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基于神经网络的目标分群及目标运动状态预测被引量：4: 1; 作者张永利刘楠楠王兆伟《舰船电子对抗》 2020年第3期7-12,共6页; 态势估计是对动态变化的对象感知并对提取的态势要素进行觉察、理解和预测的处理过程。以目标运动状态特征为依据,基于自组织竞争神经网络,对传感器量测数据进行无监督的自组织聚类,将各个量测数据准确划分到各个类别当中,解决目标分群... 展开更多; 关键词自组织竞争神经网络目标分群 ELMAN神经网络目标运动状态预测态势估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于运动状态和敌我属性的空中目标融合识别被引量：12: 2; 作者王壮郁文贤 +1 位作者庄钊文胡卫东《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期83-87,共5页; 研究了基于实时跟踪器的空中目标航迹身份识别问题。从分析目标运动状态和敌我属性的不确定性出发 ,建立了空中目标身份统计模型 ;根据建立的模型 ,通过采用Dempster Shafer证据理论方法 ,对空中目标进行融合识别。仿真实验结果证明了... 展开更多; 关键词目标身份建模 D-S证据理论融合识别目标运动状态敌我属性空中目标跟踪器 C^4ISR系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Kalman滤波算法对运动目标射击研究被引量：3: 3; 作者段菖蒲刘琼唐克《兵工自动化》 2015年第4期1-4,12,共5页; 针对传统炮兵对运动目标射击时间长、精度低的问题,提出采用卡尔曼滤波对目标运动状态进行准确估计。分析卡尔曼滤波算法的特点,采用预测—更新的递推算法,以某装甲目标为例求取系统状态估计值,并对运动目标射击中的应用进行研究。仿真... 展开更多; 关键词卡尔曼滤波目标运动状态估计预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Mean Shift和Kalman滤波相结合的运动目标跟踪方法被引量：2: 4; 作者姜涛蒋元友廖敏江《广东通信技术》 2015年第1期42-46,共5页; 为了使Mean shift算法能跟踪快速运动目标和大比例遮挡的目标,算法引入Kalman滤波对目标位置进行预测,Mean shift在预测位置邻域内搜索目标位置。同时对引入Kalman滤波的算法进行试验分析发现,不能有效的跟踪运动状态突然变化的目标,为... 展开更多; 关键词快速运动目标大比例遮挡目标运动状态突变目标跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于感知信息的USV目标环绕跟踪方法被引量：3: 5; 作者宋吉广李德隆 +3 位作者冯亮刘阳林扬孙铁铭《水下无人系统学报》 2023年第5期696-702,共7页; 无人水面艇(USV)作为一种智能水面工具,可实现航行控制、水面目标识别与感知等基本功能,但伴随着工程需求的多元化,如水面失事货轮、未知船只特征识别、失事飞机等搜救探测任务,该基本功能已无法完成任务,因此需要开展一种可对目标进行... 展开更多; 关键词无人艇感知信息目标环绕跟踪目标运动状态估计虚拟目标点跟踪算法重规划跟踪策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

Kalman滤波融合优化Mean Shift的目标跟踪探讨: 6; 作者王效良文成林《科技创新与应用》 2015年第26期39-39,共1页; Mean Shift目标跟踪算法具有简单稳定的特性,因此被广泛地应用于目标跟踪实际行动中,但同时也存在一定的局限性,在被跟踪目标和目标所在背景的颜色比较接近、目标正在快速运动或者存在较大比例遮蔽物遮挡目标时,Mean Shift目标跟踪算法... 展开更多; 关键词 KALMAN滤波 Mean SHIFT算法融合优化目标跟踪目标运动状态突变; 在线阅读下载PDF 职称材料

稳像火控系统误差分析被引量：4: 7; 作者罗来科王耀北王顺岭《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2002年第5期30-32,35,共4页; 通过对坦克稳像火控系统预测模型和目标运动状态测量的误差分析,提出提高测量精度和射击命中率的措施。; 关键词坦克稳像火控系统预测模型目标运动状态误差分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于神经网络的目标分群及目标运动状态预测被引量：4: 1; 作者张永利刘楠楠王兆伟; 机构中国电子科技集团公司电子科学研究院; 出处《舰船电子对抗》 2020年第3期7-12,共6页; 文摘态势估计是对动态变化的对象感知并对提取的态势要素进行觉察、理解和预测的处理过程。以目标运动状态特征为依据,基于自组织竞争神经网络,对传感器量测数据进行无监督的自组织聚类,将各个量测数据准确划分到各个类别当中,解决目标分群的问题。对于具有明显的时变性和不确定性的空中目标的运动特征,Elman神经网络可反映系统随时间变化的动态特性及存储信息的能力,预测任意逼近非线性函数,通过学习历史数据建模,对目标的运动特征进行网络训练,预测目标运动状态,为实现多目标环境下的航迹接续提供方法借鉴。; 关键词自组织竞争神经网络目标分群 ELMAN神经网络目标运动状态预测态势估计; Keywords self-organizing competitive neural network target grouping Elman neural network prediction of target motion state situation assessment; 分类号 TN971.1 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于运动状态和敌我属性的空中目标融合识别被引量：12: 2; 作者王壮郁文贤庄钊文胡卫东; 机构国防科技大学ATR重点实验室; 出处《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期83-87,共5页; 基金国家部委基金资助 ( 98 J6 6 2 KG0 112 ) 国家部委项目资助 ( 6 4 2 4); 文摘研究了基于实时跟踪器的空中目标航迹身份识别问题。从分析目标运动状态和敌我属性的不确定性出发 ,建立了空中目标身份统计模型 ;根据建立的模型 ,通过采用Dempster Shafer证据理论方法 ,对空中目标进行融合识别。仿真实验结果证明了模型和算法的有效性。; 关键词目标身份建模 D-S证据理论融合识别目标运动状态敌我属性空中目标跟踪器 C^4ISR系统; Keywords target identity modeling D S evidential theory fusion identification; 分类号 TN971.1 [电子电信—信号与信息处理] E141.1 [军事—军队指挥学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Kalman滤波算法对运动目标射击研究被引量：3: 3; 作者段菖蒲刘琼唐克; 机构陆军军官学院炮兵系炮兵教研室陆军军官学院步兵系军事训练教研室; 出处《兵工自动化》 2015年第4期1-4,12,共5页; 文摘针对传统炮兵对运动目标射击时间长、精度低的问题,提出采用卡尔曼滤波对目标运动状态进行准确估计。分析卡尔曼滤波算法的特点,采用预测—更新的递推算法,以某装甲目标为例求取系统状态估计值,并对运动目标射击中的应用进行研究。仿真结果表明:该算法能对目标运动状态进行快速准确的估计,大大提高炮兵火力反应速度和射击精度,有效地提高炮兵作战效能。; 关键词卡尔曼滤波目标运动状态估计预测; Keywords Kalman filtering moving target state estimate predict; 分类号 TJ303 [兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Mean Shift和Kalman滤波相结合的运动目标跟踪方法被引量：2: 4; 作者姜涛蒋元友廖敏江; 机构重庆邮电大学通信新技术应用研究中心重庆信科设计有限公司; 出处《广东通信技术》 2015年第1期42-46,共5页; 文摘为了使Mean shift算法能跟踪快速运动目标和大比例遮挡的目标,算法引入Kalman滤波对目标位置进行预测,Mean shift在预测位置邻域内搜索目标位置。同时对引入Kalman滤波的算法进行试验分析发现,不能有效的跟踪运动状态突然变化的目标,为此提出采用两次Bhattacharyya系数大小判断的方法。实验证明,提出的算法能够有效的跟踪运动目标,对于快速运动目标、大比例遮挡的目标以及运动状态突变的目标都有很好的跟踪效果,具有很好的鲁棒性。; 关键词快速运动目标大比例遮挡目标运动状态突变目标跟踪; 分类号 TN713 [电子电信—电路与系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于感知信息的USV目标环绕跟踪方法被引量：3: 5; 作者宋吉广李德隆冯亮刘阳林扬孙铁铭; 机构中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室中国科学院机器人与智能制造创新研究院; 出处《水下无人系统学报》 2023年第5期696-702,共7页; 文摘无人水面艇(USV)作为一种智能水面工具,可实现航行控制、水面目标识别与感知等基本功能,但伴随着工程需求的多元化,如水面失事货轮、未知船只特征识别、失事飞机等搜救探测任务,该基本功能已无法完成任务,因此需要开展一种可对目标进行稳定跟踪并完成360°环视的方法研究。文中提出一种基于感知目标信息,通过对目标环绕跟踪,实现目标检测的方法。在对感知信息进行目标运动状态估计后,采用虚拟目标点跟踪算法计算出期望航向及速度,通过航向控制器及速度控制器实现对USV的位姿控制,同时加入重规划跟踪策略,以适应水面复杂环境并感知设备提供信息的误差扰动。以USV模型辨识方法获得模型并搭建仿真平台进行仿真验证,通过实航试验测试证明该算法设计的合理性。; 关键词无人艇感知信息目标环绕跟踪目标运动状态估计虚拟目标点跟踪算法重规划跟踪策略; Keywords unmanned surface vehicle perceptual information target surround tracking target motion state estimation virtual target point tracking algorithm re-planning and tracking strategy; 分类号 U674.91 [交通运输工程—船舶及航道工程] TJ630.64 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Kalman滤波融合优化Mean Shift的目标跟踪探讨: 6; 作者王效良文成林; 机构河南工业大学; 出处《科技创新与应用》 2015年第26期39-39,共1页; 文摘 Mean Shift目标跟踪算法具有简单稳定的特性,因此被广泛地应用于目标跟踪实际行动中,但同时也存在一定的局限性,在被跟踪目标和目标所在背景的颜色比较接近、目标正在快速运动或者存在较大比例遮蔽物遮挡目标时,Mean Shift目标跟踪算法由于缺少相应的空间信息,经常导致无法识别相似度量函数,使跟踪任务失败。为了避免这些情况的发生,提高目标跟踪效率,文章根据Mean Shift算法在空间颜色以及相似度量方面的缺陷,提出了Kalman滤波和Mean Shift算法融合的优化目标跟踪方法,即使用Kalman滤波根据目标运动状态确定Mean shift目标跟踪算法的初始跟踪位置,然后搜索邻近区域内的目标位置并建立目标模型,最后根据相似系数匹配确定最终位置,如此迭代,以达到准确跟踪运动目标的目的。; 关键词 KALMAN滤波 Mean SHIFT算法融合优化目标跟踪目标运动状态突变; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名稳像火控系统误差分析被引量：4: 7; 作者罗来科王耀北王顺岭; 机构蚌埠坦克学院; 出处《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2002年第5期30-32,35,共4页; 文摘通过对坦克稳像火控系统预测模型和目标运动状态测量的误差分析,提出提高测量精度和射击命中率的措施。; 关键词坦克稳像火控系统预测模型目标运动状态误差分析; Keywords image-stabilized fire control system,forecast model,moving status,measuing error analysis; 分类号 E920 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程] TJ811 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于神经网络的目标分群及目标运动状态预测	张永利刘楠楠王兆伟	《舰船电子对抗》	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于运动状态和敌我属性的空中目标融合识别	王壮郁文贤庄钊文胡卫东	《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2001	12	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于Kalman滤波算法对运动目标射击研究	段菖蒲刘琼唐克	《兵工自动化》	2015	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于Mean Shift和Kalman滤波相结合的运动目标跟踪方法	姜涛蒋元友廖敏江	《广东通信技术》	2015	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于感知信息的USV目标环绕跟踪方法	宋吉广李德隆冯亮刘阳林扬孙铁铭	《水下无人系统学报》	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	Kalman滤波融合优化Mean Shift的目标跟踪探讨	王效良文成林	《科技创新与应用》	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	稳像火控系统误差分析	罗来科王耀北王顺岭	《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心	2002	4	在线阅读下载PDF 职称材料