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661.
《防务技术》2020,16(1):257-262
The rapidity and accuracy of the initial alignment influence the performance of the strapdown inertial navigation system (SINS), compass alignment is one of the most important methods for initial alignment. The selection of the parameters of the compass alignment loop directly affects the result of alignment. Nevertheless, the optimal parameters of the compass loop of different SINS are also different. Traditionally, the alignment parameters are determined by experience and trial-and-error, thus it cannot ensure that the parameters are optimal. In this paper, the Genetic Algorithm-Particle Swarm Optimization (GA-PSO) algorithm is proposed to optimize the compass alignment parameters so as to improve the performance of the initial alignment of strapdown gyrocompass. The experiment results showed that the GA-PSO algorithm can find out the optimal parameters of the compass alignment circuit quickly and accurately and proved the effectiveness of the proposed method. 相似文献
662.
《防务技术》2020,16(4):933-946
Target detection in the field of synthetic aperture radar (SAR) has attracted considerable attention of researchers in national defense technology worldwide, owing to its unique advantages like high resolution and large scene image acquisition capabilities of SAR. However, due to strong speckle noise and low signal-to-noise ratio, it is difficult to extract representative features of target from SAR images, which greatly inhibits the effectiveness of traditional methods. In order to address the above problems, a framework called contextual rotation region-based convolutional neural network (RCNN) with multilayer fusion is proposed in this paper. Specifically, aimed to enable RCNN to perform target detection in large scene SAR images efficiently, maximum sliding strategy is applied to crop the large scene image into a series of sub-images before RCNN. Instead of using the highest-layer output for proposal generation and target detection, fusion feature maps with high resolution and rich semantic information are constructed by multilayer fusion strategy. Then, we put forwards rotation anchors to predict the minimum circumscribed rectangle of targets to reduce redundant detection region. Furthermore, shadow areas serve as contextual features to provide extraneous information for the detector identify and locate targets accurately. Experimental results on the simulated large scene SAR image dataset show that the proposed method achieves a satisfactory performance in large scene SAR target detection. 相似文献
663.
集中控制混合网络中,异构化网络内部的流量具有一定的规律和特性,如果使用原有的单一的离散式最大极值和无状态的网络资源调度算法,忽略了异构网络规律,会造成网络利用率较低、易震荡、部分网络流延迟等问题。通过分析由集中控制网络和普通网络组成的混合网络的拓扑结构,对混合网络结构中常见问题如流闪现、不能估计的流、路径堵塞或连接震荡场景进行分析,并提出基于期望和状态的流量评价资源规划算法POS和POS-FME。算法考虑混合网络的运行状态,对系统可用资源进行评估,为系统中各种流匹配对应可用资源,并具有一定的预测作用,从而避免混合网络出现运行效率低下的场景。通过实验,POS算法和POS-FME算法相对传统算法,利用率提高了10%~30%,并降低了震荡和平均延迟。 相似文献
664.
665.
进化算法是求解多目标优化问题(MOP)重要而有效的方法。为加快收敛速度,提高收敛精度,在已有算法(NSGA-Ⅱ)的基础上,引进小生境思想,提出了更为合理的排挤机制。通过典型应用函数的计算测试,结果表明:上述改进不仅具有较高的计算效率,而且能够得到分布更为合理的解,且能保持解的多样性分布。 相似文献
666.
航迹关联是分布式多雷达数据融合系统中的关键问题。多个雷达对同一目标观测的局部航迹,在系统偏差的影响下相差很大,难以通过目标位置、速度等信息进行关联判决。基于目标参照拓扑的模糊航迹关联方法,首先利用目标空间上的相对位置信息,提取新的特征———目标拓扑向量,然后考虑正北偏差的影响将其弥散化,继而应用模糊模式识别方法进行分析,建立关联准则,实现目标航迹的自动关联,并可为数据的进一步校准提供先验信息。仿真结果表明该方法具有较高的关联精度和鲁棒性。 相似文献
667.
自适应交互多模型火控跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
以舰载近程防空火控系统的跟踪预测为背景,提出一种自适应的交互式多模型跟踪算法,模型集合取为"当前"统计模型和匀速直线模型.该算法采用后验估计的方法在线辩识及自适应调整上述两个模型的噪声方差,并且采用加权系数限定准则,实现机动目标运动模式与模型集合的自适应.仿真计算证明了该模型算法的有效性. 相似文献
668.
669.
针对基于TPR树索引的连续k近邻查询,引入了一种新的时空距离度量最小最大距离函数作为TPR树索引搜索时节点剪枝上界。提出了一种采用最优优先策略的基于扩展时空距离度量的连续k近邻查询STM-CNN算法,利用最小距离函数进行TPR树索引节点搜索时访问排序,并使用最小最大距离函数对TPR树索引进行剪枝界定。 相似文献
670.
后向投影 (BP)算法是一种被广泛应用于冲激SAR的成像算法。当冲激SAR的发射信号是某一类冲激信号时 ,根据冲激SAR成像的特点 ,推导出BP算法的方位分辨率与成像积累角、信号中心频率的关系。仿真结果表明 ,在相当范围内 ,估计公式都是准确的 相似文献