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811.
针对空中观测单站平台对海面、地面目标的测向定位问题,提出一种基于距离伪量测的最小二乘-不敏卡尔曼滤波(LSE-UKF)两阶段滤波算法。首先利用单次的测角信息以及目标离地高度的约束条件计算出目标的距离,采用最小二乘法对距离量进行滤波,得到较为准确的距离量。进一步将滤波所得距离量视为伪量测信息,结合观测所得的角度信息进行不敏卡尔曼滤波。仿真实验表明该算法提高了定位精度并且具有较快收敛速度。  相似文献   
812.
通过详细分析解线调距离成像的原理和特点,提出一种针对解线调ISAR的图像欺骗干扰方法。该方法首先利用假目标模板计算得到幅度、相位和频率调制系数,然后对接收的ISAR信号进行幅度、相位和频率3方面综合调制,最后将生成的假目标干扰信号转发给ISAR。经理论分析和仿真实验表明,由于与原信号保持了良好的相干性,转发调制的假目标干扰信号经ISAR的解线调脉冲压缩和方位向压缩处理后,能够产生清晰的一维距离像和二维假目标图像。并且通过合理设置假目标模板,适时改变调制参数,能够实时逼真地产生ISAR假目标,可以进一步提高图像欺骗干扰效果。  相似文献   
813.
运用计算机图像拼接技术,提出一种将炮管内膛局部表面照片快速无缝拼接的算法.该算法选择Harris角点检测算子对特征点进行自动提取和匹配,通过对匹配过程的松弛迭代,消除误匹配;采用加权融合算法进行内膛图像融合,生成无缝拼接的内膛表面图.  相似文献   
814.
卡尔曼滤波器对线性高斯滤波问题能提供最优解, 而对目标运动模型、观测方程等要求的非线性就不再适合,提出了一种机动目标自适应非线性粒子滤波算法-" 粒子滤波器"(Particle Filters PF)法, 这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型, 分析比较了粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF) 的滤波精度、运算量等方面指标.给出了基于典型非线性模型的算法仿真, 仿真结果表明粒子滤波新方法优于EKF对机动目标跟踪.  相似文献   
815.
针对现有图像拼接方法的缺点提出一种全自动图像拼接算法,该算法综合考虑了图像拼接的精度和速度.利用迭代法自动求得图像的最佳分割阈值,二值化原始图像,经过标记、筛选等处理后快速提取出边缘重叠图像匹配过程中所需的特征模板.通过提取出的特征模板利用基于灰度的方法确定图像的最佳拼接线,从而实现图像正确、平滑的无缝拼接.实验结果证明了该算法的有效性.  相似文献   
816.
剩余寿命预测是视情维修决策的重点和难点.针对工程实践中历史数据少、模型参数估计精度低的问题,建立一种基于随机滤波(SF)的齿轮箱剩余寿命预测模型.该方法采用递归期望最大化(REM)算法对模型参数进行递归更新,推导极大似然估计方法的参数递归更新过程,最后经实例验证模型的有效性和实用性.  相似文献   
817.
针对传统块匹配法在较大搜索窗口下易陷入局部最优,不适用于大平移抖动图像配准的问题,提出了一种新的块匹配搜索策略。该方法采用改进菱形法进行匹配,将大模板设计为环形并对搜索域分区后排序优选,采用最多样本统计法提取全局运动矢量。算例验证结果表明:该方法较穷尽法、三步法和传统菱形法具有更高的搜索效率;最多样本统计法有效避免了提取全局运动矢量时的前景干扰;图像经该算法处理后的帧间峰值信噪比明显高于处理前,从而验证了该算法的准确性和可行性。  相似文献   
818.
雷达组网系统跟踪目标时,观测数据与目标跟踪状态成严重非线性关系,难以用卡尔曼滤波最优估计方法,处理非高斯非线性系统滤波估计问题的粒子滤波算法容易产生粒子退化问题。因此,使用观测预测粒子滤波算法解决这个问题,该算法基于观测似然进行重要性采样,结合一步预测信息计算粒子权值,保证了采样粒子处于高观测似然区,并充分利用了一步预测信息。仿真验证表明,将观测预测粒子滤波算法应用于目标状态估计,避免了粒子退化,收敛快,估计精度高。  相似文献   
819.
由于"语义鸿沟"的存在,自动图像标注是一项极具挑战性的工作。考虑到图像低层视觉特征与高层语义概念的差异,分别从图像表示与语义建模两个方面来实现自动图像标注。在图像表示方面,提出了一种正则化约束下的非负张量表示方法,用以提取符合人眼视觉直观理解的图像高阶结构特征。在语义建模方面,提出了一种三层贝叶斯模型——扩展隐Dirichlet分配。该模型利用隐变量来实现图像与标注词的关联,并通过一种基于变分推理的期望最大值方法来估计参数。实验结果表明,ELDA模型在大规模数据库NUS-WIDE上的标注结果相较于现有方法有了显著的提高。  相似文献   
820.
针对利用有限集统计理论对声学WSN下的多目标跟踪时,无法实现前后两个时刻目标状态的关联问题,利用最近邻方法和粒子标签法对WSN多目标的航迹跟踪问题进行了研究。仿真结果表明,两种算法都能够有效实现对多个目标航迹的跟踪;另外,粒子标签方法进行多目标跟踪时能够同时实现对多目标状态的估计和对多目标航迹的跟踪。  相似文献   
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