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为深入探讨机动目标跟踪问题、设计实时性好、估计精度高的目标状态估计器，本对火控系统中的核心问题——目标跟踪和建模，从机动目标运动数学模型和自适应滤波算法两个方面进行了评述和比较研究，剖析了其优劣。回顾讨论了近期的发展情况，提出了未来的发展趋势。 相似文献
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分解多目标进化算法具有较好的分布性,但群体数量会随着目标数的增加而急剧增加,严重影响算法效率。提出一种基于分布估计的分解多目标进化算法,基本思想:首先将多目标分解为若干单目标,然后根据分布估计的思想对各个单目标建立概率模型,通过采样产生解。数值分析和实验表明,新算法的解不仅具有较好的多样性和均匀性,而且算法的计算复杂度明显低于分解多目标进化算法,尤其是对于三目标优化问题。 相似文献
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鉴于传统的跟踪算法鲁棒性和实时性不足,构建了一种基于Kalman滤波的运动目标跟踪系统。对于运动目标的跟踪,此系统先采用背景差分法检测目标位置,再使用Kalman滤波算法估计目标位置。通过建模仿真,结果表明,该算法能较好预测运动目标的位置,实现了对运动目标的实时跟踪。 相似文献
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将卡尔曼(Kalman)滤波器的变维滤波算法应用于雷达数据处理中,对机动目标进行跟踪,得出机动目标的滤波数据曲线,并对目标进行了拦截仿真。仿真结果表明该方法能估计出目标的运动特征并对运动目标拦截成功。 相似文献
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张圆 《海军大连舰艇学院学报》2003,26(2):57-59
针对一般自适应算法对弱机动、非机动目标的跟踪精度不高的问题，将模糊逻辑引入系统，对并行工作的两滤波器进行数据融合。仿真结果表明：与一般自适应算法相比，本算法对不同机动程度的目标跟踪精度均有大幅提高。 相似文献
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针对现有的多目标粒子群算法易陷入局部最优、难以平衡收敛性和多样性等方面的问题，提出一种协同控制多目标粒子群算法(CCMOPSO)。首先，算法脱离Pareto支配关系采用成就标量函数更新pbest。其次，提出了一种平均角度和最低距离相结合的协同策略，以删除外部存档中性能不好的非劣解。从而对存档进行维护，平衡收敛性和多样性，有利于非支配解逼近Pareto前沿。最后，将CCMOPSO算法与几个多目标优化算法在15个测试问题上进行仿真实验。实验结果分析表明CCMOPSO算法的有效性可以很好地平衡收敛性和多样性，避免陷入局部最优。从而说明CCMOPSO算法在处理多目标优化问题表现出较强的竞争力。 相似文献
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吕霁 《安阳师范学院学报》2023,(2):32-35
遥感图像受到光照、拍摄角度、大雾等影响使得目标检测精度低,为提高遥感图像目标检测质量,通过计算遥感图像背景复杂度,进行目标区域的预提取,实施目标检测,提出基于LS-SVM算法的遥感图像目标检测模型。将提出的方法应用于舰船遥感图像和航空遥感图像的目标检测中,并和联合显著性特征和角度信息方法、改进SSD算法进行对比。结果表明该方法能够更好地对比较暗、尺寸比较小的目标进行检测,具有一定的应用价值。 相似文献
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根据蚁群算法和模拟退火算法的特点,提出了一种基于目标函数梯度的模拟退火蚁群混合算法。该算法充分考虑了目标函数的梯度,当目标函数的梯度过小时,加强当前最优解对应的信息素,使算法快速收敛;当目标函数的梯度过大时,引入回火策略以提高解的质量。将基于目标函数梯度的模拟退火蚁群混合算法用于旅行商问题,结果表明,与常规模拟退火蚁群算法相比,改进算法的收敛速度和解的质量均有一定程度的改善。 相似文献
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IMM算法是以混合状态系统的观点为基础，利用一个连续状态的微分方程来描述目标的运动。利用一个离散差分方程来描述目标的机动出现，从而建立更为准确的，本文对该滤波算法进行了进一步的研究，总结了该算法的性能特点，细致分析了影响该算法性能的因素． 相似文献
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王良恩 《黄冈师范学院学报》1991,(2)
本文指出文[1]的目标函数下降量估计和共轭性度量估计对于Powell方法的Sargent改进算法依然成立,从而在一致凸函数的条件下,该算法也有局部线性收敛性。 相似文献
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对于水下目标的波达方向估计(DOA)问题,提出一种基于压缩感知的估计方法。压缩感知(CS)是近年来出现的一种新的数据获取方法,能以低于Nyquist的采样率对稀疏数据或可压缩数据进行采样并以高概率对采样数据恢复重构。以水下目标的方位信号为估计对象,采用CS的正交匹配跟踪(OMP)技术估计稀疏信号中能量较强的位置,从而实现对目标的定向。为了验证基于CS技术的DOA估计方法的性能,将其与传统的MUSIC算法进行了对比,仿真验证的结果表明,新方法在估计角分辨率和有效性方面均优于MUSIC算法。 相似文献
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“算法多样化”教学具有群体性、差异性和过程性等特征。目前我国“算法多样化”教学中普遍存在着一些偏差现象：混同“一题多解”；追求“算法全面化”；排斥“算法最优化”等。实施“激发学生独立思考，实现算法个性化”“组织学生互动交流，实现算法多样化”“引导学生比较反思，实现算法最优化”的教学策略，有助于达成“算法多样化”的教学目标。 相似文献
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为了能够准确、快速地跟踪运动目标,提出了改进帧间差分与局部Camshift相结合的目标跟踪算法。针对传统帧间差分法在运动目标提取过程中容易产生“空洞”的现象,并且对噪声敏感的问题,提出了三帧差分的运动目标检测算法。首先,利用三帧差分法,将相邻的三帧图像作为一组进行再差分,从而检测出中间帧运动目标的形状轮廓,然后将该区域作为运动目标的模板区域,并将该区域进行适当扩充,最后采用局部Camshift算法进行目标跟踪。实验结果表明,改进的帧间差分可以有效地弥补“空洞”现象,对噪声也起到了一定的抑制作用。同时,该方法克服了传统Camshift算法需要人为选择跟踪区域和容易发散的缺点,达到了预期的目标检测和跟踪效果。 相似文献