基于多传感融合的目标跟踪方法研究

针对单一传感器对前方车辆识别准确率低的问题,基于多传感器融合模型建立了1种目标车辆识别方法。首先开展摄像头与毫米波雷达的联合标定,实现多传感器在时空上的融合;然后引入全局最近邻算法对雷达和摄像头各自采集的目标序列与跟踪目标进行数据匹配,确定跟踪目标的2组局部估计;最后通过D-S证据理论对2组目标序列进行优化组合,获取车辆行驶状态的最优结果,从而实现对目标的识别。通过Matlab/Simulink联合搭建试验平台对所研究的融合模型进行算法验证。试验结果表明:该融合算法在不同天气条件下对目标的平均检测率为88.3%,可实现对目标车辆的准确识别与跟踪。     

改进的多目标多传感器数据融合相关算法

数据融合是利用计算机对数据进行一定处理，得出目标状态及势态估计的多层次多平台过程。详细讨论了对目标的跟踪算法，此算法不仅对多目标，而且对新出现目标和机动目标均能进行识别和跟踪。     

双／多基地雷达对抗技术

扼要论述了双／多基地雷达的基本概念、模型及其电子对抗特征，并介绍了多传感器数据融合的基本概念；重点论述了用雷达侦察和通信侦察两种传感器通过数据相关处理以实现对双／多基地雷达进行侦察识别的相关识别方法，计算机模拟结果表明此方法是可行的；最后，讨论了对双／多基地雷达的干扰方法。     

雷达辐射源模糊识别算法改进

改进了复杂电磁环境下雷达辐射源模糊识别算法。改进算法通过证据组合对模糊隶属度进行融合,很好地解决了识别中的不确定性,错误的识别结果经过融合后得到去除。采用最优隶属准则进行雷达辐射源类别决策,融合后的辐射源正确识别率得到明显提高。仿真结果及对比实验表明,相比于模糊识别算法,信噪比不小于0dB时,改进算法的正确识别率大于90%。     

应用免疫策略的多传感器决策融合设计

使用基于改进型人工免疫策略的优化算法,在统计相关的观测条件下,对固定融合规则的基于奈曼-皮尔逊准则的分布式多传感器决策融合系统进行优化设计。算法首先以筛选算子进行预搜索缩小范围,然后使用人工免疫策略方法进行全局搜索,计算过程无须使用目标函数的导数信息。对分布式多传感器决策融合系统的优化设计结果表明,优化算法在收敛性和精度上均优于传统梯度算法,并在此基础上对不同信号期望值下的最优融合规则进行了讨论。     

基于证据加权融合的改进D-S目标识别算法

为有效融合高冲突证据,在总结已有D-S改进算法(CID-S)的基础上提出了新的基于证据加权融合的改进D-S目标识别算法(NID-S).该算法充分考虑了待融合的两证据源与其他证据源间的关联关系,根据相似度矩阵非负对称的性质求取各证据源的相似度、可信度等特征,进而利用证据源的可信度进行加权平均求和,得到不同证据源对各焦元的支持度,并将其作为一组中心值;然后构造相似度函数,并计算不同证据源中的各焦元信度赋值与其对应焦元的中心值的关联程度,从而确定参与产生矛盾信息的焦元的可信度;最后,在局部冲突信息再分配的基础上,给出改进的D-S组合规则.并与D-S算法、已有改进D-S算法进行仿真分析、对比,结果表明:无论是在相对好的探测环境还是强干扰的环境下,本文所提出的改进D-S算法的目标识别结果均优于D-S及其已有改进算法,且是一种实时性好、抗干扰能力较强,适用范围广泛的目标识别算法.     

基于模糊神经系统的多传感器数据融合算法

将自适应模糊神经推理系统(ANFIS)和卡尔曼滤波器应用于目标跟踪系统中,构成多传感器数据融合算法。该算法假设在目标运动过程中,过程噪声和测量噪声是相互独立的高斯白噪声序列。使用ANFIS分别对目标的加速度和测量噪声的方差进行估计,通过卡尔曼滤波器获得目标后验状态,最终由神经网络对多传感数据进行融合得到系统输出。仿真结果表明,该算法可以通过自适应调整跟踪参数有效地防止目标丢失。     

移动机器人系统多传感器信息融合研究

多传感器信息融合是目前移动机器人领域的主要研究热点。全面讨论了多传感器信息融合技术的主要研究进展及其在移动机器人系统中的典型应用情况；简要介绍了多传感器信息融合的基本实现方法；系统分析了移动机器人系统中多传感器信息融合的主要研究目标与研究内容；在此基础上，提出一种基于多传感器信息融合的足球机器人定位与导航系统的设计实现方案。     

多信息融合技术及在无损检测中的应用

研究了基于D-S证据理论的多传感器决策层信息融合的实现方法和算法,探讨了将Dempster联合规则推广到多源信息时取消中间联合过程的归一化计算问题,推导出了改进算式。应用于无损检测,用超声波等三种传感器对一铸件进行无损检测仿真实验,结果证明能够提高检测速度与检测精度。     

基于模糊Topsis的传感器资源分配算法

影响传感器资源分配的目标属性有多种.文中将目标模糊多属性效用作为传感器资源分配的依据,提出了一种基于模糊Topsis的传感器资源分配算法,并分别给出了影响资源分配的目标多属性模糊效用函数.提出了几种传感器资源分配性能评价指标.仿真结果表明,该算法充分考虑了目标跟踪和威胁等多因素,更符合不同目标对传感器资源的需求.     

阐释学视角下的典籍文化翻译——以《三国演义》两个英译本为例

典籍翻译是一种源文本与目标读者之间不断延续的视界融合过程。翻译中需要根据读者的"偏见"采取对应的翻译策略,使文本与读者形成有效地视界融合和组合再造;同时应通过不同时期的不同译本,向目标读者不断地输出异质性成分,达到文化传播目的。     

测向交叉定位系统的动态航迹起始算法

提出了一种两站测向交叉定位系统多目标跟踪的动态航迹起始算法。该算法根据启发式规则消除一部分虚假定位点,用Hough变换法检测出所有直线航迹,再利用逻辑法起始真实目标的航迹。对存在虚警、漏检和目标数量未知的复杂环境的仿真研究,证明了该算法的有效性。讨论了新算法由两站系统推广到多站系统的方法,避免了多站测量数据关联的NP完全问题。     

基于提升小波变换的医学图像融合算法

图像融合是将多幅图像的信息综合到一幅图像的技术,它使得融合后的图像包含更为准确、更为全面可靠的图像描述。为了改善传统医学图像融合算法对细节信息的丢失,采用提升小波的方式将源医学图像进行分解,并分别对高低频采用不同的融合规则,最后经小波逆变换得到目标图像。仿真实验结果表明,该算法是有效可行的。     

模糊神经网络在雷达网数据融合中的研究

根据数据融合的原理,对雷达网数据融合问题提出了一种模糊神经网络模型,讨论了神经元感应场内模糊隶属度函数最大的WTA竞争机制和目标数据的重复融合问题。通过三目标数据关联的仿真实验,证明了该方法的有效性。     

网格聚类在多雷达数据融合算法中的应用

应用网格聚类的方法区分同一雷达接收的不同目标的观测数据,通过类间数据融合,实现同一目标不同雷达接收数据的融合,以便对多目标进行实时跟踪。研究了观测数据网格聚类的基本思想、形式化描述及算法实现,讨论了对机动目标跟踪的Kalman滤波方程及空管系统中易于计算的各参数矩阵理论依据及相应的初值。仿真结果表明,通过网格聚类能很好地区分不同目标,聚类后再进行跟踪融合更加准确。     

一种新的高分辨定位去噪方法

高分辨定位技术在近几年得到人们的广泛注意,在这方面的研究工作相当活跃。本文提出一种新的多目标阵列接收信号协方差矩阵的去噪方法,并对结果进行了计算机模拟。     

论经济法的独立与融合

独立与融合是经济法30年发展历程中的两个主要特征.寻求独立的经济法地位是经济法学者一直努力的目标,但直到目前仍然没有形成统一的理论;融合是现代经济法发展和自我完善的必然和基本途径.经济法及其学科的发展需要处理好独立与融合之间的关系.     

论归化和异化在文化交融中的作用

当今世界文化间的关系错综复杂,文化交流日益频繁。作为文化交流形式之一的翻译实际是一种文化交融。归化和异化作为两种翻译策略,在文化交融中起着重要作用。如果灵活得当地运用,就能消除源语文化和目的语文化之间的障碍,从而促进文化的交流。     

女大学生体育健身现状的调研与分析

通过实地考察、访谈法、问卷调查法、数理统计法、对长沙市区5所大学在校女生参与体育健身的现状、动机等方面进行调查分析。研究表明:女生参加体育健身的主要目的是娱乐身心、强身健体等,从以往的健身为主的单一目标向娱乐、健身、交际并举的多目标方向发展。但缺乏计划性、科学性。建议:1)加强对女生进行健身理论知识的传授及健身教育的宣传;2)提高体育经费的投入,完善体育活动的场地、设施;3)在校园内创造一种良好的健身气氛和健身环境,培养她们体育锻炼的意识、技能和习惯,为实施终身体育打好基础。     

民族体质融合对辽金文学的历史意义

民族融合不仅反映在文化融合方面，而且反映在体质融合方面。二者都对辽、金文学产生了显著影响。相对而言，文化融合的文学意义多为人所注目，然而体质融合的文学意义也不可低估。体质融合通过异质血统的不断交流使各族人一代又一代从异族父母双方获得不同族群的遗传基因，保证后代子孙在体格和智力方面持续不断地得以变异和优化。契丹、女真、渤海、鲜卑、突厥和汉都是体质融合的优生民族，孕育出大量作家，对辽、金文学的繁荣、发展有着重大的历史功绩。民族体质融合对辽、金文人和作家的气质、性格和文化心理结构的改造、重铸有决定性作用。辽、金两朝出现的大量的混血种作家和先世已被同化入汉人的北方民族后裔作家的文学成就和创作体貌也都充分体现了体质融合的重大历史意义。