codol我喜欢玩M200，但是因为我的技术渣，打低机动目标有较高命中，但是打高机动目标时命中率低_百度知道
codol我喜欢玩M200，但是因为我的技术渣，打低机动目标有较高命中，但是打高机动目标时命中率低
但是因为我的技术渣，打低机动目标有较高命中，但是打高机动目标时命中率低的感人codol我喜欢玩M200
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还有甩狙打法很有效，等敌人进入十字准星你就开火，要练好不容易。m200容错率低预瞄是关键，预判敌人将出现在的位置，练多了就会了，，是靠意识的，你把狙击镜的十字对准敌人前面一些
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太给力了，你的回答完美的解决了我的问题！
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出门在外也不愁潘兴2如果改进一下的话能不能打海上的机动目标_百度知道
潘兴2如果改进一下的话能不能打海上的机动目标
貌似美国80年代就实现了弹道导弹末端制导？
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别说东风打航母这种神话。美国导弹雷达技术领先这么多年弹道导弹的末端制导是用来修正飞行误差的，为什么还要退役潘兴2，不是用来跟踪机动目标的，要是能用弹道打机动，为啥还要搞JASSM或是LRASM这种低速容易被拦截的巡航反舰
退役是因为中导条约吧 不过追踪机动目标和修正飞行误差不同吗？能不能稍微解释下
潘兴的末端地形匹配只是把雷达扫描信息和已知目标地的预先存储信息比对，以提高精度的一种手段。弹道弹的特点就是发射前就知道目标在哪里，参数都是预先算好精确校正过的，惯性制导的好处就是在于飞行中陀螺仪总是能恒定不变地指向一个固定点，实质上即便没有最终匹配，由于惯性制导误差也不大，末端雷达即便受到干扰完全看不见，可能偏差也就是40米和100米的差别。和追踪移动目标完全不同。
最后两个小问题就是潘兴用末端地形匹配的话 大概能修正多少米？还有就是美国其他远程弹道导弹怎么不用末端地形匹配 如果说美国对突防没有要求 那精度还是需要追求的吧？
潘兴1单靠惯性制导的CEP/ 50%落点半径在400米内，潘兴2以他1800km的射程30米的CEP是很好了。后来随着惯性制导技术进步，ICBM的1万三四千km射程也能有40米CEP，对于核武来说基本取到了成本和精度的平衡点。
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出门在外也不愁高机动目标轨迹预测--《中国科学院研究生院（光电技术研究所）》2015年硕士论文
高机动目标轨迹预测
【摘要】：高机动目标轨迹跟踪预测是信号估计领域里一个非常重要的研究分支,在军事监控,民航管制等重要领域都有着重要而广泛的应用。高机动目标跟踪预测往往由于被跟踪目标不断改变的运动模型,以及运动模型以及观测模型具有的非线性,导致跟踪的精度常常不能达到要求。在本篇硕士论文中,针对高机动目标跟踪预测中所存在的问题进行分析研究,讨论并提出了基于多模型方法的高机动目标轨迹跟踪预测的算法。本文中,首先讨论研究了多种目标运动学模型,包括非机动模型,各方向轴非耦合的机动模型,到转弯模型,以及动力学模型等等;其次研究了坐标轴系统的选择以及对应滤波器选择的问题。在实际系统设计中实现多模型方法时,需要根据实际情况选择模型集合,确定观测坐标系统,以及对应的滤波器。为了验证和分析所设计的多模型方法的性能,首先设计了一个具有多种运动模式的目标运动轨迹,并将这个仿真目标轨迹作为评价算法性能的基准。在设计这个实验时,做出了不管预测以及跟踪误差多大,都不会丢失目标的假设。为了能够尽可能精确地描述目标的运动,以及不会产生过大的计算量,一共选择了三个运动学模型,即:匀速运动模型,匀加速运动模型,以及三维转弯运动模型。观测模型中则是根据保持观测噪声的白噪声特性,以及运算的简便,选择了混合模型,即目标状态在笛卡尔坐标系下表示,而观测量在传感器坐标系中表示。在基本滤波器的选择中,对于匀速运动以及匀加速运动,使用标准卡尔曼滤波,而对于具有非线性的状态转弯模型,选择使用了扩展卡尔曼滤波方法。通过比较预测轨迹以及真实轨迹的差值,可以明显看出使用了多模型方法的跟踪预测算法有效的提高了机动目标跟踪预测的精度。最后,讨论和研究了利用图像信息,增强多模型跟踪预测算法能力的方法。通常在视觉跟踪中,处理捕获目标的图像之后,直接给出对应位置信息,而诸如姿态,方向等等有关目标的重要信息被忽视。为了将这些信息引入多模型算法中,讨论并研究了对应的状态向量以及运动模型。
【关键词】：
【学位授予单位】：中国科学院研究生院（光电技术研究所）【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2015【分类号】：TP391.41【目录】：
致谢3-4摘要4-5ABSTRACT5-9第1章 引言9-14 1.1 机动目标轨迹预测意义9-10 1.2 国内外发展现状10-12 1.3 研究内容和论文结构安排12-14第2章 运动学模型与观测模型14-25 本章概述14 2.1 观测模型14-16
2.1.1 传感器坐标系统下的观测模型14-15
2.1.2 混合坐标系统下的观测模型15
2.1.3 笛卡尔坐标系下的观测模型15-16 2.2 运动学模型16-25
2.2.1 机动目标跟踪的数学模型16-17
2.2.2 非机动模型17
2.2.3 坐标非耦合机动模型17-19
2.2.4 二维与三位运动模型19-25第3章 多模型方法与实现25-36 3.1 多模型方法25-30
3.1.1 混合估计25-26
3.1.2 原理及结构26-27
3.1.3 多模型方法算法简介27-28
3.1.4 多模型估计的合作策略28-30
3.1.5 模型集合的改进30 3.2 多模型方法算法实现30-34
3.2.1 运动模型选择30-32
3.2.2 观测模型的选择32-33
3.2.3 滤波器的选择33-34 3.3 基于图像的提升跟踪预测能力的方法34-36
3.3.1 基于动力学的运动模型35-36第4章 仿真实验与仿真结果36-41 4.1 仿真实验数据的设计36-37 4.2 仿真结果37-41
4.2.1 单独采用匀速模型的仿真结果37-38
4.2.2 采用匀加速运动模型仿真结果38-39
4.2.3 采用多模型方法的仿真结果39-41第五章 总结与展望41-42 5.1 全文总结41-42 5.2 未来展望42参考文献42-48作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果48-4
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