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二阶马尔可夫加速度模型下的机动目标预测器 总被引:2,自引:1,他引:1
采用二阶马尔可夫加速度模型建立机动目标跟踪滤波器,并将其扩展到预测器中形成六阶多项式预测模型来解决机动目标预测问题。仿真的结果表明本文建立的预测器使机动目标预测精度有了明显的提高。 相似文献
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分析了二阶多项式模型对机动目标进行跟踪和预测时存在的不足,研究了"当前"统计模型在火控预测器中的应用;通过仿真计算,比较了基于"当前"统计模型的火控预测器和基于二阶多项式模型的火控预测器对横向机动目标提前点的预测性能 相似文献
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为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。 相似文献
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利用神经网络算法对基于机动目标“当前”统计模型的均值和方差自适应滤波算法进行修改 ,提高该算法的性能 ;然后与匀速模型交互作用 ,利用概率数据关联处理密集回波环境下机动目标的跟踪问题 ,这样既保持了对强机动目标的跟踪性能 ,同时又提高了对弱机动目标的跟踪精度。仿真结果证明该算法确为一种非常有效的方法 相似文献
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为给高超声速滑翔目标态势与威胁评估、拦截防御等提供先验知识,提出一种多层递阶轨迹预测方法。该方法借鉴多层递阶预测理论对预测模型进行随机补偿,将轨迹预测问题分解成气动参数和模型误差的混合预测以及在此基础上对目标轨迹的预测。方法首先利用气动参数增广状态向量进行动力学建模,对气动参数和模型误差进行混合估计,根据参数估计值进行时间序列预测。然后,在参数预测的基础上,利用动力学模型积分预测目标轨迹。仿真设计了2种有规律的飞行模式仿真场景,分析跟踪与预测时间对预测精度的影响,结果表明算法具有稳定可靠的轨迹预测能力。 相似文献
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针对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的性能必须依赖于大量隐层节点的问题,提出了基于改进烟花算法(Improved Fireworks Algorithm,IFWA)的ELM分类模型。用改进的烟花算法进行迭代搜索,求得N个最优的烟花;选择ELM测试数据集的RMSE作为改进烟花算法的适应度值函数,来优化ELM每个隐层节点的输入权值和偏置,使得节点的决策水平提高,从而使ELM的决策性能显著提高;采用KDD99数据集验证表明:改进烟花算法的极限学习机(IFWAELM)能够以较少的隐层节点得到更高的测试平均正确率,提高了极限学习机的泛化性能。5种同类算法性能对比实验也表明IFWAELM是效果最优的。 相似文献
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针对弹道导弹中段突防后飞行弹道与标准弹道产生较大偏离的弹道机动调整问题,建立了机动调整时机策略最优化模型。设计了机动调整逆序Q学习算法,采用Tile coding逼近器编码状态特征空间,并对其进行线性逼近。构建了Q学习算法与蒙特卡罗方法相结合的逆序更新策略机制,以对导弹机动调整最优时机进行训练。仿真测试分析结果表明,在给定场景参数下,通过10 000代强化学习算法训练得到的策略能够可靠地使用最少机动次数控制导弹突防后飞行弹道的调整决策,验证了方法的有效性。 相似文献
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为满足无线通信网络信号覆盖有效性的实时实地可重复探测的需求,提出一种基于传感器网络的分布式无线覆盖探测算法。通过随机部署于目标区域内的无线传感器节点对无线通信网接收信号强度进行感知和预处理;利用变异函数构造新的BP神经网络目标函数,通过改进粒子群算法优化其初始权值和阈值;利用训练好的网络模型对存在探测盲区的目标区域进行插值估计,并联合传感器节点采集到的数据生成无线通信网络等信号强度线。仿真结果表明,所提算法比其他经典算法具有更高的精度,可有效探测目标区域无线通信网络的信号覆盖情况。 相似文献
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现有的人脸伪造检测方法通常在已知域上表现较好,但面临过拟合的风险,在应对未知场景时无法保持良好的检测能力。为解决此问题,提出一种结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测框架。为捕获更全面的伪造痕迹,将输入图像转换为两种互补视角并采用双流骨干网络进行多视角特征学习。引入一致性度量,以补丁级监督的方式明确约束不同视角输出的局部特征的相似度。为提高检测精度,采用特征分解策略进一步优化伪造特征,减少不相关因素的干扰,并以伪造特征空间的决策作为最终的预测结果。在基准数据集上进行的大量实验表明,所提出的方法优于现有的主流模型,具备良好的跨域泛化能力。 相似文献
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由Chou等人提出的预测膜蛋白分类的机器学习算法在近年来不断改进,使得预测膜蛋白类型的准确率越来越高。但是由于膜蛋白类分布不均衡而导致少数类的预测准确率非常低,使用神经网络集成方法能解决此问题。该方法中Bagging算法通过对多数类欠采样和少数类过采样来解决膜蛋白训练数据集不均衡问题。此外,用神经网络集成方法对已训练数据集和独立数据集进行分类测试,得出神经网络集成方法预测效果优于单个最好神经网络。该方法为解决蛋白质分类预测问题提供了一种新的策略,特别是训练数据集不均衡时,该方法的优势更加明显。 相似文献
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Tracking maneuvering target in real time autonomously and accurately in an uncertain environment is one of the challenging missions for unmanned aerial vehicles(UAVs).In this paper,aiming to address the control problem of maneuvering target tracking and obstacle avoidance,an online path planning approach for UAV is developed based on deep reinforcement learning.Through end-to-end learning powered by neural networks,the proposed approach can achieve the perception of the environment and continuous motion output control.This proposed approach includes:(1)A deep deterministic policy gradient(DDPG)-based control framework to provide learning and autonomous decision-making capa-bility for UAVs;(2)An improved method named MN-DDPG for introducing a type of mixed noises to assist UAV with exploring stochastic strategies for online optimal planning;and(3)An algorithm of task-decomposition and pre-training for efficient transfer learning to improve the generalization capability of UAV's control model built based on MN-DDPG.The experimental simulation results have verified that the proposed approach can achieve good self-adaptive adjustment of UAV's flight attitude in the tasks of maneuvering target tracking with a significant improvement in generalization capability and training efficiency of UAV tracking controller in uncertain environments. 相似文献
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为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。 相似文献
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改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估 总被引:2,自引:0,他引:2
针对单独运用BP网络评估舰船装备保障资源保障能力时存在的不足,提出了一种基于改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估模型。首先构建了保障能力评估的指标体系,在此基础上,采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络输入,一方面减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,同时也简化了网络的结构。然后将遗传优化算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索能力优化BP网络的结构参数。最后进行实例计算,结果表明该方法有效克服了纯BP算法局部收敛、泛化能力弱等问题,新模型采用的算法具有收敛速度快,结果精度高的优点,适用于对保障资源保障能力的分析和评估。 相似文献
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针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题,提出了一种基于神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法将传感器输出看做时间序列,通过加噪声生成抖动数据,建立多组神经网络,以获得神经网络集成预测器输出。通过将预测器输出与传感器实际输出相比较获取残差序列,获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现传感器故障在线诊断。应用结果表明该方法可以提高神经网络的运算精度,从而快速准确地检测和分离传感器故障,辨识传感器故障类型以及故障发生的时间。 相似文献