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基于改进粒子群算法的复杂地况下雷达布站优化 被引量:9
1
作者 刘砚菊 胡杨 +1 位作者 于洋 宋建辉 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2014年第9期164-168,共5页
针对现有雷达布站数学模型不能解决复杂地况下的雷达布站问题,提出了一种复杂地况下的雷达布站数学模型,该模型解决了雷达在复杂地况下布站位置受限的问题。在此基础上,提出了基于改进粒子群算法的复杂地况下的雷达布站优化算法,该算法... 针对现有雷达布站数学模型不能解决复杂地况下的雷达布站问题,提出了一种复杂地况下的雷达布站数学模型,该模型解决了雷达在复杂地况下布站位置受限的问题。在此基础上,提出了基于改进粒子群算法的复杂地况下的雷达布站优化算法,该算法改善了现有粒子群算法中期搜索性能不强的缺陷。仿真结果验证了提出的改进雷达布站数学模型的可行性和基于改进粒子群算法的复杂地况下雷达布站优化方法的有效性。 展开更多
关键词 复杂地况 雷达布站 数学模型 粒子群算法
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基于RBF神经网络的空中目标识别技术 被引量:17
2
作者 刘砚菊 寇国豪 宋建辉 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2015年第8期9-13,共5页
空中目标识别的正确与否对防空火力的部署、分配及有效打击有着重要的意义。利用径向基函数(RBF)神经网络逼近非线性的空中目标识别模型。在RBF神经网络空中目标识别模型中,输入向量是雷达探测到的空中飞行目标的6种目标属性,输出向量... 空中目标识别的正确与否对防空火力的部署、分配及有效打击有着重要的意义。利用径向基函数(RBF)神经网络逼近非线性的空中目标识别模型。在RBF神经网络空中目标识别模型中,输入向量是雷达探测到的空中飞行目标的6种目标属性,输出向量是空中飞行目标的类型。通过Matlab的数据仿真结果与传统的BP神经网络目标识别模型相比,该模型的误差更小,可以有效地提高空中目标的识别率。 展开更多
关键词 目标识别 RBF 雷达探测 建模与仿真
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改进人工势场法的路径规划算法研究 被引量:16
3
作者 刘砚菊 代涛 宋建辉 《沈阳理工大学学报》 CAS 2017年第1期61-65,76,共6页
针对基于传统人工势场法的机器人路径规划存在局部极小点的问题,提出了一种修改斥力方向和自主建立虚拟目标牵引点相结合的路径规划算法。该算法在修改斥力方向算法中设置了一个临界值,在机器人行走的过程中,若机器人与障碍物的距离大... 针对基于传统人工势场法的机器人路径规划存在局部极小点的问题,提出了一种修改斥力方向和自主建立虚拟目标牵引点相结合的路径规划算法。该算法在修改斥力方向算法中设置了一个临界值,在机器人行走的过程中,若机器人与障碍物的距离大于临界值,机器人路径规划就采用修改斥力方向的算法,当机器人与障碍物的距离小于临界值时,机器人路径规划算法就从修改斥力方向算法转入自主建立虚拟目标牵引点算法。改进后的算法很好地解决了传统人工势场法的局部极小点问题,仿真结果证明了改进后算法的有效性。 展开更多
关键词 人工势场法 机器人路径规划 目标不可达 局部极小值
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一种基于单线激光雷达的无人车避障系统设计 被引量:6
4
作者 刘砚菊 邹波 +1 位作者 宋建辉 池云 《沈阳理工大学学报》 CAS 2017年第2期12-16,共5页
为了实现无人车辆在野外等复杂环境中顺利躲避障碍物以实现独立自主行走的目的,完成了一种基于单线激光雷达的无人车避障系统软硬件设计及障碍信息实时显示界面。该系统将扫描平面区域划分为紧急避障区、避障区以及远离避障区,对障碍物... 为了实现无人车辆在野外等复杂环境中顺利躲避障碍物以实现独立自主行走的目的,完成了一种基于单线激光雷达的无人车避障系统软硬件设计及障碍信息实时显示界面。该系统将扫描平面区域划分为紧急避障区、避障区以及远离避障区,对障碍物信息进行编码,不同区域采取不同的控制策略。实验结果证实了这一设计的合理性,证明了该避障系统能够实现无人车独立自主行走的功能。 展开更多
关键词 无人车辆 单线激光雷达 避障系统
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FNN专家系统在作物最佳生长环境决策中的应用 被引量:2
5
作者 刘砚菊 蒋兵兵 +1 位作者 杜灵 陈亮 《沈阳理工大学学报》 CAS 2016年第3期23-26,110,共5页
基于大棚植物生长数据和环境信息,采用模糊神经网络方法,对植物生长数据进行模糊化处理,通过误差反向传播神经网络方法,建立模糊神经网络推理结构,获得了植物最佳生长状态下的不同生长阶段的环境数据。为后续的大棚温湿度等环境参数控... 基于大棚植物生长数据和环境信息,采用模糊神经网络方法,对植物生长数据进行模糊化处理,通过误差反向传播神经网络方法,建立模糊神经网络推理结构,获得了植物最佳生长状态下的不同生长阶段的环境数据。为后续的大棚温湿度等环境参数控制提供依据。 展开更多
关键词 模糊神经网络 专家系统 环境信息
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多功能单相数字电能表的设计 被引量:2
6
作者 刘砚菊 张永良 《沈阳理工大学学报》 CAS 2006年第4期28-31,共4页
介绍了一种多功能单相数字电能表的设计方法,该电能表不仅实现了高精度的计量功能,还具有预付费、复费率、红外通信、RS485串行通讯等功能.能更好地适应自动化供电系统的需求.
关键词 预付费 复费率 电能表 红外遥控
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空间喷气移动装置的姿态控制建模与仿真 被引量:1
7
作者 刘砚菊 夏文 《沈阳理工大学学报》 CAS 2011年第3期1-4,共4页
喷气移动装置是宇航员在太空中进行舱外活动时的辅助移动装置,通过坐标变换和刚体动力学知识建立了喷气移动装置在空间运动中的运动学模型和动力学模型,利用MATLAB对其在空间中的运动进行模拟仿真,给出运动轨迹、三轴角速度变化曲线和... 喷气移动装置是宇航员在太空中进行舱外活动时的辅助移动装置,通过坐标变换和刚体动力学知识建立了喷气移动装置在空间运动中的运动学模型和动力学模型,利用MATLAB对其在空间中的运动进行模拟仿真,给出运动轨迹、三轴角速度变化曲线和三轴力矩变化曲线,并对其进行分析,验证了模型的正确性. 展开更多
关键词 喷气移动装置 运动学建模 动力学建模 MATLAB仿真
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变压器绝缘油中混合气体的盲信号分离方法
8
作者 刘砚菊 潘胜 +1 位作者 于洋 陈亮 《青岛科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第4期419-422,共4页
将盲信号分离算法与光声光谱检测平台应用到变压器绝缘油中混合气体的检测,能降低对激励光源精度的要求,减少成本,在相同光源的情况下可以提高检测精度。利用盲信号处理中的负熵最大法对CO2、C2H6、C2H23种红外特征吸收峰中心波长特别... 将盲信号分离算法与光声光谱检测平台应用到变压器绝缘油中混合气体的检测,能降低对激励光源精度的要求,减少成本,在相同光源的情况下可以提高检测精度。利用盲信号处理中的负熵最大法对CO2、C2H6、C2H23种红外特征吸收峰中心波长特别接近的主要故障气体进行了盲源分离。实验结果表明,与单纯的光声光谱法进行比较,利用盲信号分离算法能更好地检测出绝缘油中的混合气体的种类和含量,具有较高的检测精度。 展开更多
关键词 混合气体 盲信号分离 光声光谱 负熵最大法
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电磁继电器、接触器可靠性试验系统的硬件设计 被引量:1
9
作者 刘砚菊 高有华 《沈阳航空工业学院学报》 2001年第2期66-67,共2页
本文论述了电磁继电器、接触器可靠性试验系统的结构、功能及特点。描述了试验系统的硬件设计及相应的元器件选取原则 ;阐述了系统实现控制的方法。
关键词 继电接触器 试验系统 硬件设计 可靠性 电磁继电器
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高性能全数字式变频器的研制与应用
10
作者 刘砚菊 张笑微 《沈阳工业学院学报》 2001年第2期35-37,共3页
介绍了全数字式 2 80 k W交流变频调速装置的研制与应用 .该装置采用 IGBT作功率主器件 ,1 6位单片微机控制 .具有调速精度高 ,可靠性好 ,抗干扰能力强 ,节能明显等特点 .
关键词 变频器 单片机 电压空间矢量 全数字式
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基于改进RetinaNet的轻量化航拍目标检测方法 被引量:1
11
作者 刘砚菊 王雪梅 +2 位作者 宋建辉 刘晓阳 蒲家鹏 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第9期76-82,89,共8页
针对无人机航拍图像中存在目标较小、尺度不一以及目标检测算法模型参数量较大等问题,提出基于RetinaNet的轻量化目标检测算法模型:RetinaNet-S。采用GhostNetV2作为轻量化骨干,增强目标的特征信息;在颈部采用轻量化模块GSConv和VoV-GSC... 针对无人机航拍图像中存在目标较小、尺度不一以及目标检测算法模型参数量较大等问题,提出基于RetinaNet的轻量化目标检测算法模型:RetinaNet-S。采用GhostNetV2作为轻量化骨干,增强目标的特征信息;在颈部采用轻量化模块GSConv和VoV-GSCSP,在尽量保证检测精度的同时减少模型的参数量;最后,改进损失函数为Focal SIoU Loss,进一步提升模型的精准度。在VisDrone2019数据集上的实验表明,RetinaNet-S的参数量仅有5.52 M,检测速度提升了9.55 FPS。 展开更多
关键词 航拍图像 目标检测 RetinaNet 轻量化
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基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法 被引量:3
12
作者 宋建辉 张俊 +1 位作者 刘砚菊 于洋 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2017年第2期60-63,共4页
为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的... 为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。 展开更多
关键词 LBP PCA 多传感器 目标识别
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边缘化粒子概率假设密度滤波的多目标跟踪 被引量:1
13
作者 于洋 宋建辉 +1 位作者 刘砚菊 司冠楠 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2017年第5期14-18,22,共6页
针对复杂情况下的多目标跟踪问题,提出一种边缘化粒子概率假设密度滤波(MPF-PHD)方法。该方法首先将复杂情况下多个目标的状态向量分别提取出其中的非线性状态与线性状态。然后利用粒子概率假设密度滤波(PF-PHD)估计非线性状态,利用卡... 针对复杂情况下的多目标跟踪问题,提出一种边缘化粒子概率假设密度滤波(MPF-PHD)方法。该方法首先将复杂情况下多个目标的状态向量分别提取出其中的非线性状态与线性状态。然后利用粒子概率假设密度滤波(PF-PHD)估计非线性状态,利用卡尔曼滤波(KF)估计线性状态,并把其中与非线性状态相关的线性状态估计用来优化非线性状态估计。通过对MPF-PHD方法与传统的PF-PHD方法仿真对比,验证了MPF-PHD方法有效解决了复杂情况下多目标跟踪的漏检问题,提高了多目标状态估计精度。 展开更多
关键词 边缘化粒子概率假设密度滤波 多目标跟踪 非线性状态估计 卡尔曼滤波
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机动目标跟踪的改进自适应滤波算法研究 被引量:2
14
作者 于洋 胡晓芳 刘砚菊 《沈阳理工大学学报》 CAS 2013年第1期56-59,共4页
为了更好地实现机动目标跟踪,在标准自适应滤波算法(Adaptive Filtering algo-rithm,简称AF)的基础上,提出了改进的自适应滤波算法(Improved Adaptive Filtering al-gorithm,简称IAF)。该算法将机动目标的系统误差做为随机噪声,并对加... 为了更好地实现机动目标跟踪,在标准自适应滤波算法(Adaptive Filtering algo-rithm,简称AF)的基础上,提出了改进的自适应滤波算法(Improved Adaptive Filtering al-gorithm,简称IAF)。该算法将机动目标的系统误差做为随机噪声,并对加速度方差进行自适应调整。改进的自适应滤波算法具有计算简单、跟踪精度高等优点。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 自适应滤波 随机噪声 自适应调整
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动态环境下自主式移动机器人的路径规划研究 被引量:1
15
作者 辜吟吟 刘砚菊 陈亮 《沈阳理工大学学报》 CAS 2007年第1期10-12,共3页
首先建立了超声传感器预测模型,然后基于多传感器融合的方法获取准确的动态环境信息,最后在利用遗传算法进行路径规划的基础上,引入模拟退火算法,形成一种遗传模拟退火算法来寻求全局最优路径.仿真结果表明,该算法是正确和有效的.
关键词 路径规划 遗传算法 模拟退火 数据融合
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基于多级MEKF的微型无人机状态估计
16
作者 刘砚菊 李景泉 冯迎宾 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第7期36-43,共8页
针对微型无人机在GPS拒止环境下,低成本惯性测量单元(inertialmeasurement unit,IMU)精度低稳定性差,传统算法难以保障其状态信息解算实时性和精度的问题,提出一种基于IMU和光流传感器融合的多级乘性扩展卡尔曼滤波(multiplicative exte... 针对微型无人机在GPS拒止环境下,低成本惯性测量单元(inertialmeasurement unit,IMU)精度低稳定性差,传统算法难以保障其状态信息解算实时性和精度的问题,提出一种基于IMU和光流传感器融合的多级乘性扩展卡尔曼滤波(multiplicative extended Kalman filter,MEKF)状态估计算法。将磁力计、陀螺仪和加速度计的数据融合以实现姿态估计;利用姿态估计值、加速度和光流数据以实现速度估计;将速度估计值积分融合高度数据,以实现位置估计。实验结果表明,与传统算法相比,该算法能实现更快速可靠的状态估计。 展开更多
关键词 微型无人机 光流传感器 乘性扩展卡尔曼滤波 状态估计
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基于非线性模型预测的四旋翼无人机轨迹跟踪控制 被引量:3
17
作者 闫玉盼 饶兵 +1 位作者 刘砚菊 冯迎宾 《沈阳理工大学学报》 CAS 2024年第1期36-43,49,共9页
针对四旋翼无人机轨迹跟踪控制器跟踪性能不稳定的问题,提出一种基于非线性模型预测控制(nolinear model predict control,NMPC)的轨迹跟踪算法。首先,建立四旋翼无人机的动力学模型,定义四旋翼无人机的位置和姿态为状态量,螺旋桨转速... 针对四旋翼无人机轨迹跟踪控制器跟踪性能不稳定的问题,提出一种基于非线性模型预测控制(nolinear model predict control,NMPC)的轨迹跟踪算法。首先,建立四旋翼无人机的动力学模型,定义四旋翼无人机的位置和姿态为状态量,螺旋桨转速为控制输入量,建立非线性状态空间方程作为控制算法的预测模型。其次,定义最优化函数和四旋翼无人机控制约束,将轨迹跟踪控制问题转换为非线性最优化求解问题。最后,通过多重打靶法求解得到的最优控制量作为四旋翼无人机的输入信号。为验证NMPC算法的跟踪性能,在Matlab中搭建仿真平台进行对比实验,结果表明,与PID和串级模型预测控制(model predict control,MPC)及改进MPC方法相比,NMPC算法能够在满足约束的情况下完成轨迹跟踪任务,误差小、精度高,并具有抗干扰能力。 展开更多
关键词 四旋翼无人机 非线性模型预测控制 轨迹跟踪
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雷达数据关联中动态加权模糊C-均值聚类算法研究 被引量:1
18
作者 张冰冰 于洋 +1 位作者 刘砚菊 陈亮 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2013年第5期22-25,29,共5页
针对雷达本身及测量的运动目标淹没在大量的杂波中而导致所测数据的不准确问题,文中对雷达测量的大量目标数据进行卡尔曼滤波,以减少数据关联时的计算冗余量;并对模糊C-均值(C-Means)聚类算法进行改进,改进后的算法利用实时目标航迹斜... 针对雷达本身及测量的运动目标淹没在大量的杂波中而导致所测数据的不准确问题,文中对雷达测量的大量目标数据进行卡尔曼滤波,以减少数据关联时的计算冗余量;并对模糊C-均值(C-Means)聚类算法进行改进,改进后的算法利用实时目标航迹斜率的变化率对传统的模糊C-Means聚类算法进行动态加权,从而使模糊C-Means聚类算法的目标函数最优化,优化后的目标函数确定的聚类中心更加逼近目标的实际值,从而保证数据关联的准确度,并减少了计算时间,提高算法的效率。仿真实验表明,将文中基于目标航迹斜率变化率动态加权的模糊C-Means聚类算法应用于曲线运动目标的数据关联中,与传统的模糊C-Means聚类算法相比,可以提高数据关联准确度和效率。 展开更多
关键词 航迹斜率变化率 模糊C-Means聚类算法 加权的模糊C-Means聚类算法 曲线运动目标 均方根误差
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基于注意力机制的轻量YOLOv5识别定位算法 被引量:1
19
作者 宋建辉 李亚洲 +1 位作者 刘砚菊 刘晓阳 《沈阳理工大学学报》 CAS 2024年第3期10-17,共8页
为解决医疗看护环境下桌面生活物品检测效果不佳、定位误差较大的问题,提出一种基于YOLOv5的改进模型。首先,在主干网络末端使用坐标注意力(coordinate attention,CA)机制,使算法能够捕获跨通道、跨方向和位置的信息,提高算法的识别精度... 为解决医疗看护环境下桌面生活物品检测效果不佳、定位误差较大的问题,提出一种基于YOLOv5的改进模型。首先,在主干网络末端使用坐标注意力(coordinate attention,CA)机制,使算法能够捕获跨通道、跨方向和位置的信息,提高算法的识别精度;然后,引入GhostConv卷积减少模型参数量,使模型更加轻量化,提高检测速度;最后,使用SIoU替换原算法的定位损失函数,使定位损失计算考虑到真实框与预测框的方向差异,有助于提升模型的稳定性。在COCO数据集部分物品种类上进行多次对比实验,结果表明,与原算法相比较,改进算法的精确率和召回率分别提高了4.1%和1.3%,在交并比为0%~50%和50%~90%时的均值平均精度分别提高了2.7%和3.9%,参数量减少了16.9%,每秒传输帧数提高了0.47帧,平均定位误差在X轴方向上减小了0.29 mm、在Y轴方向上减小了0.14 mm。 展开更多
关键词 YOLOv5 GhostConv卷积 注意力机制 损失函数 目标识别
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基于模板匹配和神经网络的交通标志识别研究
20
作者 蒙昭森 刘砚菊 《数字技术与应用》 2009年第10期112-112,共1页
提出一种基于模板匹配和神经网络相结合的交通标志识别方法。改方法集成了模板匹配的识别交通标志和神经网络识别交通标志的优点。可有效的提高识别的准确率,识别速度和识别的泛化能力。
关键词 交通标志识别 模板匹配 神经网络 集成
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