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一种基于二阶Markov目标状态模型的多帧关联动态规划检测前跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的动态规划检测前跟踪(Dynamic Programming Track-Before-Detect,DP-TBD)算法在每一阶段的数据关联中,仅用当前帧的观测数据与前一帧的指标函数进行关联积累,对目标状态在连续相邻帧间的相关性以及目标运动特征的考虑不充分,这样在低信噪比时,容易发生目标关联错误,严重影响了DP-TBD算法的检测和跟踪性能。针对此问题,该文提出了一种基于二阶Markov目标状态模型的DP-TBD算法,该算法以目标状态的条件概率比最大为准则,采用二阶Markov模型描述目标状态的相关性,并根据目标运动特征给出了一种与目标转弯角度相关的状态转移概率模型。在此基础上,实现了多帧数据关联的DP-TBD算法。通过仿真实验与传统的DP-TBD算法进行了比较,验证了该算法的检测及跟踪性能。 相似文献
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采用机械固相化学反应法制备了镧掺杂白云母(MC)的复合粉体,对复合粉体进行了油酸改性,简记为La-MC。采用SEM,XRD,EDS和FTIR表征了粉体的微观结构。利用四球摩擦磨损试验机考察了MC和La-MC作为锂基润滑脂添加剂的摩擦学性能。结果表明复合粉体中纳米La(OH)3包覆在白云母粉体表面。La-MC和MC作为添加剂均能有效提高锂基润滑脂的减摩抗磨性能,且La-MC复合粉体的摩擦学性能优于MC单体。La-MC优良的摩擦学性能与其磨损表面生成的物理吸附膜和主要成分为Fe2O3 和 SiO2的化学反应膜有关,而镧在摩擦过程中可能主要起催化作用。 相似文献
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