基于模糊聚类的多目标跟踪算法

提出了一种新的基于模糊聚类的多目标跟踪算法,该算法通过一种改进的模糊聚类算法,首先得到可能的目标数和测量点迹与目标预测位置之间的隶属度,然后结合Kalman滤波将隶属度作为权值系数对预测新息向量进行加权,来实现目标状态估计的更新。仿真结果表明,传统数据融合多目标跟踪算法,一般需要假定目标数并且在多目标密集时易产生关联错误而导致跟踪发散,新算法通过模糊聚类客观有效地确定了目标数并且通过加权过程保证了对多目标密集时的高精度。     

被动雷达/红外成像双模制导数据融合方案

提出了被动雷达/红外成像双模制导数据融合方案。针对雷达和红外成像测量数据率不同的特性,研究了被动雷达/红外成像测量输出时间同步校准算法;根据雷达和红外成像测量输出的目标冗余信息对各自测量噪声方差进行在线实时估计,提出了一种具有自适应修正能力的卡尔曼滤波算法;采用神经网络—模糊推理方法设计了具有自主判别能力的测量信息有效性判别系统,提出了基于测量信息置信度的加权融合算法。通过仿真验证了该方案的有效性。     

基于交会角的多站交叉定位融合算法及误差仿真

交叉定位是一种利用多站角度信息进行解算获得目标距离信息的方法,利用双站即可完成对目标的三维定位,但此时的误差分布特性和定位精度较差。在多站系统中,可以利用目标的冗余信息进行数据融合,以改善雷达交叉定位系统中交叉定位误差分布特性和定位精度,提出了基于交会角的多站交叉定位融合算法,仿真结果给出了融合前后的定位误差分布图。与以往的方法相比,此方法计算量小,实时性较好。     

TF工程应用中的地形数据处理方法研究

研究了地形跟随(TF)工程应用中的地形数据合理性检验、误差消除以及地形数据的转换、存储和更新3个问题。针对地形数据的特点,提出了地形测量数据中数据合理性的判别准则;根据TF工程应用和减小测量随机误差的需要,给出了地形数据转换、存储和更新算法,并根据数据处理结果修正了系统误差。数据处理结果表明,应用该方法可以剔除野值,减小随机误差,地形数据存储与更新算法可行,满足TF工程应用需求。     

基于Viterbi的一种单目标跟踪算法

在深入分析Viterbi算法的基础上,对现存的基于Viterbi的数据关联算法作出了一定的修正,提出了一种改进的基于Viterbi的单目标数据互联算法(IVDA),有效地完成了对单目标的跟踪,并解决了PDA算法在目标检测概率较低时误跟踪率偏高和杂波密度参数在实际中难以获取的问题,最后通过仿真验证了结论的正确性。     

为创建新中国捐躯的革命烈士有多少

在新中国诞生60周年之际,民政部门公布的数据显示,我国有姓名可考的烈士共175万余人。然而,据估算,仅在革命战争年代牺牲的先烈就有约2000万人。     

异步多速率多传感器网络及在导航制导中的分布式融合估计

本文研究了具有通信带宽约束的多传感器网络系统的多速率状态分布融合估计.对于多速率采样数据系统,提出了一种新的扩充方法,将多速率采样数据系统转换为单速率系统.首先,为了满足有限的通信带宽,采用降维策略只允许局部估计信号的部分分量发送到融合中心(fusion center,FC),同时给出了一种补偿策略来补偿每个分量的未发...     

结构主导目标检测中的纹理随机化

已有基于卷积神经网络的目标检测算法倾向于提取目标纹理特征,而非结构特征;因此,已有方法不能实现变纹理目标的可靠检测.针对此问题,提出基于纹理随机化的结构主导 目标检测方法,采用仿真纹理随机化方法减弱网络模型对纹理特征的拟合,实现基于结构特征的变纹理目标可靠检测.利用目标的三维模型,借助Blender渲染引擎,完成纹理随...     

无服务器计算视角下典型科技情报应用的评估研究

科技情报应用是用于高效处理、分析海量数据,提升科技情报工作效率和质量的重要基础。本文讨论了大数据时代科技情报机构在科技情报应用方面面临的一些挑战,并从无服务器计算的视角给科技情报机构革新工作模式、应对挑战带来了新思路。在此基础上设计两个实验,分别从应用部署和应用自动伸缩两个角度展示了基于无服务器计算的科技情报应用的特性,并选取了一个典型的科技情报应用进行了评估研究。期望本文探讨的无服务器计算在科技情报应用中的评估研究,能为科技情报机构拥抱无服务器计算提供一定理论基础和数据支撑。     

检察大数据赋能检察工作浅谈

本文首先介绍了大数据技术在检察工作中的应用现状和优势,并分析了当前我国检察机关面临的挑战和问题。进一步提出了以检察大数据战略为核心的检察工作高质量发展方案,包括建立全面、准确的数据信息库,深入挖掘数据背后的价值,加强数据保护和安全管理,提升检察人员大数据思维素质等。最后,对于如何实施这一发展方案提出了具体建议。