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准确的弹道系数辨识和精确的目标状态估计是再入目标高精度跟踪与高可靠识别的关键。一方面,状态估计的误差会造成模型参数(弹道系数)的辨识风险;另一方面,模型参数的辨识偏差又会导致模型失配从而降低目标状态的估计精度。因此,需要实现再入目标的状态估计和参数辨识的联合优化。针对再入目标弹道系数未知情形,提出了一种基于期望最大化(EM)框架并采用粒子滤波(PF)平滑器实现的PF-EM联合优化算法。在E步基于粒子平滑器得到目标状态的后验平滑估计,M步采用数值优化算法更新上一次迭代的弹道系数,通过E步和M步的不断迭代,以保证状态估计和弹道系数辨识的一致性。算法仿真对比表明:所提算法的状态估计和参数辨识精度均优于传统的状态增广算法。 相似文献
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一种基于边缘测度的加权Hausdorff景象匹配方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对经典Hausdorff距离匹配算法中仅考虑图像间边缘点的几何关系,而未充分考虑边缘点边缘测度显著性差异对Hausdorff有向距离贡献不同的特点,提出一种基于边缘测度的加权Hausdorff距离(EM-WHD)景象匹配方法.该方法集合结构张量和局部均值比方法构造出边缘测度图像,并根据测度图提取图像边缘;在图像匹配过程中.基于边缘测度的显著性不同,对每个边缘点采用不同权值的加权Hausdorff距离进行图像匹配定位.仿真实验结果证明了本文方法的有效性和计算快速性. 相似文献
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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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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