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针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。 相似文献
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人为依据经验确定转台调节过程中的PID参数不仅效率低,而且参数的精度低,难以达到满意的效果。为解决该问题,提出了一种基于天牛群算法的PID参数寻优方法。首先建立了转台的数学模型,其次介绍了天牛群算法的算法流程、目标函数和寻优过程,最后使用IAE准则通过该算法对参数寻优得到一组最优解。通过与依据经验确定的PID参数对比,采用天牛群优化算法得到的PID参数更有依据,而且转台控制系统的阶跃响应稳定时间为1.1s,超调量为7.4%。 相似文献
166.
介绍了LDPC码的编译码原理,建立了一种应用LDPC码的联合信源信道编码图像传输系统结构,对其性能进行了分析,并给出了LDPC码在联合信源信道编码中应用的进一步研究方向。 相似文献
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为研究航天工况下绿茶及红茶中钙、镁、钾、钠、γ-氨基丁酸(GABA)、没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)、没儿茶素没食子酸酯(ECG)溶出特性,以太空绿茶及太空红茶为原料,采用(65±1)℃去离子水模拟太空泡茶程序,梯度冲泡5次,并通过电感耦合等离子体发射光谱法测定钾、钠、钙及镁矿物质营养元素含量,采用液相色谱-质谱法测定EGCG、ECG及GABA相对含量。结果表明:矿物质元素溶出率由高到低为钾、镁、钠、钙,元素溶出率与冲泡次数呈指数函数关系,5次冲泡各矿物质元素溶出率太空绿茶分别为86.98%、44.25%、17.95%和7.17%,太空红茶为93.34%、36.04%、26.19%和5.2%;EGCG、ECG及GABA3种成分溶出量随浸泡次数呈线性降低关系,在相同固液比条件下太空绿茶EGCG、ECG溶出量较太空红茶高,GABA在太空红茶中溶出量较高。 相似文献