野外无人车路径规划与轨迹规划技术

常规布局及结构化的城市环境中的无人地面车,其环境感知和路径规划技术的研究相对成熟.然而,无人车在信息未知、环境复杂的野外进行自主规划和障碍规避尚存在困难.针对复杂环境中无人车的路径规划和轨迹规划技术展开研究,首先,考虑环境相对未知、存在凹凸障碍物和起伏地面等因素,利用激光雷达、相机和IMU组成车载多传感器系统获取复杂的...     

基于卷积神经网络的SAR图像目标检测综述

针对合成孔径雷达(SAR)图像传统检测算法精度低、鲁棒性差等特点,对基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法进行归纳总结.归纳了基于CNN的目标检测框架的发展现状,并综述了其在SAR图像目标检测中的应用,分析了其应用难点与关键技术.最后结合深度学习方法在目标检测领域中的发展,对SAR图像目标检测算法的发展进行了展望.     

基于RBF神经网络的某型装甲车辆散热器优化设计

为了对某型装甲车辆散热器散热能力进行优化设计,利用CFX建立了散热器仿真模型,通过与数学模型进行对比验证了模型的准确性;确定了散热器的设计变量和目标函数,利用最优拉丁超立方设计法抽取了样本点,建立了基于径向基神经网络的替代模型,对替代模型的影响因素进行了分析,利用蒙特卡洛方法对所建立的模型进行了统计学分析;利用萤火虫算...     

基于卷积神经网络的金属结构缺陷红外图像识别

利用红外图像识别被测对象的缺陷信息,在金属结构检测方面具有广泛应用前景.传统的检测方法是图像处理后人工观察,效率和准确率较低;机器学习方法需要人工选取特征,缺乏适应性和鲁棒性.针对该问题,提出了一种基于卷积神经网络的缺陷检测模型,可以自动从红外热波图像中学习特征并完成分类识别.采用超声红外热波图像数据对卷积神经网络模型...     

基于遗传神经网络的联合作战方案评估

遗传神经网络是处理不确定性和非结构化问题的一种有效工具。提出了一种基于遗传神经网络的联合作战方案评估方法,其基本原理是通过网络对已知作战方案样本的学习训练,对新样本进行模式识别。网络的输入为某型联合作战方案特征指标数据,输出为方案评估等级。仿真结果表明,该方法相比标准BP网络评估收敛速度更快,准确性更高;相比径向基网络计算精度有所改善,具有较好的适用性。     

几种UWB-SAR窄带干扰抑制方法的分析和比较

SAR(Synthetic Aperture Radar)信号处理窄带干扰抑制技术是SAR抗干扰技术的重要内容。对3种UWB-SAR(Ultra-W ideBand Synthetic Aperture Radar)窄带干扰抑制方法———陷波滤波法、AR模型参数化干扰抑制法以及小波包分析自适应干扰抑制法进行了分析,利用自行开发的成像软件,对SAR理想点目标和实录数据进行干扰抑制仿真实验,从定性和定量的角度对3种方法的干扰抑制效果作了比较。     

基于小波网络的非线性系统辨识研究

小波网络为非线性系统辨识研究提供了一种有效的方法,但目前用于小波网络学习的进化算法易陷入局部极小等缺陷.结合生物免疫系统的概念和理论,在非线性系统辨识中引入基于免疫算法的小波网络.该算法中抗体通过浓度相互作用的机制来促进或抑制抗体的生成,借此保持抗体的多样性,并产生了高亲和力的抗体对种群进行不断的更新,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度.最后,把基于免疫算法的小波网络用于一个非线性系统辨识的标准实例中,仿真结果验证了该算法的有效性.