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1.
针对现有空中目标机动识别方法识别率较低且耗时较长的问题,提出一种基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)的空中目标机动识别方法。对目标跟踪产生的空中目标飞行轨迹进行机动序列提取,并将其作为测试模板,用动态时间规整算法匹配测试模板和参考模板,以识别空中目标的机动类型。最后基于相同的训练样本和测试库,在相同拒识率下,将DTW算法与隐马尔科夫(Hidden Markov Model,HMM)算法进行识别效果对比。实验结果表明,相较于HMM算法,所提算法在低训练样本条件下的识别率较高,且识别时间更短。  相似文献   
2.
针对无人机自主着陆过程中卫星导航系统易被干扰的问题,提出了一种基于地基多传感器融合的无人机自主着陆引导方法。首先采用主动式激光照射的方式,获取机载反射棱镜的近红外成像,在红外图像中对无人机目标进行识别;然后通过坐标转换将识别结果映射到可见光图像中,在可见光图像中选择的感兴趣区域进行可见光目标识别,从而在降低计算量的基础上获得更加精确的无人机相对角度信息;最后利用距离测量信息和引导系统角度信息可以获得精确的无人机相对位置。无人机着陆引导试验结果表明,该方法能够提供精确的无人机位置信息,能有效适应于复杂背景下的无人机自主着陆引导。  相似文献   
3.
针对无人机自主着陆过程中卫星导航系统易被干扰的问题,提出了一种基于地基多传感器融合的无人机自主着陆引导方法。采用主动式激光照射的方式,获取机载反射棱镜的近红外成像,在红外图像中对无人机目标进行识别;通过坐标转换将识别结果映射到可见光图像中,在可见光图像中选择的感兴趣区域进行可见光目标识别,从而在降低计算量的基础上获得更加精确的无人机相对角度信息;利用距离测量信息和引导系统角度信息可以获得精确的无人机相对位置。无人机着陆引导试验结果表明,该方法能够提供精确的无人机位置信息,能有效适应于复杂背景下的无人机自主着陆引导。  相似文献   
4.
为了有效发挥指挥控制(Command and Control, C2)组织集中式决策和协作式决策的决策优势,对具有决策权限动态变化能力的Holonic-C2组织的决策分配问题进行研究。针对群决策中专家固定权重的主观性太强的缺点,提出基于专家权威性和意见一致性相结合的专家组选择方法,提高了决策分配过程中多属性决策的客观合理性;针对决策分配的动态演化问题,提出基于多阶段决策的决策模式演化机制,在考虑属性前后阶段的变化的基础上,给出相邻阶段决策模式跃迁方法。仿真结果表明,所提方法能够给出相对客观的决策模式的优劣排序以及多阶段的演化路线,从而证明了方法的可行性和有效性。  相似文献   
5.
针对任务计划在进行多目标优化时采用进化算法求解效率较低的问题,设计了一种结合分组策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法,可以快速有效地得到合理的分组结果。基于分组结果,调整NSGA-Ⅱ算法的步骤,灵活地进行种群初始化,使最终分配结果各优化的目标有了明显的改善,提高了算法的效率。通过实验分析,验证了所提方法的可行性和有效性。  相似文献   
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