简介:无源定位跟踪是一种非线性系统状态估计问题。为了提高系统定位精度和降低系统复杂度,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于多移动传感器多目标无源定位跟踪系统。由于多移动传感器多目标交叉定位时会产生大量虚假点,随着传感器和目标数量的增加而大幅增加。因此,提出了一种改进的快速精确定位算法,即首先通过预测点选取传感器-目标测量方程;然后变换该测量方程,排除大量虚假点;再进行基于距离的支持度非等权值融合;最后将UKF子滤波估计值进行融合得到融合估计值。仿真结果表明,UKF和基于距离的融合法相结合对多移动传感器多目标无源定位具有较高的定位精度和较好的跟踪效果。
简介:摘要互联网电子信息技术全球化发展的今天,计算机技术的发展也取得了可喜的成绩。社会进步需要计算机技术等高科技信息技术的助力和支撑。科学技术是第一生产力,作为现代社会生活不可替代的重要组成部分,计算机科学技术的重要性自不待言。在逐渐改变和影响人们传统的生活方式的同时,计算机科学技术也在不断地提升着社会生活质量,对社会进步与历史的发展也有所助力。计算机技术的发展方向和未来发展趋势不断朝向多元化方向迈进。作为一国经济文化软实力的重要体现之一,计算机科学与技术的重要性不可比拟。本文将从未来我国计算机技术的发展趋势入手,深入探究未来计算机科学与技术的发展走向,以期能够为计算机技术发展提供行之有效的建议。
简介:信号的载频估计在无线电频谱资源的使用和管理中起到了至关重要的作用。现有的载频估计算法载估计精度,计算复杂度等方面均存在严重不足,不利于仪表应用。结合典型的谱重心法和最小均方误差算法的特点,提出了一种新的载频盲估计算法。该算法无须知道信号的体制类型,即可对信号直接进行载频估计。该算法以谱重心法得到的载频估计值为粗估计,并利用平滑后的功率谱中间段对称性更好的特性,根据最小均方误差算法计算粗估计误差范围内的局部对称性大小,求取对称性最好的位置作为载频精估计值。在高斯信道下的仿真实验结果表明:相比谱重心法,新算法的估计精度在不同信噪比下均有较大的提高。特别是在低信噪比的情况下,载频估计的精度提升更明显。因此,新算法在无线频谱监测中有着很好的应用前景。
简介:摘要随着现代社会经济的不断发展与完善,推动着科学技术的不断发展与创新,使得在人们的正常生活中,计算机信息化技术的越发的普及。对计算机而言,计算机的众多编程语言之中,C语言是最为重要的基础部分,并且还得到了非常普遍的使用。但是在使用C语言对计算机进行有效编程时,会存在一定的运算问题,而且编程过后的语法检查和一些特征有着一定的不足,导致着整体的计算机编程效果以及效率受到一定的影响。因此,本文将以C语言的计算机编程技术为课题进行展开分析,通过对C语言的计算机编程技术出现的问题进行深入的研究,并且制定有效的解决方案。