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2003年 | 1篇 |
1987年 | 1篇 |
排序方式: 共有81条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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无人机视觉导航着陆地标实时检测跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
以改进的中值流跟踪算法为核心,基于上下文信息相关性特点,提出了一种适用于无人机视觉导航定点着陆的着陆地标实时检测跟踪方法。以SURF-Bo W特征来描述样本图像,基于支持向量机(SVM)进行离线分类器训练,用于准确的识别目标,完成跟踪目标初始化。之后,利用改进后的中值流跟踪算法进行目标跟踪,保证目标跟踪的可靠性、完整性。最后,基于相邻2帧目标相似性原则与线下训练的分类器,设计目标再搜索算法,保证在目标丢失或目标跟踪失败的情况下,仍然能够快速地找回目标,使得整套算法能够长时间准确地跟踪目标。实验结果表明,该算法在目标尺度变化、光照变化及运动模糊等情况下,都能够实时、稳定地跟踪目标。 相似文献
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为解决传统多调制指数连续相位调制(Multi-h CPM)实现复杂度高和调制指数同步困难的问题,提出一种软扩频Multi-h CPM信号设计方法。利用单调制指数软扩频获得Multi-h CPM类似的相位轨迹和性能增益,伪码捕获的同时实现调制指数同步;推导了软扩频Multi-h CPM欧氏距离表达式,搜索获得了h=5/7时的最小欧氏距离,与直接序列扩频单调制指数CPM(DSSS Single-h CPM)信号相比,至少可获得0.5 dB的欧氏距离增益。基于极大似然序列检测(MLSD)的同步解扩解调算法,仿真了h=5/7的软扩频Multi-h CPM误码性能,与DSSS Single-h CPM信号相比,在BER=10–5时,可获得1.5 dB性能增益,且性能优于美军WGS系统和ARTM Tier II系统采用的Multi-h CPM信号。 相似文献
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