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1.
针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题,提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法,对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价,并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重,从而减少人工干预,提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
2.
在单光子计数激光雷达检测领域,目前的检测方法在低信噪比情况下虚警概率会增加,同时也无法适应噪声变化的问题。针对这些问题,提出了一种基于Bayesian的检测方法,该方法首先通过雷达方程估计回波信号光子数的范围,将其作为先验信息,而后结合二项分布建立了累计概率模型,基于Bayesian判决准则计算得到检测阈值,此阈值能够在检测概率与虚警概率中间择其平衡。这种方法不仅克服了低信噪比检测困难的情况,还减少了先验信息的获取难度。实验结果表明,对比固定阈值其虚警概率降低了10倍。对比“恒虚警”其检测概率提高了约20。验证了方法具有良好的检测效果,具备一定的可操作性。 相似文献
3.
4.
事件检测是非侵入式负荷监测中的关键部分,然而事件检测方法对于一些小电流电器存在漏检问题。为此,提出一种基于小电流电器的滑动窗双边CUSUM事件检测改进算法,即在均值计算窗和暂态检测窗的基础上,引入方差计算窗区分运行时电流波动小的电器,通过权重参数δ提高检测过程中投入、切出事件的累计和,解决了滑动窗双边CUSUM事件检测算法的小电流电器漏检问题。采用方差阈值判断电器是否进入稳态,提高了电器进入稳态时检测的准确性,有效记录事件投入点和事件切出点。实测验证表明,所提算法不仅能够准确检测到传统算法易忽略的小电流电器的暂态事件,还能准确记录电器完整的事件投切过程,有利于其暂态过程的分析与处理,保证了特征提取的有效性,为事件检测方法的优化方向提供了借鉴。 相似文献
5.
长江流域发生流域性或中游区域性洪水时,城陵矶地区防洪形势严峻。为缓解防洪压力,提出了溪洛渡、向家坝水库配合三峡水库对城陵矶防洪补偿控制水位优化方法,并模拟计算了多个防洪补偿控制水位方案。考虑三峡水库对城陵矶地区按不超警戒水位、不超保证水位的两种防洪调度目标,提出了基于两种调度目标转换临界水位(调度目标转换水位)的防洪调度优化方法,通过调度模拟试验定量分析了不同调度目标转换水位对城陵矶地区防洪补偿调度的影响。结果表明,在不影响下游荆江河段防洪标准和不增加三峡库区淹没风险的前提下,三峡水库对城陵矶防洪补偿控制水位可由单库运用下的155 m提升至联合调度运用下的158 m;在上游溪洛渡、向家坝水库的配合下,调度目标转换水位可设置为150 m,从而减小中游地区应对中小洪水的防洪压力。 相似文献
6.
为了满足配电网拓扑识别快速准确的要求,提出了一种基于微型同步相量量测装置(micro-synchronous phasor measurement unit,μPMU)的配电网拓扑识别方法。获取拓扑变化前后的电压相位构建拓扑变化辨识参数,辨识出系统拓扑变化时刻;提出基于相位差异度的拓扑识别算法,借助μPMU获取的数据及潮流计算,分析不同拓扑条件下电压相位与实际相位间的差异,选取差异度最小所对应的拓扑为实际拓扑,实现对配电网的拓扑识别。通过仿真算例验证所提方法的合理性,结果表明,拓扑变化时刻辨识判据正确可靠,所提拓扑识别算法的识别正确率高。 相似文献
7.
为了在多主体参与、多需求共存条件下有效识别复杂产品再设计中各模块的主从关系,提升再设计效能,构建包括认知域、需求域及模块域的多域协同评价方法. 基于认知域中不同认知主体的情感需求及物理需求,完成设计需求域的建立. 结合模糊评价及相对偏好分析,获取需求域映射的各模块域间映射重要度. 考虑模块间的关联关系,提出模糊设计结构矩阵理论与DEMATEL结合,获取各模块的域内相关重要度. 运用合作博弈思维建立结合域间映射重要度及域内相关重要度的综合评价模型,识别各模块的主从关系. 相较于从单一角度进行模块重要度分析模式,所提方法的评价结果更为客观、全面、准确. 以CKA6180数控机床为例,验证多域协同的模块主从关系评价方法的有效性与可行性. 相似文献
8.
针对定位数据的统计特性未知且易受异常值干扰而影响协同目标跟踪性能的问题,提出一种重尾非高斯定位噪声下的鲁棒协同目标跟踪方法. 该方法假设定位噪声服从多元学生t-分布,建立联合估计目标状态与定位噪声参数的贝叶斯模型. 针对目标状态与噪声分布参数相互耦合而难以计算联合后验分布的问题,应用变分贝叶斯推断原理和平均场理论对后验分布进行解耦,将目标状态与定位噪声参数的联合后验分布估计问题转化为最优化问题,以交替优化的方式实现系统参数的在线递推估计. 对提出的协同目标跟踪方法进行测试. 仿真结果表明,当定位数据中存在未知的野值噪声时,提出的协同跟踪算法具有较好的鲁棒性. 相似文献
9.
弹载图像目标检测方法是实现图像自寻的弹药“发射后不管”、对目标进行自主打击的关键技术。弹药图像自寻的面临着成像环境恶劣,目标特性变化快,对算法体积、速度要求苛刻等问题。围绕弹载目标检测难点问题进行综述,将基于深度学习的目标检测方法区分为基于候选框、无候选框和基于transformer的方法,回顾了各类方法主要研究进展;对特征提取网络轻量化、预测特征图增强、非极大值抑制后处理算法、训练中样本均衡、模型压缩等弹载图像目标检测模型部署中的关键技术进行了梳理;对比了典型目标检测方法在ImageNet、COCO及弹载图像目标数据集上的性能,并对未来发展进行展望。 相似文献
10.