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题名基于分层融合结构的组合导航系统仿真分析
被引量：2
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作者
衣晓
何友
关欣
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机构
海军航空工程学院信息融合技术研究所
海军工程大学兵器工程系
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2003年第4期531-533,共3页
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基金
全国优秀博士学位论文作者专项基金(200036)
高校骨干教师基金(3240)。
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文摘
依据多传感器信息融合理论,将分层融合结构是应用到组合导航系统中,并与目前广泛应用的联合滤波算法(Federated Filtering)进行了比较。对INS/GPS/Doppler系统的仿真结果表明,有序分层融合结构可有效地应用于多传感器组合导航系统,并且导航精度优于联合滤波的结果。
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关键词
组合导航系统
系统仿真
分析
分层融合结构
信息融合
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Keywords
hierarchical fusion architecture
federated filtering
integrated navigation
information fusion
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分类号
TN966
[电子电信—信号与信息处理]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多尺度渐近金字塔的太阳电池缺陷检测网络
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作者
朱磊
耿萃萃
李博涛
潘杨
张博
姚丽娜
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机构
西安工程大学电子信息学院
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出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第5期267-274,共8页
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基金
国家自然科学基金(61971339)
陕西省重点研发计划(2019GY-113)
陕西省自然科学基础研究计划(2019JQ-361)。
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文摘
以YOLOv8网络为基础提出一种多尺度渐近金字塔网络MSANet。首先使用带有分层特征融合结构的特征提取块M-Block替换常规卷积层,以增强网络对多尺度目标的特征提取能力;其次引入空间注意力机制(SRU),抑制背景区域的特征冗余,使网络能更关注重点区域的同时减少参数量的引入;最后提出一种改进渐近金字塔网络AFPNa结构,缓解网络在特征融合过程中信息的丢失或退化问题,提升缺陷检测精度。实验结果表明,与YOLOv8原模型及RTMDET等7种先进检测网络相比,MSANet具有更高的检测精度,相较原模型均值平均精度提升5.7个百分点。
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关键词
缺陷检测
深度学习
太阳电池
分层特征融合结构
多尺度渐近金字塔
空间注意力机制
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Keywords
defect detection
deep learning
solar cells
hierarchical feature fusion structure
multi-scale asymptotic pyramid
spatial attention mechanism
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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