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强杂波背景下基于变分贝叶斯推理的机载雷达目标跟踪算法 被引量:5
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作者 李淑慧 邓志红 +1 位作者 冯肖雪 潘峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1089-1097,共9页
机载雷达遭受的强杂波干扰以及目标的强机动使噪声呈现长拖尾的非高斯特性.此外,载机的运动导致杂波淹没目标的航迹,使雷达无法检测到目标,出现随机的量测丢失现象.为此,设计了强杂波背景下含量测丢失的目标跟踪算法.该算法采用学生t分... 机载雷达遭受的强杂波干扰以及目标的强机动使噪声呈现长拖尾的非高斯特性.此外,载机的运动导致杂波淹没目标的航迹,使雷达无法检测到目标,出现随机的量测丢失现象.为此,设计了强杂波背景下含量测丢失的目标跟踪算法.该算法采用学生t分布来模拟非高斯噪声的长拖尾特性.通过引入伯努利随机变量,将求和形式的后验概率密度函数转换成乘积形式的概率质量函数,并构建了分层状态空间模型.在此基础上,设计了用于量测丢失的鲁棒变分贝叶斯平滑器.以机载雷达跟踪空中目标为例验证了本文算法的有效性. 展开更多
关键词 机载雷达 杂波 量测丢失 概率图模型 变分贝叶斯推理 多变量学生t分布
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基于粒子群算法的多尺度反卷积特征融合的道路提取 被引量:4
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作者 潘峰 安启超 +2 位作者 刁奇 王瑞 冯肖雪 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期640-647,共8页
研究基于传统FCN算法下的不同比例的多尺度特征融合对于复杂场景下道路提取准确度的提高.针对复杂的航拍道路场景,设计了针对于农田环境下的FROBIT农田道路数据集,并使用全卷积神经网络(FCN)对FROBIT农田道路数据集和Massachusetts城市... 研究基于传统FCN算法下的不同比例的多尺度特征融合对于复杂场景下道路提取准确度的提高.针对复杂的航拍道路场景,设计了针对于农田环境下的FROBIT农田道路数据集,并使用全卷积神经网络(FCN)对FROBIT农田道路数据集和Massachusetts城市道路数据集进行道路提取工作.本文基于传统的FCN的网络,对其反卷积方式进行改进,采用粒子群算法(PSO)设计了不同比例的多尺度特征融合.通过将本文提出的Multi-Scale FCN网络与传统的FCN神经网络在FROBIT数据集和Massachusetts道路数据集上进行对比实验,结果表明Multi-Scale FCN网络相比于传统的FCN神经网络在提取精度上得到了提高. 展开更多
关键词 非结构化道路 模式特征优化 全卷积神经网络 语义分割
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基于改进D*算法的无人机室内路径规划 被引量:33
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作者 张飞 白伟 +2 位作者 乔耀华 邢伯阳 周鹏程 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期662-669,共8页
针对多旋翼飞行器室内无GPS信号时的导航问题,本文采用二维码阵列构建室内定位系统,基于改进D^*算法实现无人机室内路径规划,从而实现飞行器在室内的自主导航和避障。基于ArUco二维码设计了地面阵列为无人机提供了全局精确定位信息,使... 针对多旋翼飞行器室内无GPS信号时的导航问题,本文采用二维码阵列构建室内定位系统,基于改进D^*算法实现无人机室内路径规划,从而实现飞行器在室内的自主导航和避障。基于ArUco二维码设计了地面阵列为无人机提供了全局精确定位信息,使用改进D^*算法保证了无人机在飞行过程中能自主进行路径规划和飞行。通过设计实验对改进D^*算法进行了数值仿真验证,并在实际无人机的飞行中应用。实验结果证明:所提改进算法较传统D^*算法能更好地保证无人机的飞行安全,同时基于二维码阵列的定位方式不但具有较高精度同时成本低易于实现。 展开更多
关键词 无人机 室内定位系统 路径规划 自主导航 避障 二维码数组 ArUco 改进D^*算法
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