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31.
基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。  相似文献   
32.
基于应变路径法和球孔扩张理论,结合真实源与虚拟源、真实源与虚拟汇的相互作用,在假定土体变形为小应变的前提下,将压入实心桩单桩挤土位移的求解方法应用于压入管桩,通过求解真实源与虚拟汇共同作用下产生的竖向挤土位移,并修正地表面处的附加剪应力,得到压入管桩单桩竖向挤土位移的解析解;通过求解真实源与虚拟源共同作用下产生的水平挤土位移,并修正地表面处的附加正应力,得到压入管桩单桩水平挤土位移的解析解。由挤土位移的解析解可知,桩长、管桩内外径和土塞高度最大值的变化都会对压入管桩挤土位移产生影响。  相似文献   
33.
如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。  相似文献   
34.
针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯模型,采用防发散无迹卡尔曼滤波方法和自适应网格的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用。  相似文献   
35.
研究临近空间高超声速飞行器在运动特点,针对强杂波环境下高速、高机动目标跟踪问题,提出用新息滤波减小观测噪声以修正模型概率更新过程的算法。Monte-Carlo仿真结果表明:该算法可以有效减小量测噪声对系统滤波的影响,提高滤波精度,在临近空间强杂波环境下具有较好的跟踪精度,具有一定工程实用价值。  相似文献   
36.
码相位鉴别器作为延迟锁定环的主要组成部分,其性能直接影响了接收机伪码的跟踪精度。针对输入信号有限字长效应对鉴相器性能的影响,提出一种新的基于信号统计特性的分析方法,分析了归一化早迟幅度鉴相器输入信号有限字长对输出性能的影响。理论分析和仿真结果表明,字长效应在输入信号高信噪比下比低信噪比时明显,随着信噪比的增加,由有限字长导致的伪码跟踪精度损失将增加,而当输入信号采用4bit以上的量化时,字长效应对伪码跟踪性能的影响将可忽略。该结论可用于指导接收机低功耗小型化设计。  相似文献   
37.
Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。  相似文献   
38.
针对高动态环境下载波信号会产生较大多普勒频移而导致跟踪环路失锁的问题,对其基带信号进行双向限幅以改进Costas环的鉴相特性。同时,采用叉积型鉴频器,通过频率牵引使捕获后的频差达到跟踪模块的工作范围,并根据对锁相环和锁频环的特性分析及其各自的优缺点,选择锁频环辅助锁相环的复合结构。仿真试验结果表明,在高动态环境下(运动速度1 200 m/s)该跟踪环可以快速跟踪卫星信号,即时误差趋近于0,且当加速度达到40 g以上时,经过该复合环跟踪后的多普勒频移比传统锁相环减小了50%以上。  相似文献   
39.
针对目前大多数多核处理器任务分配优化算法没有考虑关键路径上节点对任务完成时间的重要影响,导致任务完成总时间延迟的问题,提出了基于关键路径和任务复制(CPTD)的单任务调度算法。CPTD算法通过复制任务图中fork节点的方式将任务图转化为与之相对应的产品加工树;再在生成的产品加工树中找到关键路径,并采取使关键路径上节点的紧前节点尽早调度的方式,使关键路径上节点尽早开始执行,进而使产品加工树中节点完成时间得以提前,达到缩短任务执行总时间的目的。理论分析表明,CPTD算法能够实现应用程序在多核上充分并行处理,并能缩短任务完成时间。  相似文献   
40.
基于窗口预测匹配的序列图像点目标轨迹检测算法   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
序列图像中运动点目标轨迹的实时检测算法,是目标识别、实时跟踪处理系统中的关键算法之一。在分析不同层次处理方法的基础上,给出了一种基于预测、窗口匹配的点轨迹预测—匹配检测算法,并根据仿真实验的效果,指出此算法可有效地对低信噪比序列图像运动点目标轨迹进行实时检测,具有多目标轨迹检测能力。  相似文献   
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