导读:本文包含了自适应数据率跟踪论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:自适应,数据,概率,波形,视距,天波,模型。
自适应数据率跟踪论文文献综述
胡进,孙泽林[1]（2019）在《电子侦察系统自适应跟踪数据率算法》一文中研究指出数据率是电子侦察系统跟踪任务管理中的一个重要参数,数据率的大小决定着跟踪精度的高低,同时也影响着系统资源消耗量,为平衡跟踪精度和资源消耗的矛盾,需要一种自适应数据率算法。因为在时域上辐射源照射侦收天线的非连续性,当前主动雷达的自适应数据率算法不适用于电子侦察系统。针对以上问题引入辐射源天线扫描周期作为约束条件,改进预测协方差门限算法应用于电子侦察系统。在改进的算法中,将辐射源天线扫描周期的整数倍作为采样间隔,通过纯角度跟踪算法得到预测协方差,当预测协方差大于设定的门限时即采样。仿真结果表明,该方法可根据设定的跟踪精度,自适应采样周期,节省系统资源。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年09期）
王树亮,毕大平,阮怀林[2]（2017）在《认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法》一文中研究指出针对杂波背景下多交叉机动目标跟踪问题,提出一种认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法,该算法选取目标距离-速度-方位作为观测量,并通过调整波形参数来动态改变量测误差协方差。首先,基于信息融合思想提出一种优化的概率数据关联(OPDA)算法,算法充分融合目标位置特征和运动特征对多目标交叉区域公共量测进行分类,使多交叉机动目标跟踪问题转化为多个单机动目标跟踪问题。然后,对实时更新的目标航迹,采用修正的Riccati方程估计下一时刻滤波协方差,并根据波形选择准则函数自适应选择下一时刻波形以提高系统跟踪性能。仿真结果表明,该算法增强了概率数据关联(PDA)算法的环境适应性,而且相比未采用波形自适应的数据关联算法有明显的优势。(本文来源于《宇航学报》期刊2017年12期）
孙国伟,谢军伟,孙博[3]（2013）在《组网雷达自适应数据融合跟踪算法》一文中研究指出针对高速、机动目标的实时、精确跟踪问题,提出一种能在线调整组网雷达中各雷达权值的自适应数据融合算法。按照一定的规则寻找最佳的权系数,使融合后目标的状态估计值最优;把输入信号用作自适应滤波器的量测信号,利用新息相关的自适应滤波算法对状态方程及量测方程中误差的变化调节增益矩阵的大小,同时根据自适应滤波的状态偏差输出信号与当前的量测数据,运用模糊推理规则对组网雷达系统中各雷达的权值进行在线调节;系统输出结果即为自适应数据融合下目标的最优状态估计值。仿真结果验证了该算法在跟踪精度和收敛速度上的优越性,实现了组网雷达系统对目标的自适应跟踪。(本文来源于《空军工程大学学报(自然科学版)》期刊2013年06期）
汪海洪,罗志才,杨元德,钟波,周浩[4]（2012）在《基于波形分类的近海卫星测高数据自适应重跟踪方法》一文中研究指出对卫星测高波形数据分类的聚类分析方法进行改进,给出一个用于确定最佳聚类数的有效性指标。以台湾海峡的Topex/Poseidon测高数据为例,对近海测高波形进行分类研究,并分析各类波形的最优重跟踪方法,在此基础上提出近海测高波形重跟踪的自适应方法。对多个周期测高数据进行重跟踪试验,结果表明,自适应方法优于其他重跟踪方法,可显着提高近海测高数据的质量。(本文来源于《测绘学报》期刊2012年05期）
秦亚萍,王建,张玉喜[5]（2011）在《一种相控阵雷达自适应数据率目标跟踪算法》一文中研究指出为了提高相控阵雷达机动目标跟踪的系统资源利用率,给出了一种高效快速的自适应数据率交互多模型目标跟踪算法(FAIMM),将目标数据更新时间与模型概率关联起来,使每一节拍的数据更新率随目标的瞬时机动特性自适应调整。仿真结果表明,与AIMM跟踪算法相比,自适应数据率跟踪算法准确率更高,系统资源消耗更少。(本文来源于《雷达与对抗》期刊2011年01期）
陶曌杨,汪圣利[6]（2011）在《杂波下强机动目标跟踪自适应数据关联算法》一文中研究指出杂波下的机动目标跟踪的综合概率数据关联(IPDA)算法是在概率数据关联(PDA)算法的思想基础上引入目标存在及可观测概率所形成的。本文进一步通过引入自适应调整因子,提出了针对强机动目标跟踪的自适应IPDA算法(CIPDA),并通过仿真论证,与传统的IPDA相比,CIPDA提高了对强机动目标跟踪的稳定性和精确度。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2011年01期）
王增福,潘泉,梁彦[7]（2010）在《基于自适应杂波密度模型的Viterbi数据关联跟踪算法》一文中研究指出针对天波超视距雷达杂波呈现非均匀非平稳分布的特性以及由虚假杂波多而带来的虚假航迹多等问题,在Viterbi算法中引入了自适应杂波密度模型,在此基础上提出了一种基于自适应杂波密度模型的Viterbi数据关联算法(ACM-VDA)。仿真结果表明,与VDA算法及ACM-VDA算法相比,ACM-VDA算法大大降低了虚假航迹的条数。(本文来源于《第二十九届中国控制会议论文集》期刊2010-07-29）
王增福,潘泉,梁彦[8]（2010）在《一种基于自适应杂波密度模型的OTHR Viterbi数据关联跟踪算法》一文中研究指出针对天波超视距雷达杂波呈现非均匀非平稳分布的特性以及由虚假杂波多而带来的虚假航迹多等问题,在Viterbi算法中引入了自适应杂波密度模型,在此基础上提出了一种基于自适应杂波密度模型的Viterbi数据关联算法(ACM-VDA).仿真结果表明,与VDA算法及VDA-AI算法相比,ACM-VDA算法大大降低了虚假航迹的条数.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2010年06期）
张苗辉,王素真,刘先省[9]（2008）在《基于自适应采样速率交互式概率数据关联的机动目标跟踪算法》一文中研究指出在交互式多模型和概率数据关联算法融合的基础上,又将自适应采样速率算法融合到交互式多模型概率数据关联滤波器中,提出了自适应采样速率交互式概率数据关联算法,该算法不但能有效地跟踪高速机动的目标,且能使系统的采样间隔根据目标的运动状态做自适应调整.仿真结果表明该算法扩大了机动目标的跟踪范围,且对高速机动的目标有很好的跟踪效果和较强的跟踪精度.(本文来源于《河南大学学报(自然科学版)》期刊2008年05期）
冯俊涛[10]（2007）在《一种基于IMM的自适应跟踪数据率算法》一文中研究指出针对交互式多模型(IMM),提出一种自适应跟踪数据率的算法。该算法利用IMM模型更新概率对各模型产生的采样间隔时间进行混合估计,产生系统的自适应采样间隔时间。在保证跟踪精度的基础上,有效地降低了跟踪采样次数。仿真结果表明了方法的有效性。(本文来源于《火控雷达技术》期刊2007年02期）
自适应数据率跟踪论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对杂波背景下多交叉机动目标跟踪问题,提出一种认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法,该算法选取目标距离-速度-方位作为观测量,并通过调整波形参数来动态改变量测误差协方差。首先,基于信息融合思想提出一种优化的概率数据关联(OPDA)算法,算法充分融合目标位置特征和运动特征对多目标交叉区域公共量测进行分类,使多交叉机动目标跟踪问题转化为多个单机动目标跟踪问题。然后,对实时更新的目标航迹,采用修正的Riccati方程估计下一时刻滤波协方差,并根据波形选择准则函数自适应选择下一时刻波形以提高系统跟踪性能。仿真结果表明,该算法增强了概率数据关联(PDA)算法的环境适应性,而且相比未采用波形自适应的数据关联算法有明显的优势。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自适应数据率跟踪论文参考文献
[1].胡进,孙泽林.电子侦察系统自适应跟踪数据率算法[J].电子测量技术.2019
[2].王树亮,毕大平,阮怀林.认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法[J].宇航学报.2017
[3].孙国伟,谢军伟,孙博.组网雷达自适应数据融合跟踪算法[J].空军工程大学学报(自然科学版).2013
[4].汪海洪,罗志才,杨元德,钟波,周浩.基于波形分类的近海卫星测高数据自适应重跟踪方法[J].测绘学报.2012
[5].秦亚萍,王建,张玉喜.一种相控阵雷达自适应数据率目标跟踪算法[J].雷达与对抗.2011
[6].陶曌杨,汪圣利.杂波下强机动目标跟踪自适应数据关联算法[J].自动化技术与应用.2011
[7].王增福,潘泉,梁彦.基于自适应杂波密度模型的Viterbi数据关联跟踪算法[C].第二十九届中国控制会议论文集.2010
[8].王增福,潘泉,梁彦.一种基于自适应杂波密度模型的OTHRViterbi数据关联跟踪算法[J].系统科学与数学.2010
[9].张苗辉,王素真,刘先省.基于自适应采样速率交互式概率数据关联的机动目标跟踪算法[J].河南大学学报(自然科学版).2008
[10].冯俊涛.一种基于IMM的自适应跟踪数据率算法[J].火控雷达技术.2007