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1.
针对在未知杂波和检测概率的跟踪环境中标准的标签多伯努利(LMB)算法跟踪精度较低、粒子覆盖集过大致使复杂度较高的问题,引入区间分析技术,提出基于箱粒子滤波的鲁棒LMB跟踪算法。建立目标增广空间模型,基于箱粒子滤波方法,推导出有杂波状态标签和LMB元素标签的预测、更新方程,并用多目标箱粒子LMB滤波递推估计目标状态。仿真结果表明,当杂波和检测概率先验未知,与现有非标签、非鲁棒算法相比,所提算法可实现在低检测概率和高杂波强度环境下对目标的稳定跟踪,同时大幅度提高算法的运行效率。 相似文献
2.
3.
针对大样本下未知干扰类型的分类识别问题,该文提出一种基于信号特征空间的未知干扰自适应识别方法。首先,基于Hilbert信号空间理论对干扰信号进行处理,建立干扰信号特征空间,进而利用投影定理对未知干扰进行最佳逼近,提出基于信号特征空间的概率神经网络(PNN)分类算法,并设计了未知干扰分类识别器的处理流程。仿真结果表明,与两种传统方法相比,该方法在已知干扰的分类精度方面分别提高了12.2%和2.8%;满足条件的未知干扰最佳逼近效果随功率强度呈线性变化,设计的分类识别器在满足最佳逼近的各类干扰中总体识别率达到91.27%,处理干扰识别的速度明显改善;在信噪比达到4 dB时,对未知干扰识别准确率达到92%以上。 相似文献
4.
针对未知目标数条件下多弱小目标检测前跟踪(TBD)算法鲁棒性较低、运算量较大等问题,提出一种基于高斯粒子势概率假设密度(CPHD)滤波的多目标检测前跟踪算法.运用高斯函数近似目标状态的后验概率密度,采取粒子滤波的方法迭代更新CPHD中各高斯项的均值与协方差,无需重采样,避免了粒子退化和采样枯竭等问题;同时结合检测前跟踪算法的实际情况,得出粒子权值的更新表达式.仿真实验表明,与现有算法相比,所提出算法在降低复杂度的同时,可以更为可靠地传递目标势分布信息,从而提高多弱小目标数目和状态估计的准确性和稳定性. 相似文献
6.
人工蜂群算法作为一种新生代的优化算法,近年来在众多科学领域中表现出一定的优势,但是其收敛速度并不高效,并且容易过早地陷入局部最优。首先通过对适应度选择进行改进,提高算法的收敛速度,同时结合模拟退火算法,一定程度上避免过早陷入局部最优。最后用一组基准函数进行实验,证明改进后的人工蜂群算法有更好的优化性能。 相似文献
7.
提出一个基于Java的网元管理系统,首先对网管系统进行功能分析和结构设计,然后以此为基础,最后给出了网管系统的实现方法。 相似文献
8.
低温等离子体保鲜技术是近年来新兴的一种非热杀菌保鲜技术,通过丰富的活性物质和独特的光电效应灭活微生物。由于等离子体处理范围广,灭菌环境温度要求低等优势,其在食品保鲜领域的应用受到了广大研究者的关注。水产品极易腐败变质,需要采取一定的保藏手段提高其货架期。该文阐述了低温等离子体的微生物灭活机理及其在水产品保鲜领域的应用,同时探讨了低温等离子体对水产品品质的影响,为低温等离子体在水产品保鲜领域的应用推广提供参考。 相似文献
9.
为选择适合虾头蛋白变性程度的表征方法,本研究以虾头中提取的混合蛋白为材料,在100 ℃下加热处理一定时间,通过溶解度法、SDS-PAGE法、圆二色谱法、荧光光谱法等定量表征蛋白质变性程度并比较。研究结果表明:溶解度法、SDS-PAGE法、圆二色谱法、荧光光谱法在表征加热过程中虾头蛋白变性程度上具有一致性,不同浓度的虾头蛋白在加热过程中变性程度都呈S型上升趋势,但在加热1~4 min之间变性速率存在差异,其中蛋白溶解度的变性程度对加热时间的灵敏度最为显著。这表明选择溶解度作为表征虾头蛋白变性程度的方法更加便捷。研究结果为食品加工过程中表征蛋白变性程度提供了方法参考。 相似文献
10.
食品接触材料中的非有意添加物(non-intentionally added substance, NIAS)作为影响食品安全的重要因素而日益受到关注。对NIAS的化合物种类鉴定和含量测定是对食品接触材料进行安全评估和监管的前提条件。目前, 主流的分析策略是依据待测NIAS的挥发特性, 分别选择气相色谱(gas chromatography, GC)或高效液相色谱(high performance liquid chromatography, HPLC)进行分离和定量, 利用质谱(mass spectrometry, MS)谱图特征和色谱出峰时间(retention time, RT), 借助质谱数据库对NIAS进行定性。与欧洲国家相比, 我国在NIAS分析检测领域起步较晚, 亟需补强食品接触材料NIAS物质数据库和物质鉴定领域的研究基础。下一步建议加强化学结构分析的基础研究, 培养食品接触材料中NIAS鉴定人才团队, 构建食品接触材料中IAS和NIAS物质的信息数据库, 最终提高食品接触材料NIAS检测技术水平。 相似文献