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目标检测与跟踪是机载光电设备至关重要的功能模块,其检测跟踪的性能直接关系到目标感知的精度.近年来基于Siamese网络的改进跟踪算法在各种挑战性的数据集上取得了优异的效果,但大多数改进算法采用局部搜索策略,无法更新模板,且模板会引入背景干扰,最终因跟踪点漂移导致跟踪失败.为了解决这些问题,本文提出了一种结合目标边缘检测的改进全连接Siamese跟踪算法,该算法利用目标的轮廓模板代替边界框模板,减少了背景杂波的干扰;同时,在Siamese网络的基础上增加了一路改进tiny-YOLOv3目标检测网络,利用K均值聚类找到最合适的锚框(anchor box),引入了扩张模块层来扩展感受野,增加了系统的抗遮挡能力,提高机载光电设备的目标捕获概率.在基准测试数据集以及挂飞数据集基础上的仿真测试性能表明本文提出的改进模型特别适合机载光电设备在跟踪与重捕复杂环境下的运动目标,在长期跟踪中能够更好地适应目标的变形和遮挡,提升系统响应时间与适应性. 相似文献
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本文分析了新世纪以来全球电信业和我国电信业的战略转型,以及金融危机对电信业带来的深刻影响和变化,指出了未来10年电信业发展转型的重大机遇。 相似文献
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Model predictive control (MPC) is a popular strategy for active queue management (AQM) that is able to incorporate physical and user defined constraints. However, the current MPC methods rely on explicit fluid model of TCP behavior with input time delay. In this paper, we propose a novel AQM algorithm based on data-driven predictive control, called Data-AQM. For Internet system with large delay, complex change and bad disturbance, data-driven predictive controller can be obtained directly based on the input–output data alone and does not require any explicit model of the system. According to the input–output data, the future queue length in data buffer, which is the basis of optimizing drop probability, is predicted. Furthermore, considering system constraints, the control requirement is converted to the optimal control objective, then the drop probability is obtained by solving the optimal problem online. Finally, the performances of Data-AQM are evaluated through a series of simulations. 相似文献
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基于电流与电压复合控制的压电陶瓷驱动器 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电压控制型压电陶瓷驱动器存在动态性能差的问题,及电流控制型压电陶瓷驱动器存在在静态下易充电饱和、难以获得稳定输出的问题,该文设计了基于电流与电压控制的复合型压电陶瓷驱动器.该驱动器具有电流电压双闭环反馈,使驱动器可兼具良好的静态和动态特性.在此基础上,分析了复合型驱动器的性能特点和各参数对其性能的影响,通过调整参数可改变驱动器性能,以满足不同需求.实验结果表明,该驱动器驱动行程为10 μm的压电陶瓷时,0~100 V阶跃信号响应时间小于400 μs,满行程带宽可达1.5 kHz,给定直流信号下可获得良好的稳定输出. 相似文献
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基于IEEES02.11协议的无线网络,受无线通信环境以及节点位置的影响较为明显.特别在节点较为密集的时候,MAC层的RTS/CTS机制将会严重的影响信号的空间复用度.通过研究影响数据正确接受的干扰范围与传输距离之间的关系,提出一种通过调节节点的传输功率,从而提高数据传输的空问复用度的算法.仿真的结果验证了这种算法能够明显提高网络的吞吐量. 相似文献