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1987年 | 1篇 |
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针对纯方位目标转向机动检测问题,提出一种基于航向估计的多平台纯方位目标机动检测算法。该算法通过选定假设机动点序列,解算假设机动点前后的两段目标运动要素,根据解算出的相邻段航向差序列变化来判别目标是否发生机动。基于Taylor级数要素解算模型,建立了两段运动要素联合解算模型和两段运动要素独立解算模型。通过对多种航路进行仿真计算,统计分析这两种解算模型下机动检测算法的虚警率、目标机动检测率、机动检测延迟时间以及机动时刻估计精度。仿真结果表明,两种解算模型下的机动检测算法能够有效地对转向机动目标进行机动检测。 相似文献
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雷达组网进行数据融合是复杂电磁环境下提高预警探测精度和容错能力的有效方法,研究人员需研究适应干扰、信噪比降低等复杂情形的数据融合方法。基于贝叶斯统计理论提出一种多雷达点迹融合方法,将贝叶斯多源数据融合方法与卡尔曼滤波结合,以卡尔曼滤波输出的航迹预测及其协方差作为贝叶斯理论的先验知识,以多雷达量测结果作为贝叶斯理论的观测值进行融合,并提出一种基于回波信噪比的点迹标准差实时估计方法,构建标准差自适应估计的点迹融合与滤波框架。仿真结果表明,多雷达点迹自适应融合方法,滤波精度优于单雷达滤波结果、优于航迹融合结果,能够适应目标距离、RCS起伏引起的标准差变化,具有较强的工程应用价值。 相似文献
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YOLOv5模型对普通场景图像的目标检测有更好的性能,但在高空航拍图像检测中表现不佳,针对这个问题,提出一种改进的YOLOv5模型。首先,建立高空航拍目标数据集,弥补该类图像不足的问题,对模型进行针对性训练,其次,采用多尺度细节增强提升处理数据图像,整体提升数据质量;最后,利用多尺度特征融合更好的平衡目标特征和位置信息,增加大尺度检测头提升小目标检测能力。经过实验分析,证明该方法在对高空航拍图像目标进行检测时平均精度、准确率和召回率分别比YOLOv5模型提高了12.6%、10.3%和6%,满足检测要求。 相似文献
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随着探索场景复杂性与任务要求不断提高,多机协同自主探索的研究受到越来越多的关注。其中旋翼无人机凭借其敏捷特性,常被用于复杂小范围场景的自主探索任务,对协同探索系统的实时性与自主性具有更高要求。聚焦于旋翼无人机的多机协同探索系统,并重点关注未知环境探索策略以及多机任务分配策略,对当前决策技术的研究进展进行了介绍并对其特点进行分析总结。将未知环境探索策略归类为基于边界、采样以及两者结合的方法进行介绍和对各自特点进行分析;将多机任务分配策略归类为基于市场、拍卖的方法,介绍了两类方法用于任务分配问题的建模过程,并重点关注协同探索工作在现实世界中的具体应用,特别针对考虑通讯限制的任务分配策略进行分析,分析了在限制场景下协同探索面临的挑战以及当前方法。最后,对多机协同探索技术的研究现状进行总结,并对未来研究重点进行了展望。 相似文献