为了提高多目标跟踪的跟踪精度以及解决传统雷达多目标跟踪方法中杂波数目过多的缺陷,提出一种基于光电测量的双站系统多目标跟踪方法。首先设计了一种利用矩形关联门确定双站视野内目标数目的算法,然后利用加权最小二乘法实现对量测信息进行融合并与关联门进行匹配筛选,最后采用改进的联合概率密度数据关联算法对融合数据进行处理,实现对多个目标的实时跟踪。实验结果表明,该方法可以确定视野内的目标数目并且相比于最小二乘法提高了86.6%的跟踪精度。 传统的使用伪距和相位组合进行周跳探测的方法受限于伪距精度,在多路径效应严重和载体高动态下不可靠。针对该问题,构建北斗/INS紧组合模型,利用惯性辅助北斗三频信号线性组合构造了周跳探测量,兼顾错探率和漏探率,确定探测阈值系数为2.576 8。基于卫星高度角采用正弦函数模型确定载波噪声,分析了载波噪声和卫地距误差对周跳探测和修复的影响。本文由公司网站全自动滚圆机网站采集转载中国知网整理!    http://www.gunyuanji168.com/ 运动特征辨识-数控滚圆机电动数控滚圆机滚弧机全自动滚圆机滚弧机在此基础上选择组合量(0,-1,1),(1,3,-4),(-3,4,0)联合进行周跳探测和修复。使用车载组合导航实测数据验证周跳探测模型的效果。实验结果表明,对于模拟的密集小周跳,所有卫星错探率低于1.75%,漏探率低于0.11%,除低高度角卫星C05,所有卫星修复错误率低于0.35%。对于北斗信号中断的场景,在75 s部分中断内或18 s完全中断内都能够正确修复所有卫星的所有类型周跳。针对当前行人运动特征监测方案中存在运动信息种类单一、特征提取不完善、识别算法复杂且需要依赖专业检测设备等问题,提出基于智能移动端内置惯性传感器的行人运动特征自动辨识方案,为运动特征识别提供准确多样的运动信息。采集移动端MEMS加速度计输出信息后,分别提取加速度数据的三种时域及频域特征后,通过训练最邻近规则分类器实现行人行走、跑步和上下楼梯运动模式的自动识别。不同年龄不同身高的男女性运动特征提取实验结果表明,基于最邻近规则的移动端行人运动特征辨识方法对4种日常活动的平均查准率和查全率分别达到88.7%和90.3%,对提高微惯性行人导航系统普适性具有促进作用。运动特征辨识-数控滚圆机电动数控滚圆机滚弧机全自动滚圆机滚弧机本文由公司网站全自动滚圆机网站采集转载中国知网整理!    http://www.gunyuanji168.com/