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基于模糊Hough变换的被动传感器系统航迹起始方法
作者: 康莉, 谢维信, 黄敬雄 主题: 模糊Hough变换, 累积矩阵, 航迹起始 年份: 2007
摘要: 提出一种基于模糊hough变换(fht)的被动传感器系统中的航迹起始方法。首先利用逻辑关系或规则初步排除鬼点,以降低计算复杂度,推导出被动传感器系统中的hough变换形式。考虑到传感器系统误差和测量误差对检测结果的影响,将传感器系统获得的观测值模糊映射到参数空间,利用梯度信息降低计算消耗,求出参数空间的模糊累积矩阵,通过模糊推理确定出最终的航迹检测结果。实验结果表明,所提的模糊hough变换方法能有效解决杂波环境下的航迹起始问题,且计算消耗小。
基于蚁群算法的目标量测数据关联
作者: 张珂磬, 黄敬雄, 谢维信, 康莉 主题: 蚁群算法, 数据关联, 扩展卡尔曼滤波 年份: 2012
摘要: 本文提出了基于蚁群算法的多目标量测数据关联方法。该方法首先针对目标与量测之间的距离信息和方位信息,将蚁群算法中单纯求路径最短,替换为两者间距离以及方位的变化量的加权和,然后利用蚁群算法的内在机制,确定目标航迹和量测的正确关联。最后,我们采用扩展卡尔曼滤波进行状态估计,验证关联正确性。从实验结果看,考虑方位信息的蚁群算法较不考虑方位信息的蚁群算法能获得更高的正确关联率,且运行时间较短。
雷达目标联合跟踪与识别技术研究
作者: 郭尊华, 谢维信, 黄敬雄 主题: 目标识别, 目标跟踪, HRR量测 年份: 2012
摘要: 本文对雷达目标联合跟踪与识别技术研究的方法和进展进行了综合介绍,三种典型的算法分别是:基于雷达目标距离像序列的似然函数实现联合跟踪与识别,利用非线性滤波器实现实时的联合跟踪与识别,以及利用多传感器数据融合技术实现联合跟踪与识别。联合跟踪与识别技术可以应用目标类型知识改善跟踪可靠性,同时从跟踪中得到目标行为特性,提高目标识别概率。最后对联合检测、跟踪与识别技术做了评述。
SIS框架下基于蚁群算法的数据关联方法
作者: 康莉, 谢维信, 黄敬雄, 张珂磬 主题: SIS, 蚁群算法, 跟踪, 数据关联 年份: 2012
摘要: 提出一种新的多目标跟踪方法。鉴于蚁群算法解决复杂问题的优势,对其进行适当修改后,用于解决多目标跟踪中的数据关联问题,并且采用sis(sequential importance sampling,序贯重要性采样)对目标进行跟踪。实验对二维平面中的多个目标进行了仿真,结果表明,将基于sis框架和蚁群算法实现多目标的跟踪是行之有效的。
无线传感器网络节点系统设计
作者: 张海峰, 黄敬雄, 谢维信 主题: DSP, FPGA, MAC协议 年份: 2012
摘要: 节点系统设计技术是传感器网络的关键技术之一。本文设计实现了嵌入式无线网络传感器节点系统,阐述了硬件设计方案、mac协议模块的设计以及mac协议模块的驱动设计。
一种新的嵌入式Linux高性能定时器实现方法
作者: 赵汝聪, 谢维信, 蒙山, 黄建军, 黄敬雄 主题: 定时器, 嵌入式Linux, 中断优先级 年份: 2009
摘要: 本文提出了一种高性能linux定时器etimer(enhanced timer)的实现方法。通过对标准linux内核的时钟中断处理程序进行修改,etimer具有比标准linux内核定时器更细的定时粒度和更高的中断优先级,因此可实现更精确的定时并避免硬件io中断的影响。本方法增强了嵌入式linux系统的定时性能,并且不需改动linux系统的其它组成部分如进程调度、文件系统、网络系统和驱动程序,适用于有较高定时性能要求的嵌入式应用场合。在adsp-bf533处理器系统平台上的实验结果表明本方法可以显著地改进定时器性能。
一种用于三维空间杂波环境机动目标跟踪的数据互联方法
作者: 刘宗香, 谢维信, 黄敬雄 主题: 目标跟踪, 机动目标, 数据互联 年份: 2009
摘要: 目标跟踪过程中运动模型不准会导致预测中心不准,而预测中心不准会导致错误关联。为解决三维空间杂波环境下机动目标跟踪过程中数据互联问题,在数据关联时假定目标转弯率在一定范围内变化并且转弯方向是任意的,这样,预测中心为三维空间中的一曲面。在计算测量与目标间的关联度时,依据的是测量点距该曲面的距离。为了减少数据互联的计算量,该文提出了与特定测量相匹配的转弯率和转弯方向的计算方法。仿真实验表明,杂波环境下对机动目标跟踪时,采用该文方法提高了数据正确关联率,降低了航迹丢失率,同时提高了状态估计的精度。
被动传感器阵列中基于粒子滤波的目标跟踪
作者: 李良群, 黄敬雄, 谢维信 主题: 机动目标跟踪, 被动传感器阵列, Rao-Blackwellized粒子滤波 年份: 2009
摘要: 针对被动传感器阵列中的机动目标跟踪问题,该文提出了一种基于多模rao-blackwellized粒子滤波的机动目标跟踪新方法。算法首先基于rao-blackwellization理论将机动目标跟踪问题划分为模型选择和目标跟踪两个子问题;采用多模rao-blackwellized粒子滤波对目标运动模型进行选择,扩展kalman滤波对目标进行更新,有效降低了抽样粒子状态维数,节省了计算时间;最后,建立了被动传感器阵列的非线性观测模型。实验结果表明,提出方法可以有效地对目标模型进行选择,算法的跟踪性能及稳定性要好于交互多模型(imm)方法。
被动传感器阵列中基于视线距离的数据关联
作者: 李良群, 谢维信, 黄敬雄, 郝润泽 主题: 被动传感器阵列, 数据关联, 视线距离 年份: 2009
摘要: 针对低检测概率环境下被动传感器阵列中的数据关联问题,提出了一种基于视线距离的数据关联新算法。首先详细分析了传统基于视线距离数据关联方法的不足,提出各个观测站对于同一个目标的平均视线距离应最小。同时,认为同一个目标只要被超过2/3的传感器所观测,此关联组合就有效。最后,利用关联组合的平均视线距离和有效传感器个数来设计模糊隶属度函数,以模糊关联隶属度最大为关联准则构建数据关联算法,给出了算法流程。实验结果表明,在检测概率不为1、误差较大的多目标环境下,提出的算法要明显优于传统方法。
一种新的基于概率理论的概率数据互联滤波器
作者: 刘宗香, 谢维信, 黄敬雄 主题: 目标跟踪, 概率理论, 概率数据互联滤波器, 联合概率数据互联滤波器 年份: 2009
摘要: 该文从理论上分析了用于目标跟踪的概率数据互联滤波器(pdaf)和联合概率数据互联滤波器(jpdaf)存在的不足,提出了一种新的概率数据互联滤波器(npdaf)。npdaf在数据关联时基于概率理论:一个测量可能源于目标,也可能源于杂波,但其源于目标的概率与其源于杂波的概率之和应为1。同时,给出了跟踪过程中npdaf的数据互联模型及滤波器的实现方法。该实现方法首先计算测量与各目标的关联概率,然后用概率对跟踪滤波器的增益加以修正。仿真实验表明,在对多目标进行跟踪时npdaf的性能优于jpdaf。
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