步法追踪在侦破案件中的作用

步法追踪对确定案件现场的进出口、来去路线以及范围起着关键作用,其在案件侦查中并不仅仅局限于对足迹的追踪,同时也适用于对作案过程中遗留的其他痕迹的追踪。     

无线传感网络中分布式粒子滤波的目标追踪算法

在给出无线传感网络的传感器配置模型的基础上,提出了一种分布式粒子滤波DPF(d istributedparticle filter)算法,并实现了对网络中的一个运动目标的追踪。利用传感器模型,可将网络划分为一系列不相联系的传感器组,并在每个传感器组上运行一个局部粒子滤波,通过中心节点将估计状态传递给下一个传感器组的中心节点,依次实施对目标定位、跟踪。为减少网络间的通讯负荷和节约传感器节点能量,使用了高斯混合器模型(GMM),对局部粒子滤波的粒子和相应的权值进行近似;并提出了根据估计误差自适应激活传感器的优化算法。仿真结果表明,基于GMM近似的DPF在保持较高的估计精度的同时,能够大幅度减少网络间的通讯负荷。     

前向拦截的三维制导模型及制导律设计

为了解决拦截器导引头的气动加热问题,提出了前向追踪(Head Pursuit)制导方法。该方法是将拦截器导引到目标轨道的前方并沿着和目标相同方向飞行,而在目标轨道的前方拦截目标,要求拦截器的速度低于目标的速度。在建立了目标和拦截器的三维制导模型基础上,采用全局二阶滑模控制理论设计了二阶滑模HP非线性制导律。并在考虑目标机动加速度未知的情况下,设计了观测器对目标机动加速度进行估计。通过拦截器拦截目标的弹道的数字仿真验证了制导模型和制导律的正确性。     

基于改进YOLOv3网络的卡尔曼社交距离检测与追踪

为了预防新冠肺炎的传播,在佩戴口罩的同时,保持一定的社交安全距离是必要的。为解决现有的目标检测算法在社交距离检测中无法同时满足检测的实时性、准确性以及在复杂场景中存在遮挡、小尺度目标等问题,提出基于YOLOv3的改进算法DPPY(Dilated Pyramid-Pooling with YOLOv3)。首先使用空洞卷积参与到YOLOv3的核心图像处理结构中,然后引入密集型连接网络进一步融合不同层之间的连接,并且在这基础上还模仿了空间金字塔结构处理输入数据的尺寸问题,最后将这些处理结果一起与待追踪物体与彼此间的前后位置进行更好的关联并选用卡尔曼滤波器这个工具来更好地处理。若行人彼此间靠的过于紧密,则标红发出警报,以便更好地提醒相关人员注意。结果表明：与传统的YOLOv3算法相比,DPPY算法检测速度更快,检测精度更高。检测速度达到了34帧/s,平均准确率(Average Precision, AP)提高了9.1 %,并且在大、中、小目标检测中平均准确率均值(mean Average Precision, mAP)分别提高了7.8 %、8.2 %、8.9 %。     

基于学习者能力的注意力机制知识追踪方法

基于学习者能力,针对基于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络的深度知识追踪（DKT）算法对早期知识点关注的不足,提出一种加入注意力机制的DKT算法,并用时隙聚类的方法对不同能力学习者动态分组并赋予不同的注意力权值,以建立更平衡、更客观的知识记忆程度权重分布模型.常用公开数据集上的实验结果表明：该模型优于2种基准模型和2种消融实验模型,说明所提出的模型能更好地表现学习者的知识状态.     

基于多点扩散的地震层位全局追踪方法

为同时追踪所有地震层位并处理层间关系,使层位在整体上贴合地震数据,提出了基于走向长线段扩散连接的层位全局自动追踪方法。按照不同剖面方向跨多个地震道追踪趋势形成局部层位走向,结合已有层位调整后,将局部层位走向连接形成层位,达到局部区域走向的贴合。从多个位置起始将走向线段扩散连接,并通过平滑处理深度分歧和层间关系,形成全局层位。进一步基于地震数据相似性随机调整走向线段以整体上贴合地震数据。结果表明：所提方法识别层位趋势更为准确,减少了误差累积和深度分歧的影响,整体调整后更贴近真实地震数据走向,为地震解释初始全局层位的建立提供了技术支持。     

高空核爆下的短波通信

高空核爆炸会产生附加电离区,给短波通信系统带来了严重的影响。本文基于国际参考电离层模型（IRI）、瞬发核辐射和缓发核辐射产生的大气电离模型,利用射线追踪方法,对高空核爆炸下,不同核爆当量、不同频段、不同通讯位置、不同发射仰角情况的短波通信进行了数值模拟和定量分析,给出了两组核爆当量下,可通信的时间、短波频段及其适宜发射仰角。结果表明,当量越大,核爆炸产生的影响时间越长;高频段、距爆心距离相对较远的短波通信效果较好。文章还介绍了模拟结果中几类典型的高空核爆炸下的射线传播状况。     

基于混合优化算法的最大功率点追踪方法

针对部分阴影条件下粒子群优化（PSO）算法追踪最大功率点时间较长与功率波动大的问题,提出一种基于万有引力与粒子群混合优化(GPSHO)算法的最大功率点追踪（MPPT）方法。该方法将万有引力搜索算法引入粒子群算法,在迭代过程中通过调节PSO算法的惯性权重、认知因子和社会因子提高算法的收敛速度,实现追踪全局最大功率点。仿真与实验结果表明:该方法能够在不同光照情况下精准地追踪全局最大功率点,其搜索速度大约比基于自适应惯性权重粒子群(APSO)算法的MPPT方法快１倍,功率振荡亦更小。     

高频术语视角下对眼动追踪技术研究文献的可视化分析

文章利用高频术语分析方法,以Web of Science数据库收录的SSCI期刊中2009—2019年发表的有关眼动学习研究的217篇文献记录为数据源,通过CiteSpace知识图谱分析软件对数据源进行关键词可视化分析.根据关键词术语聚类情况,从"阅读理解""语言习得""多媒体应用"和"信息行为"四个角度探究眼动追踪技...     

非线性动力系统周期解的反解型预测追踪算法

提出一种对非线性动力系统周期解进行预测追踪的新型算法,它利用系统周期解的稳态及瞬态信息,反解雅可比矩阵,实现对系统周期解的预测追踪。同时利用反解得出的雅可比矩阵,还可以得出系统周期解的Ｆｌｏｑｕｅｔ乘子,差别其非线性稳定性,与现有的此类算法相比,新算法在实施时,所需要的信息均可通过对系统周期解的未扰及受扰运动的观测获得,因而具有广泛的适应性。