基于消息传递的机载雷达组网航迹融合

机载雷达组网航迹融合需要解决目标跟踪、数据关联与航迹管理3个子问题, 然而这3个子问题相互耦合,采用开环序贯估计算法会导致性能下降. 本文提出了一种基于消息传递的机载雷达组网航迹融合方法, 该方法在联合优化框架下解决目标跟踪、数据关联与航迹管理3个子问题. 首先, 建立机载雷达组网航迹融合的联合概率密度函数, 并将其转换为因子图. 其次, 将因子图分解为置信传播区域与平均场近似区域. 目标运动状态的统计模型服从共轭指数模型, 因此采用平均场近似以获得简单的消息传递更新公式. 数据关联包含一对一约束, 因此采用置信传播. 目标存在状态同样采用置信传播, 以获得更好的近似结果. 最后, 可以通过闭环迭代框架近似估计后验分布, 从而有效处理目标跟踪、数据关联与航迹管理之间的耦合问题. 仿真结果表明, 所提算法的性能优于多假设跟踪算法和联合概率密度关联算法.     

基于相似性传播的天波雷达多路径量测聚类

电离层多层结构特性使得天波雷达(OTHR)与目标之间存在多条信号传播路径,进而可能对单目标产生多路径量测。该文考虑了天波雷达多路径量测聚类问题,其需要同时对多路径量测进行电离层传播路径辨识和聚类。由于天波雷达量测模型假设1个目标通过1种电离层传播路径至多产生1个量测,因此需要考虑多路径聚类约束。该文将相似性传播聚类扩展到多路径约束模型,并提出一种新的多路径相似性传播聚类算法。该算法通过构建多路径量测聚类的概率图模型,将聚类问题转化为概率图模型隐变量的推断问题,采用最大和置信传播算法近似求解聚类变量的最大后验概率。算法优点包括可以自动识别聚类团数目,单次消息传播的时间复杂度为量测个数和传播路径个数乘积的平方。仿真实验分析表明,所提算法较多路径多假设聚类算法具有更好的聚类性能。     

基于多阶差分损失全卷积网络的航迹融合算法

针对传统的航迹融合算法高度依赖先验信息的问题,文中提出了一种基于多阶差分损失全卷积网络的航迹融合算法。融合中心首先对各局部航迹进行时空配准和航迹关联;然后通过全卷积结构设计,避免了传统卷积神经网络模型中由于全连接层的使用导致参数量大、训练难度大的问题;最后通过计算航迹及其一、二阶差分的加权损失,实现了更高精度的融合结果。消融实验表明文中提出的航迹融合算法模型小、收敛性强、精度高、运算时间适中。仿真实验表明,文中算法不需要先验信息,当噪声参数无法准确估计时,算法融合精度优于方差加权融合算法和扩维卡尔曼滤波融合算法。实验结果证实了所提算法的有效性和可行性。     

油田地面建筑工程混凝土裂缝的原因分析

最近的几年中我国的经济发展速度越来越快,油气资源的需求量也越来越大,油气资源的开采离不开地面建筑工程,油田地面建筑工程质量又和混凝土质量有着直接的影响。本文主要阐述了油田地面建筑工程混凝土裂缝产生的原因,以及油田地面建筑工程混凝土裂缝的预防措施及处理措施分析,促进我国油田地面建筑工程的可持续发展。     

消息传递方法及其在信息融合中的应用

作为针对复杂问题的确定性推断方法,近年来消息传递方法及其在信息融合领域中的应用备受关注.消息传递为大规模问题提供了基于贝叶斯的、统一的、可扩展的、效率高的推断框架,消息传递方法在概率图模型的节点之间传递消息.首先,对概率图模型进行简要介绍,总结消息传递基础理论方法和近似拓展方法的基本原理、特点以及研究进展;然后,针对信息融合领域中的3类重难点问题:状态估计与平滑、目标跟踪和多源异构数据融合,分别综述消息传递在信息融合中的最新研究进展,并总结不同消息传递方法的适用场景;最后,讨论消息传递方法在信息融合领域未来可能的研究方向.