Data association based on target signal classification information

In most of the passive tracking systems, only the target kinematical information is used in the measurement-to-track association, which results in error tracking in a multitarget environment, where the targets are too close to each other. To enhance the tracking accuracy, the target signal classification information （TSCI） should be used to improve the data association. The TSCI is integrated in the data association process using the JPDA （joint probabilistic data association）. The use of the TSCI in the data association can improve discrimination by yielding a purer track and preserving continuity. To verify the validity of the application of TSCI, two simulation experiments are done on an air target-tracing problem, that is, one using the TSCI and the other not using the TSCI. The final comparison shows that the use of the TSCI can effectively improve tracking accuracy.     

基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code,STBC)识别中多种编码类型难区分的问题,提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法.该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理,输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取,全连接层对特征进行映射,实现对6种STBC类型的识别.仿真实验结果表明,在无信道和...     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中,随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差.针对上述的问题,结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model,NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法.首先,需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数.其次...     

AE与Illusion粒子动画路径数据交换的实现

为了解决AE粒子特效制作复杂,调节参数繁多,效果生成速度慢等后期特效制作中遇到的问题,通过在AE中设定粒子特效的位置变化路径,并将此路径数据化处理,利用计算机的数据传输技术,让Illusion粒子特效系统识别此数据,并以此路径数据来控制Illusion粒子特效的路径变化,使之产生预想的粒子特效效果。AE与Illusion粒子动画路径的数据交换的实现,使AE中粒子特效制作简单化。     

Principle and realization method of tunnel deformation detection based on image recognition and data transmission technology

<正>To detect the deformation of the tunnel structure based on image sensor networks is the advanced study and application of spatial sensor technology.For the vertical settlement of metro tunnel caused by internal and external stress after its long period operation,the overall scheme and measuring principle of tunnel deformation detection system is introduced. The image data acquisition and processing of detection target are achieved by the cooperative work of image sensor,ARM embedded system.RS485 communication achieves the data transmission between ARM memory and host computer.The database system in station platform analyses the detection data and obtains the deformation state of tunnel inner wall,which makes it possible to early-warn the tunnel deformation and take preventive measures in time.     

基于目标检测的激光雷达道路边缘检测算法

道路边缘检测是自动驾驶车辆环境感知的重要组成部分,有效地从点云数据中提取道路边缘信息,有利于进行目标检测以及可行驶区域检测。针对点云道路边缘检测问题,提出了一种考虑车辆等道路参与者对道路边缘检测带来干扰的解决方案。首先,采用地面点云分割算法,将原始点云分割成地面点云和非地面点云;其次,根据车辆等道路参与者的固有特性,采用点云聚类算法对点云进行聚类,并将符合车辆等道路参与者特性的非地面点云进行滤除;再次,根据道路边缘点云在二维平面内,能够有效地遮挡激光发射中心点与非道路边缘点之间的连线,从而提取道路边缘点云;最后,采用随机抽样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法对道路边缘点云进行多项式拟合,并使用扩展卡尔曼滤波器对道路边缘进行跟踪。实验结果表明,所提点云道路边缘检测算法能够消除车辆等道路参与则对点云道路边缘检测的影响,且算法满足实车实时性和鲁棒性要求。     

面向管道焊缝渗透检测机器人的管道定位与规划方法

为了实现核电设施管路的自动化焊缝检测作业,在降低人工作业安全风险的同时提高工作效率,提出了一种集喷涂、喷擦、刷涂、擦洗、环境感知和场景建模的机器人自主作业软件系统及相关算法。分析作业机器人的工作环境和功能需求,进行机械臂和感知模块的选型,制定三维建模和参数辨识方案,搭建焊缝检测作业系统;提出了一种基于机器人感知到的视觉和深度信息进行场景建模的算法,该算法可以输出检测关到作业面的位置、三维模型以及作业区域范围;提出了一种基于三维重构模型和作业区域范围进行作业轨迹规划的算法,并搭建了仿真平台验证运动轨迹的正确性;开展了管道定位与三维重构实验以及轨迹规划实验,实验的结果证明,提出的管道定位方法能够实现精确的点云数据采集和高精度的管道参数辨识,机械臂能够实现准确性高、连续性好的运动,满足管道焊缝检测作业的要求。     

基于生成对抗网络的气缸套表面缺陷图像生成

针对气缸套缺陷检测中缺陷样本不足限制气缸套缺陷检测性能提升问题,采用基于生成对抗网络的气缸套表面缺陷检测算法.首先,为了保持缺陷图像中原有缺陷位置与特征不变,通过循环生成对抗网络模型学习有缺陷气缸套图像与正常图像的关系;其次,利用学习得到的模型对有缺陷气缸套图像进行风格迁移,即把有缺陷气缸套图像背景替换成无缺陷气缸套图像背景,实现对气缸套缺陷数据集的扩充与增强;最后,通过基于数据增强的RetinaNet网络模型对生成图像的有效性进行验证.试验结果表明,通过生成对抗网络生成的气缸套数据集可以提升缺陷检测性能,进一步证明了生成对抗网络在工业应用的可行性.     

基于本地收益最大化的命名网内计算部署机制

命名网内计算(named in-network computing, NINC)是一种基于命名数据网络架构、在网络设备处提供泛在计算服务的新兴计算方案。如何有效在单个路由器上部署多个NINC服务,仍有待探索。针对这一问题,提出了本地部署收益与本地服务收益的概念,前者表征NINC服务本地部署后降低转发流量所获得的CPU资源节约量,后者表征所部署的NINC服务每消耗单位CPU资源所获得的流量处理能力。在此基础上,设计了一种基于本地收益最大化的NINC部署机制。该机制中,路由器周期性预评估拟部署NINC服务的本地部署收益与本地服务收益,进而将部署问题转化为一个背包问题,求解出优化的NINC服务部署方案。仿真结果表明,相较于基于流行度的机制,该机制能够有效提高网内计算流量处理能力,在网内计算服务所需数据量均匀分布的一般性场景下,单个路由器可获得约20%~27%的处理能力提升。     

无人机视觉导航研究综述

对无人机视觉导航的现有算法从视觉处理和状态估计与数据融合两大方面作了分类总结,重点讨论了无人机获取图像的特征提取、视觉传感器同其他传感器的数据融合、以及实时得到状态估计的各种方法,同时,也涉及了未知环境下地图的建立,最后指出了无人机视觉导航在实际应用中面临的主要问题。