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对地面多目标的跟踪,由于地面目标的高机动性、杂波密集特点以及运动不确定性,交互式多模型联合概率数据关联无疑是一种好的跟踪算法,但是该算法需对与可行联合事件相对应的矩阵进行拆分,随着目标个数的增多,计算量会呈指数增长。为此提出一种基于模糊多门限的交互式多模型联合概率数据关联算法,该算法利用量测与目标的关联概率来替代可行联合事件概率的计算。Monte Carlo仿真结果显示了该算法在现实运动中的可行性和方便性。该算法减少了计算量,又改善性能,利用多模型特点解决了地面目标的高机动性所带来的运动模型匹配问题。 相似文献
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该文研究到达角度(AOA)协同定位下无人机路径优化问题.考虑实际AOA量测噪声方差是目标-传感器距离的函数,距离相关噪声特性使得AOA定位难度增加.为了更好地适应量测噪声随距离变化特性,该文提出一种变增益无迹卡尔曼滤波算法.随后,给出了距离相关噪声AOA定位下广义克劳美罗下界(GCRLB).在此基础上理论分析了无约束最优传感器位置分布和约束条件下最优传感器位置分布.以GCRLB的迹最小化为目标函数建立AOA协同定位下多无人机路径规划问题,采用罚函数和LM算法优化求解,仿真验证了所提算法的有效性. 相似文献
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为了将流形学习算法获取的映射关系扩展到新的样本数据,提出一种基于局部线性空间划分的流形泛化算法.提出局部线性空间划分的局部性、曲率自适应性原则.在此基础上,构建定维投影距离测度,采用定维投影向量量化算法将整个流形划分为若干个局部线性空间.在局部空间上构建流形映射的线性近似映射.在流形映射重构的基础上,针对新样本数据,判断其局部线性空间的归属,进而采用线性近似映射获取低维空间上的映射估计值.在人工合成数据集以及手写数字图像库上的实验证明本文算法的有效性. 相似文献
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GoogLeNet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实现简化网络结构和参数数量的效果,获得近似的网络模型,不影响网络后验概率估计的准确性,达到压缩效果.传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始GoogLeNet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝处理后,准确率会有所降低,但经过少数次迭代,网络的准确率与原始模型不相上下,达到了压缩模型的效果,验证了阈值剪枝算法对改进GoogLeNet模型训练过程的有效性. 相似文献
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基于扩展卡尔曼滤波的声传感器跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对声传感器单站单目标跟踪,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的跟踪算法,将声波传输时延的影响转换到运动模型的可变周期上,通过参数在线估计的方法,估计该可变周期,进而解决了有信号时延的跟踪问题。通过把先验已知的速率当作观测值,解决了纯方位角跟踪时系统不完全可测的问题。仿真验证了算法的正确性和有效性。 相似文献
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大多数传统的跟踪门技术仅使用目标的运动学量测信息,在多目标、多杂波跟踪场景中会导致较大的关联不确定性。考虑到属性传感器可以获取目标的类型信息,提出了基于目标联合状态类型概率密度的跟踪门方法。首先给出目标状态与类型的联合概率密度表示,从而导出以类为条件的跟踪门构建方法。为了适用于实时的非线性跟踪系统,门限的计算采用了基于仿真的算法。场景 1显示如果目标的量测预测密度为偏斜函数时,基于仿真的门限算法可以获得最优的跟踪门;场景 2为地面编队目标的跟踪过程。与使用传统的跟踪门相比,以类为条件的跟踪门技术在很大程度上提高了目标量测到航迹的关联率。 相似文献
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该文提出了一个面向声传感器网络的信息融合新方法.通过对探测到的声信号进行语义分析和自动语义属性标注,把领域知识显性化地描述出来.利用语义描述的潜在分类能力,研究了将领域专家知识引入到信息融合中两种方式.在此基础上结合传统数据融合模型,提出并构造一个将高层次语义概念引入到目标识别中的信息融合新框架.利用声传感器网络采集到... 相似文献
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该文为了适应多传感器数据融合技术的发展,提出了多传感器数据融合仿真平台的系统构建思想,采用结构化分析的软件设计方法,开发了一个通用的,易扩展的数据融合仿真平台。该文主要内容包括:STAGE平台与Visual C++6.0的混合编程,目标航迹的绘制;UDP/IP协议的网络数据通信;融合算法框架的软件设计等等。通过在系统运行的一个算法实例,证明了该仿真平台的有效性和实用性。 相似文献