临近空间目标跟踪与预报技术研究

目前临近空间高超声速飞行器发展迅速,临近空间目标跟踪与预报已引起广泛关注.论述了临近空间高超声速飞行器跟踪与预报技术,包括临近空间高超声速机动目标模型、多模型滤波器设计方法、临近空间高超声速机动目标轨迹预报方法等,并提出现有方法存在的主要问题及后续主要研究方向.     

基于数据增广的声学场景分类

声学场景分类是计算机听觉领域的热点方向之一,相比计算机视觉,特定场景下音频数据的收集和标注成本相对较高,如何利用有限的声学场景音频获得较高的分类准确率成为当前研究的重点内容.利用深度学习技术,结合轻量化网络模型mobilenetv2以及Mel声谱特征,基于城市场景分类数据集(urbansound8k)对三种数据增广技术...     

质点权重对多信息融合姿态估计算法精度的影响研究

首先介绍了一种新的多信息融合的矢量惯性张量姿态估计算法.该算法将每个参考矢量和相关观测矢量的顶端放置一个质点,对质点进行权重分配并计算出此质点系的惯性张量;对每个惯性张量对角化得到特征值、特征向量和主轴坐标系与各坐标系之间的变换矩阵;通过找到各自主轴坐标系的变换,就可以计算出载体坐标系与惯性坐标系之间的方向余弦矩阵,从...     

数据融合在组网雷达作战效能发挥中的应用

在现代战争中组网雷达由于充分利用了各单部雷达的资源和数据融合技术的优势,使得在探测、定位、跟踪、识别、威胁判断等方面的雷达网整体性能得以大幅度改善,从而使整体作战能力得到极大提高,使其在现代战争尤其是争夺制电磁权方面扮演了越来越重要的角色.介绍了组网雷达的概念并对其所具有的优越作战能力进行了初步探讨和分析,然后阐述了数据融合技术在组网雷达作战效能发挥中的应用,最后从理论研究的角度详细分析了秩K融合规则、贝叶斯推理法、最大似然法等数据融合算法在组网雷达融合发现概率模型的建立及对敌方空袭目标战术意图识别方面的具体应用.     

基于PDA-UKF的杂波环境下单目标跟踪算法

提出将概率数据关联算法和不敏卡尔曼滤波相结合,用于杂波环境下的单目标跟踪。该算法同时解决了测量方程非线性情况下的滤波问题和杂波环境下的目标跟踪问题。给出了PDA-UKF算法的仿真过程,提供了一个基于距离、方位角、俯仰角的目标跟踪问题的仿真算例。理论分析与仿真结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和跟踪的精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

基于multi-agent编组的校园虚拟实验网格任务分配策略

在网格计算环境下,许多任务的执行经常需要同时协同分配多个agent以满足性能需求.提出了一种新的基于multi-agent编组机制的agent协同分配方法.首先,对传统编组算法和multi-agent编组算法进行了分析比较.然后,设计了校园虚拟实验网格调度系统及其任务分配算法,实验结果表明:当CDR=0.2时,算法与传统算法带来最好的目标价值,在某些条件下,传统算法略微胜过该算法,当CDR增大时,该算法比传统算法执行得更好.     

被动声传感器网络模拟器的设计与实现

现代雷达防空体系对低空/超低空飞行目标的探测仍然是其弱点之一.被动声传感器网络数据融合理论和技术的快速发展,给这类目标的探测、识别和定位跟踪提供了新的方法.在对被动声传感器工作原理、目标运动模型和方位角检测模型分析的基础上,给出了一种被动声传感器网络模拟器的设计思路,同时给出了其软件平台的实现方法.模拟器考虑了大气环境因素的影响和传感器对目标探测的实时处理能力的要求,产生的仿真数据能够较好地逼近真实数据,为被动声传感器数据融合算法的研究提供了强有力的数据支持.