多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题,提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration,MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化,推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系,并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影,从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正,利用期望极大化迭代,实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性,且配准性能优越。     

认知网络中无线电信号智能感知方法研究

无线电信号在噪声波动情形下的检测性能有待提高.该文提出了认知用户根据无线电环境变化自动调整检测阈值的感知方法.融合中心应用坐标搜索算法为认知用户提供最优控制参数,认知用户依据最优参数设定检测阈值,并自主学习特定无线电环境下的最佳阈值.此外,该算法充分考虑了各认知用户的个体特征及其感知贡献,并提出了一种基于能量值的加权算法体现用户特征.实验结果说明该算法对噪声波动具有卓越的鲁棒性,在信噪比低于-15 dB时的检测概率远高于传统方法.     

融合多元触觉和沉浸式视觉的可移植VR软件框架

多元触觉和沉浸式视觉反馈的时空一致性配准以及现有VR软件框架中硬件设备的接入便捷性问题,制约了医疗、商务、娱乐等不同行业中视触觉融合场景的快速开发。为解决这一难题,提出融合多元触觉和沉浸式视觉的可移植VR软件框架,根据视触觉反馈精度要求的不同设计了双层和三层架构兼顾视觉渲染、触觉渲染、硬件控制的不同需求。实验结果表明该框架具有支持视-触融合同步反馈、硬件平台可移植、图形场景开发简便和交互场景可快速替换等特点,能够满足不同领域的交互应用需求。     

一种基于多任务学习的多模态情感识别方法

为了通过设置辅助任务学习到更具有情感倾向性的视频和语音表示,进而提升模态融合的效果,提出一种基于多任务学习的多模态情感识别模型,使用多模态共享层来学习视觉和语音模型的情感信息.在MOSI数据集和MOSEI数据集上的实验表明,添加两个辅助的单模态情感识别任务后,模型可以学习到更有效的单模态情感表示,并且在两个数据集上的情...     

改进的多方向融合图像插值算法

为了解决数字图像插值过程中出现的边缘模糊和锯齿现象,提出一种改进的多方向融合图像插值算法.该算法将图像分为平坦区域和边缘区域,平坦区域采用双线性插值算法进行插值,边缘区域采用多方向融合算法进行插值.实验结果表明,该算法运算复杂度小,其结果在主观视觉效果和客观指标方面都有很大的改善,且适用于任意倍数的插值放大.     

针对东方人黑色虹膜识别的光谱选择

本文以东方人黑色虹膜作为研究对象,进行两方面研究:1)对于单一光谱照明,找到某一个最适合东方人黑色虹膜的光谱段;2)对于多个光谱照明,确定东方人黑色虹膜所需要的光谱段数量.第一部分研究中,采用改进的卷积矩阵与频谱能量相结合的算法,对虹膜纹理质量进行评估;采用改进2-DGabor与1-DLog-Gabor相结合的编码方法,获得虹膜匹配性能的指标.实验显示:针对单一光谱照明,700nm对于东方人的黑色虹膜是最优的光谱段.第二部分研究中,采用改进multi-group(2D)2PCA算法,基于多光谱虹膜图像的最大不相关性进行层次聚类分析.实验显示:针对多个光谱照明,3个主聚类可以最好地描述从545nm到940nm的所有光谱段.以上研究在该领域内具有开拓性,解决了东方人黑色虹膜多光谱采集与识别的基础问题,为东方人黑色虹膜的多光谱融合提供了理论依据.     

融合多源先验信息的舰船备件可靠性评估

舰船工作环境常导致备件的实际可靠性规律与设计参数不一致。在实际使用消耗量较小的条件下,全面分析备件可靠性信息来源,通过定义似然权重系数,融合多源先验信息,建立指数型备件可靠性的贝叶斯评估方法。最后,通过仿真分析验证方法的合理性。结果表明,所提出的基于似然权重的先验信息融合方法可以较好地融合不同信息源的可靠性信息,估计方法具有较好的稳定性。     

基于模型概率的多模型融合定轨建模及仿真

针对实际定轨系统中存在的不确定性和非线性性,提出了一种基于模型概率的多模型融合定轨方法.通过多个线性模型的组合来逼近卫星定轨复杂非线性时变过程,将卫星状态的最优估计与多模型融合方法相结合,利用残差的大小来设计性能指标函数,给出了两种模型概率的表示形式,并建立了多模型融合估计相应的算法.仿真结果表明,与单一模型定轨方法相比,该方法不仅能大大提高卫星定轨精度和可靠性,而且还可以最终辨识和估计模型参数的真值,且对外界环境发生的变化有很强的自适应能力.     

Data fusion control and guidance of surface-to-air missile under the complex circumstance based on neural-net technology

Under the complicated electromagnetism circumstance, the model of data fusion control and guidance of surface-to-air missile weapon systems is established. Such ways and theories as Elman-NN, radar tracking and filter＇s data fusion net based on the group method for data-processing （GMRDF） are applied to constructing the model of data fusion. The highly reliable state estimation of the tracking targets and the improvement in accuracy of control and guidance are obtained. The purpose is optimization design of data fusion control and guidance of surface-to-air missile weapon systems and improving the fighting effectiveness of surface-to-air missile weapon systems.     

基于平方根UKF的多传感器融合跟踪

为了提高融合算法的精度,将UKF(Unscented Kalman Filter)算法与多传感器顺序滤波融合跟踪算法相结合,提出了基于UKF的多传感器序贯融合算法.UKF算法利用非线性方程自身的传播,估计系统状态,避免了对非线性方程线性化的过程.顺序滤波融合算法用同一时刻的量测依次更新状态,计算复杂性低.仿真结果表明,UKF顺序滤波融合跟踪算法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的跟踪性能,是一种有效的非线性融合算法.