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准确的航迹预测是提升无人机飞行防相撞空中威胁态势预警能力的基础,针对入侵机,提出一种改进滑动窗多项式拟合航迹预测方法。主要进行两方面改进:一是对当前值之后的数个未来值预测时,为各个预测值在滑动窗内构建合适的多项式拟合方程;二是依据当前航迹值与此前有限个连续航迹值所反映出的目标运动模式信息,自适应调整拟合多项式阶数与滑动窗长度。结果表明:较之传统滑动窗多项式拟合法,本文方法具有更高的航迹预测精度,能够在一定程度上改善非合作航空器的航迹预测精度,验证了其在航迹预测中的可行性和有效性。 相似文献
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传统核窗宽固定的Mean—Shift跟踪算法不能很好地对做复杂运动、尺寸变化的目标进行有效地跟踪,变核窗宽是解决这一问题的途径。图像的边缘表征了目标的重要特征,可以通过提取目标的边缘来确定核窗宽并用于跟踪。基于Canny边缘检测算法确定跟踪窗宽加快了Mean—Shift跟踪算法的运算速度,仿真结果验证了该跟踪算法的有效性。 相似文献
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车牌识别预处理中的二值化及倾斜矫正算法 总被引:4,自引:0,他引:4
车牌识别中的预处理包括图像增强,二值化和噪声去除。由于车牌图像摄取的特殊性,使得车牌在图像中通常是倾斜的,而倾斜的车牌是很难被分割和识别的,因此车牌倾斜矫正已成为车牌识别系统中一个必需解决的问题。给出了基于图像特征线的二值化阈值确定和针对车牌图像的倾斜矫正改进算法,对车牌的水平和垂直方向分别采用了不同的矫正方法,实验结果表明此算法是快速有效的。 相似文献
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二值卷积神经网络(BNN)占用存储空间小、计算效率高,然而由于网络前向的二值量化与反向梯度的不匹配问题,使其与同结构的全精度深度卷积神经网络(CNN)之间存在较大的性能差距,影响了其在资源受限平台上的部署。至今,研究者已提出了一系列网络设计与训练方法来降低卷积神经网络在二值化过程中的性能损失,以推动二值卷积神经网络在嵌入式便携设备发展中的应用。因此,本文对二值卷积神经网络进行综述,主要从提高网络表达能力与充分挖掘网络训练潜力两大方面,给出了当前二值卷积神经网络的发展脉络与研究现状。具体而言,提高网络表达能力分为二值化量化方法设计、结构设计两方面,充分挖掘网络训练潜力分为损失函数设计与训练策略两方面。最后,对二值卷积神经网络在不同任务与硬件平台的实验情况进行了总结和技术分析,并展望了未来研究中可能面临的挑战。 相似文献
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针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步~10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。 相似文献
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针对航天器目标识别中现有的光照变化和图像模糊条件下几何仿射不变矩识别不稳健问题,根据灰度光照模型,结合图像模糊和不变矩的基本理论,提出了一种光照模糊不变量,与几何仿射不变矩进行融合,构建出一种新的光照模糊相似融合(CIBA)不变矩,并从理论上证明了光照、模糊和相似变换(平移、缩放和旋转)不变性。对3种不同的航天器目标的识别实验表明,光照模糊相似融合不变矩在最小距离分类器中的识别准确率达到了86.37%,比几何仿射不变矩提高了94.00%,比具有光照不变性的几何仿射不变矩提高了24.54%,有效地解决了对不同位姿、不同光照模糊条件下的航天器目标识别问题,提高了基于矩的目标识别鲁棒性。 相似文献
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计算实际机翼湍流边界层流动的积分法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文采用一种拟坐标变换掺混方法,计算任意外形机翼的三维边界层流动,亦适用于边界层外流为位流或非位流情况。对C-5A机翼的计算结果表明,该方法具有同微分方法可以比拟的计算精度。并分析了在亚音速情况下粘性对机翼升力和力矩的干扰影响。 相似文献
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Dim target detection using high order correlation method 总被引:2,自引:0,他引:2
Liou R.-J. Azimi-Sadjadi M.R. 《IEEE transactions on aerospace and electronic systems》1993,29(3):841-856
This work presents a method for clutter rejection and dim target track detection from infrared (IR) satellite data using neural networks. A high-order correlation method which recursively computes the spatio-temporal cross-correlations between data of several consecutive scans is developed. The implementation of this scheme using a connectionist network is presented. Several important properties of the high-order correlation method which indicate that the resultant filtered images capture all the target information are established. The simulation results obtained with this approach show at least 93% clutter rejection. Further improvement in the clutter rejection rate is achieved by modifying the high-order correlation method to incorporate the target motion dynamics. The implementation of this modified high-order correlation using a high-order neural network architecture is demonstrated. The simulation results indicate at least 97% clutter rejection rate for this method. A comparison is also made between the methods developed here and the conventional frequency domain three-dimensional (3-D) filtering scheme, and the simulation results are provided 相似文献
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薄壁结构的加筋布局优化设计 总被引:2,自引:0,他引:2
采用拓扑优化方法研究了薄壁结构的加筋布局优化问题。考虑到航空航天领域薄壁加筋结构的大量使用与结构形式的复杂性,提出了一种适用于有限元自由网格剖分的加筋设计新方法——几何背景网格法。该方法一方面通过定义几何背景网格的大小,实现了加筋设计域内任意离散网格沿加筋高度方向的布局参数化定义;另一方面,通过背景网格曲线坐标系下的定义,实现了三维曲面薄壁壳结构的加筋布局设计。采用该方法分别对平面结构与曲面薄壁结构进行了以结构刚度最大为目标的加筋优化设计。数值结果表明,所提出的方法能有效获得合理的加筋布局。 相似文献
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薄壁结构的加筋布局优化设计 总被引:2,自引:0,他引:2
采用拓扑优化方法研究了薄壁结构的加筋布局优化问题.考虑到航空航天领域薄壁加筋结构的大量使用与结构形式的复杂性,提出了一种适用于有限元自由网格剖分的加筋设计新方法--几何背景网格法.该方法一方面通过定义几何背景网格的大小,实现了加筋设计域内任意离散网格沿加筋高度方向的布局参数化定义;另一方面,通过背景网格曲线坐标系下的定义,实现了三维曲面薄壁壳结构的加筋布局设计.采用该方法分别对平面结构与曲面薄壁结构进行了以结构刚度最大为目标的加筋优化设计.数值结果表明,所提出的方法能有效获得合理的加筋布局. 相似文献
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针对传统轨道优化方法无法应用于轨道在线优化的问题,提出了三阶辛普森配点法结合乘子法求解轨道在线优化问题的方法.首先建立变轨的最优化模型;然后,用三阶辛普森配点法将该最优控制问题转化为受约束的非线性规划问题;最后,采用增广拉格朗日乘子法对转化得来的受约束的非线性规划问题进行求解.仿真结果表明,所提出的方法可以得到高精度的轨道优化结果,并且对状态量和控制量的初值选取不敏感,且仿真具有实时性,计算速度快,可以达到在线进行轨道优化的要求. 相似文献