毫米波雷达微弱行人轨迹跟踪-预测一体化方法

针对城市道路场景微弱行人目标雷达回波信号极易被强背景杂波淹没,导致目标轨迹跟踪及预测失效难题,提出了一 种基于调频连续波-多输入多输出毫米波雷达的微弱行人轨迹跟踪-预测一体化方法。 首先,利用递归贝叶斯检测前跟踪算 法,直接从未经阈值处理的雷达三维原始频谱数据中提取目标运动轨迹,解决了传统阈值决策信息丢失带来的跟踪性能下降问 题,并在此基础上提出了一种基于 Transformer 的端到端轨迹预测模型,进一步挖掘隐藏在跟踪轨迹中的时空相关性,完成了微 弱行人目标轨迹的精准预测。 实验结果表明,方法在信噪比大于-20 dB 时,预测轨迹的平均位移误差和最终位移误差分别小 于 0. 706、1. 215 m,均优于高斯过程、长短期记忆网络等传统方法。     

低 SNR 场景下微型无人机跟踪-检测融合方法

针对低信噪比(SNR)场景下微型无人机探测难题,本文提出了一种基于序贯蒙特卡罗-检测前跟踪(SMC-TBD)的多输入多输出雷达目标跟踪-检测融合方法。区别于跟踪和检测过程相互独立的传统方法,本文方法直接利用三维傅里叶变换后未经阈值处理的雷达原始数据,通过SMC方法计算目标累积存在概率,在实现微型无人机连续检测的同时,完成目标轨迹的高精度跟踪。本文方法的创新在于通过融合检测和跟踪过程,实现了时间-距离-多普勒-方位域目标能量累积,提高了低SNR场景下微型无人机探测性能。实验结果表明,本文方法在SNR低于-20 dB时,微型无人机跟踪性能才逐渐恶化,相比于雷达量测、扩展卡尔曼滤波和粒子滤波提升了约8 dB。     

科技创新驱动的警务现代化建设:动因、困境与对策

警务现代化建设,是新的历史条件下,公安队伍紧跟时代步伐,担当新使命、踏步新征程的必然要求.以科技创新为驱动,深入推进警务现代化建设,不仅有利于推动公安机关集约高效运行,更是当前形势下公安机关打击智能化犯罪、推动社会治安防控体系转型升级的必经之路.然而,研究发现,在警务现代化建设进程中,警务科技创新仍然面临着创新理念缺失...     

微颗粒涡流管惯性分离特性数值模拟

微颗粒摄入对燃气涡轮关键部件产生侵蚀、沉积等问题,严重危害其可靠性与安全性。提出了一种阵列涡流管分离装置,建立了气-粒两相流耦合计算模型,考虑颗粒碰撞和流体相对颗粒作用力,通过分析涡流管内部流动特性、颗粒运动轨迹等,研究了涡流管分离器分离机理,并对比了两种排尘结构对颗粒分离效率的影响。结果表明:涡流管能够有效实现沙尘分离,在两种分离结构颗粒清除口截面积相等的条件下,单清除口分离效率为99.96%,流量损失为6.96%;对称双清除口分离效率为99.90%,流量损失为7.08%,单清除口结构能更快达到颗粒大量分离,减少颗粒在涡流管中的堆积,具有更好的颗粒分离能力。