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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.
为加快运动微损伤的结痂速度,促进运动微损伤治疗恢复和自愈效果,提出激素干预下一次运动微损伤低功率激光修复系统。通过分析低功率激光在运动医学方面的作用,以CMOS相机、传感器、光源等作为修复系统的硬件,通过驱动脉冲干扰传输,得到图像输出信号,使用不同照明方法滤波图像信息,以用户界面、损伤检测模块、激光模块、主控模块、视觉模块与配置模块构成系统软件部分,依靠该系统抑制胶原纤维的超量生成,抑制活性氧产生,缩减脂质过氧化破损,加快肌肉再生,进而完成对运动微损伤的修复。试验结果表明,激素干扰下低功率激光修复系统能够有效修复不同程度上的运动微损伤,使受损伤区域结痂的速度更快。 相似文献
3.
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
4.
针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7%,对足外8步态的正确率为92.8%以及足内8的正确率为91.0%.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本. 相似文献
5.
空中分布式作战是美军为应对“反介入/区域拒止”挑战提出的重要作战概念,具备分布式、智能化、高动态、大规模等特点,是未来美军空中作战平台在体系支持下作战样式的发展趋势。首先,按照提出时间梳理了美军空中分布式作战概念及典型研究项目,分析了空中分布式作战内涵、特点、工作机理以及发展趋势;然后,结合空中作战平台典型构型,提出了全域作战体系支撑下的空中分布式作战样式设想;最后,设计了空中分布式作战体系技术框架,并讨论了相应的关键技术。 相似文献
6.
5G蜂窝网络发展迅猛,其覆盖面积将逐渐增大,因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位,以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络,并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量,选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集,对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库,非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间,但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快,可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB,且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。 相似文献
8.
提高连接臂的疲劳寿命对于宏微运动平台超高加速度和超精密定位的实现起着非常重要的作用。文中针对超高加速度宏微运动平台关键部件连接臂展开研究:采用SolidWorks软件搭建连接臂模型,通过有限元分析软件ANSYS Workbench对连接臂进行静力分析、疲劳分析。为了提高连接臂疲劳寿命,以满足连接臂的工作要求为约束条件,以连接臂的质量最小、寿命最高为优化目标进行拓扑优化研究。基于拓扑优化结果,对模型进行优化,所获得的优化后的连接臂模型与优化前模型进行对比,结果表明优化后的连接臂在质量减少的同时大幅提高了寿命,这为超高加速度宏微运动平台实现超精密定位提供了理论支持。 相似文献
10.
研究漂浮式海上风力发电考虑输出功率与机械载荷的协调控制,有助于提高深远海风机运行的经济性和安全性。为实现漂浮式风机的多目标控制,以NREL 5MW半潜漂浮式风机为研究对象,在Matlab/Simulink平台上设计并搭建增益调度多模型预测控制器(gainschedulingmulti-model predictive controller,GM-MPC)。基于各稳态工况下风机开环动态性能的分析以及模型线性化处理,建立半潜漂浮式风机控制模型,与高保真FAST模型仿真对比,验证了所建控制模型的准确性。在实现模型预测的基础上,根据实际风机工况和约束条件,以为减少功率波动、塔架载荷和执行器动作次数为目标,优化求解出每一时刻下的最优控制量,从而实现GM-MPC的滚动优化。为证明控制器的有效性,在多种风-浪联合载荷的工况下,与基于蚁群优化算法的独立变桨控制策略进行了对比实验。结果表明,所设计的控制策略使半潜漂浮式风机在满足功率平稳性的同时降低了机组的机械载荷,使其能适应深远海环境下的复杂运行工况。 相似文献