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基于空间多特征综合推理的航迹航路关联 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航迹分类问题,研究了基于空间多特征的综合推理在航路判读中的应用。首先根据空管系统对航路以及飞机飞行的要求,对航迹航路相关问题进行建模。然后根据已知的传感器系统输出的目标特性(位置,航向)与已知的多个航路信息分别进行相关度计算,构造基本信任函数,通过对其融合,得到目标单特征识别结果。其中,通过合理地引入复合类,实现了对目标类别的广义信任分类。建立了多特征折扣融合算法,对多特征基本信任函数进行折扣后再融合,得到目标多特征识别结果。仿真结果以及空管实际数据测试表明:该算法不仅可以实现航迹分类,同时可以有效地降低分类的错误率。 相似文献
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一种鲁棒的红外与可见光多级景象匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于特征的景象匹配方法对图像噪声和局部形变适应性差以及对特征质量依赖性强等问题,从提高图像特征描述能力入手,将具有局部光照和对比度不变性的相位一致性变换引入到红外与可见光景象匹配的特征表征中,以获得对噪声和局部形变较强的适应性。在此基础上,首先采用抗旋转的圆投影实现图像粗略匹配,然后基于Zernike矩推导出图像的互相关匹配重构函数并用来剔除错误匹配点,最后基于曲面拟合方法获得亚像素定位,从而实现图像精确与鲁棒匹配。仿真实验验证了所提算法的有效性。 相似文献
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基于序列图像的自动目标识别算法 总被引:6,自引:0,他引:6
由于利用单幅二维图像进行三维目标识别存在识别的多义性,提出了一种基于二维序列图像的三维目标自动识别算法。首先以修正的Hu不变矩构造目标的图像识别特征,进而采用BP神经网络分类器构造关于目标融合识别的基本置信指派函数,以神经网络的训练误差构造证据理论不确定性度量,采用基于吸收法的DS证据理论实现高冲突证据的贯序式融合。对各姿态飞机图像识别的仿真表明,该算法对飞机的空间姿态变化具有很强的鲁棒性,能快速地准确识别飞机类型。此外,算法对先验性参数具有一定的鲁棒性。 相似文献
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非线性滤波方法及其在飞行状态及参数估计中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
基于非线性系统高阶近似的思想,提出一种比推广卡尔曼滤波(EKF)更接近非线性系统本质的近似滤波方法,并应用于飞行状态的参数估计(或称为飞行轨迹重构)问题。仿真和实际飞行数据计算结果表明:提出的非线性近似滤波方法比EKF有更高的估计精度和更好的鲁棒性,对飞机机动形状、数据长度要求不高,滤波收敛速度快。利用飞行状态估计数学模型的具体特点,使计算量和存储量大幅度减少。该方法应用于非线性较强的飞行状态及参数估计问题。可得到比EKF更好的结果。 相似文献
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在能量受限的分布式多传感器跟踪系统中,跟踪目标的同时,需要节省能量消耗,延长系统生存周期,本文依据一种传感器节点能量消耗模型,提出了一种以能量消耗和信息增量为效用的传感器管理算法。仿真结果表明该算法能提高跟踪精度,减少能量消耗,延长系统的使用时间。 相似文献
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