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在预警监视领域,及时地预测目标行为模式对于态势认知至关重要。首先,针对当前大多数目标行为分类器实时性不强、对离群轨迹不敏感等问题,提出了带有离群检测的归纳式一致性多类预测器(ICMP)。其次,针对目标行为分类算法仅考虑目标的空间位置信息,而忽略航向和速度信息的问题,基于轨迹的时间和空间2个维度的信息提出了时空Hausdorff距离(STHD),从而可以有效区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。然后,基于定向时空Hausdorff距离和K最近邻思想构造了定向时空Hausdorff最近邻不一致性度量函数(DSHNN-NCM);在此基础上,提出了带有离群检测的序贯时空Hausdorff最近邻归纳式一致性多类预测器(SSHNN-ICMP),能够在预警监视场景下对目标频繁出现的行为进行在线学习和分类。最后,分别在仿真军事场景和真实民用场景中进行实验分析,结果表明本文算法具备较好的准确性和实时性,在预警监视任务中有良好的应用前景。 相似文献
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滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。 相似文献
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长度单位定义是建立在光直线传播、光速在真空中为常数,以及光速各向同性的理论基础上,二维球面上的直线,在三维空间中是弯曲的测地线;三维空间的直线,在四维时空中也是弯曲的测地线。长度单位的定义是否适用四维时空呢?SI秒和SI米的定义适用于全域时空,但使用它们必需明确原时和坐标时的区别。爱因斯坦的狭义相对论以及光速不变原理只适用于惯性系,不适用于非惯性系。本文以转盘上的非惯性坐标系为例,利用广义相对论的坐标变换和时空度规运算,揭示了非惯性坐标系上的时空弯曲和光的非直线传播现象。计算了非惯性坐标系上Sagnac效应对卫星和地面站双向测距的影响,初步研究表明空间测量范围从局域推广到全域的话,诸如引力红移、相对速度效应、Sagnac效应等将会成为空间长度测量不确定度的影响因素,因此空间计量理论必须建立在广义相对论基础之上,用四维时空观念理解空间距离测量问题。 相似文献
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通过任务规划技术合理的优化太阳能无人机的飞行轨迹和动力学参数,能够有效提高太阳能无人机的能量利用率,使其胜任许多大范围跨时间跨空间飞行任务。从能量建模、续航评估和能量管理策略3个方面对大跨时空任务背景下太阳能无人机任务规划技术的研究进展进行了综述。在能量建模方面,介绍了当前主流的太阳辐射模型和能量生产基本框架;在续航评估方面,分析了目前的指标设计和应用方法;在能量管理策略方面,从能量综合应用、风力滑翔机制、轨迹优化方法和面向特定任务的应用4个角度,梳理了当前的研究现状。最后,对该领域未来可能的研究方向进行了展望。 相似文献
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