来修正GGIW分量的预测协方差矩阵.最后,在CPHD更新阶段完成群质心和扩展状态估计的基础上,利用多个模型对应的似然函数完成模型概率的更新.实验结果表明:所提算法能够在GGIW-CPHD框架下实现多个模型的交互,有效降低机动阶段时群目标的状态估计误差,并能有效处理群目标的合并和衍生情况.
- 汪云胡国平甘林海
- 基于自适应步长萤火虫-多重信号分类算法的低空目标波达方向估计被引量：2
- 2015年
- 该文针对传统多重信号分类算法(MUSIC)不适用于低空多径环境下目标波达方向(DOA)估计且谱峰搜索计算量大的问题,在解相干基础上,提出一种基于自适应步长萤火虫算法的多重信号分类算法。该方法通过对快拍数据协方差矩阵虚拟平滑实现多径信号的完全解相干和满秩相关矩阵的构造,利用自适应步长萤火虫算法实现谱峰搜索和目标角度估计。仿真结果表明,新方法能够在无孔径损失的情况下较好克服低空多径效应影响,快速、精确地估计目标波达方向。
- 周豪胡国平汪云
- 关键词：多重信号分类算法解相干
- TBM弹道预测及其误差分析被引量：3
- 2013年
- 为了分析地球旋转对弹道预测的影响过程,以战术弹道导弹关机后任意一点为基准点,录取该点的坐标和速度矢量,基于所建立的坐标系,通过坐标转换及中段弹道参数计算,有效地简化了预测状态的过程,计算出基于战术弹道导弹关机后任意一点的弹道预测模型,通过该模型,可以在发现来袭战术弹道导弹后,预测该导弹在其后任意时刻的三维坐标。采用射程大于1 000km的弹道数据进行仿真,对弹道预测的误差进行分析,验证了地球旋转对TBM弹道预测的影响。
- 杨皓云贺正洪汪云
- 关键词：弹道预测轨道根数误差分析
- 改进的截断正态概率密度模型自适应滤波算法被引量：3
- 2013年
- 应用当前统计模型跟踪机动目标时,模型参数机动频率和加速度极限值需要根据经验事先设定,在假设不准确的情况下,大大降低了模型的跟踪精度。针对此问题,基于截断正态概率密度模型,提出了一种新的参数自适应跟踪滤波算法。该模型算法通过使用距离函数来表征目标进行机动的强弱状况,采用指数型调整函数自适应调整目标的加速度极限值和机动频率,从而实现了对系统状态噪声和滤波增益的自适应调整,提高了机动模型与目标实际机动情况的匹配程度,提升了滤波器的跟踪性能。仿真结果表明:与常规ACS和TGPMKF算法相比,新算法在跟踪机动目标时,性能更优。
- 汪云刘昌云张纳温杨皓云
- 关键词：距离函数机动频率自适应滤波
- 基于IAUKF的再入弹道目标跟踪算法研究被引量：2
- 2013年
- 弹道导弹再入阶段飞行速度快,受力情况复杂、多变,运动方程具有很强的非线性。针对其快速、精确、非线性跟踪问题,通过不敏变换,采用确定性采样逼近状态的后验分布,得到系统状态的均值和一步预测均方误差。将量测数据转换到笛卡尔坐标系中,在标准卡尔曼滤波框架中计算更新滤波增益、滤波均方误差和状态滤波;同时运用数值更为稳定的方程计算一步预测均方误差和滤波均方误差。通过计算残差,自适应更新状态噪声协方差和量测噪声协方差。仿真结果表明,新的跟踪算法与不敏卡尔曼滤波算法相比,具有更快的计算速度和更高的跟踪精度。
- 汪云张纳温刘昌云
- 关键词：卡尔曼滤波不敏卡尔曼滤波残差
