用于时空综合被动定位的种子分裂算法

针对传统TMA方法的局限性,运用时空综合被动定位(STI)理论,探索如何利用拖线阵列声纳的基阵探测信息估算目标运动要素。采用种子分裂算法(SDA)原理,通过选取合适的初始种子,进行高效率的穷举,从而得出最优解。经过仿真计算及分析发现,与遗传算法相比较,计算量大大缩小;本艇不机动时,即使在低信噪比的情况下,该算法既满足了可靠性的要求,又缩短搜索迭代过程。     

机载测角三维无源定位的建模与算法分析

在机载测角三维无源定位应用中 ,采用载机NED (North_East_Down)坐标系作为状态坐标系、选在此坐标系中的目标位置坐标作为状态变量建立状态方程 ,采用测量系统天线坐标系为测量坐标系建立测量方程 ,两个坐标系以载机姿态角相关联。本文在此坐标框架下 ,通过对三个定位模型和四个定位算法的分析和仿真比较 ,确定了更适合于机载测角三维无源定位应用的模型和算法。     

舰艇机动穿越深海会聚区对潜艇探测研究

深海会聚区效应是深海水声传播显著的特征,并为远距离潜艇探测提供了有效途径。首先分析了深海会聚区形成的原因和条件,然后根据海区会聚区的预报距离和宽度,构建了舰艇采用两次机动穿越会聚区测算被探测潜艇的位置和运动要素模型,最后通过算例分析舰艇两次穿越会聚区的方法和求解潜艇运动要素和位置的过程,分析结果验证了舰艇穿越会聚区对潜艇定位方法的可行性。     

基于跳数的节点安全定位算法研究与分析

通过对无线传感器网络节点安全定位技术的研究和分析,采用基于跳数的节点定位算法思想获取定位参照信息,提出了一种与硬件无关的基于跳数的节点安全定位算法——HOP-GDSL,该算法用设计的信标节点信息传递协议提供包的认证、保护跳数信息,用现有的锚节点检测虫洞攻击.经仿真实验证明,该算法能有效抵抗恶意节点攻击,实现节点正常定位,并对虫洞攻击有较高的检测率.     

一种基于改进Bounding Box的移动信标辅助节点定位算法

针对无线传感器网络的节点自定位问题,提出一种利用单个移动信标的定位算法。该方法在传统Bounding Box定位方法的基础上,结合信标的实际通信区域,提出“O-区域”和“S-区域”的概念,通过对新接收到的信标位置分类讨论,进一步缩小未知节点的可能区域。通过仿真比较,验证了该方法的性能优于质心定位法和Bounding Box定位法,同时定位精度与移动信标的通信半径大小有关。     

时差方位被动定位法在水下目标跟踪中的应用

在水下目标跟踪中 ,无源被动定位技术是常用的技术。在对利用方位和声波脉冲到达时间差的被动测量来进行目标的定位和跟踪后 ,对系统进行了描述和分析 ,利用递推最小二乘 (RL S)估计算法估计出目标的运动偏量 ,然后结合线性卡尔曼滤波 (KF)算法给出目标的运动状态。仿真结果表明 ,利用方位和时差对水下目标进行定位跟踪 ,可以要求观测站是静止的 ,不必机动 ,并且具有快速收敛、精度较高、稳定等特点。     

论研究型大学本科学生工作功能定位问题

在研究型大学成为许多高校追求目标的同时，应当关注除知识生产、传播和应用之外的领域，学生工作便是其中之一。本文试图探究在研究型大学中，本科生学生工作的功能应当如何定位这一问题。这与研究型大学本科生的培养目标息息相关。     

一种单站无源定位方法及其可观测性分析

利用非线性系统可观测性定理分析了径向加速度信息在目标运动分析(TMA)中的可观测性问题,得到径向加速度观测所能确定的目标状态参数及其需要满足的观测条件,从而证明一种联合径向加速度和角度信息的单站无源定位方法的可行性,并分析其可观测条件和可观测度。通过计算机仿真验证了讨论的结果。     

一种面向节点定位的移动信标动态路径规划方法

针对基于移动信标的传感器节点定位问题,提出一种基于在线决策的移动信标动态路径规划方法.针对以往算法大都只适用于节点均匀分布的局限,该方法用移动信标不断获取两跳范围内的未定位节点数目,并向最大覆盖未定位节点方向移动,不需要网络先验信息,即可实现路径的优化.仿真结果表明:与传统方法相比,该方法无需网络的先验信息,在移动路径长度上具有明显优越性,减少了信标的能量消耗,更适用于户外部署的大规模传感器网络.     

用卷积神经网络分类最大稳定极值区域实现汉字区域定位

获取对应笔画级连通区的最大稳定极值区域,实施形态学闭操作融合相距较近的最大稳定极值区域,融合后最大稳定极值区域对应的单个汉字区域;利用灰度共生矩阵描述最大稳定极值矩形区域的纹理信息,将其作为卷积神经网络的输入,卷积神经网络对最大稳定极值区域进行分类,过滤非汉字部分;利用最大稳定极值区域颜色直方图的Bhattacharyya距离等特征对最大稳定极值区域进行聚类,同一类最大稳定极值区域组合得到汉字文本候选区域;再次利用卷积神经网络对候选文本区域进行分类,过滤非文本部分,剩余的就是定位到的汉字文本区域。实验结果表明,该算法对于汉字区域定位具有良好的效果。