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认知结构模型机动目标跟踪算法_王树亮

针对复杂战场中环境特性复杂以及目标机动性能提升所带来的跟踪难题,提出一种基于人类认知机制的机动目标自适应跟踪算法。算法将人类"记忆"机制引入机动模型构建,利用神经网络对目标特征参数进行离线学习并存储,指导机动模型参数实时调整,使模型对运动状态的描述更加合理。为进一步提高跟踪性能,基于人类认知"感知-行动"循环理论,将雷达接收端经数据处理后的目标状态估计信息反馈至雷达发射端,以最小感知信息熵为代价函数,从波形库中自适应选择最佳波形来匹配目标。仿真对比实验表明,该算法对环境及目标的感知更加准确,融入波形选择的自适应目标跟踪算法要明显优于传统采用固定波形的跟踪算法。

  • 2021-05-07
  • 阅读862
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复杂网络关键节点组识别问题模型和算法研究_江成

关键节点组识别问题,因其应用背景广泛,目前已经成为复杂网络微观层面的重要研究内容。随着大数据时代的到来,网络的规模愈加庞大,结构愈为复杂,现有基于仿真模拟和指标度量的传统识别方法受到很大局限,常常陷入局部最优解。同时,基于整数线性规划的识别模型存在不能够区分网络连通分支内部结构的缺陷。因此,亟需从网络整体结构和功能出发对关键节点组识别问题建模进行深入研究。为此,基于0-1二次约束二次规化理论建立识别模型,通过最小化二阶路径内连通节点对的个数,实现区分连通分支内部结构的能力。同时,提出了一种将贪婪搜索和局部置换相结合的启发式算法,以适应大规模网络的关键节点组识别。最后,在多组人工网络和真实网络数据集上实验分析,验证所提出模型和算法的正确性和有效性。

  • 2021-05-06
  • 阅读862
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基于高斯混合模型和EM算法的序贯三支决策方法_英文_张华幸

人脸识别是人工智能领域研究的重要方向。传统人脸识别方法大多考虑降低识别错误率,忽略了不同误分类代价的差异性。此外,训练一个精确的人脸识别分类器需要大量的标记样本,实际问题中标记样本往往很少。为解决这一问题,文章提出了一种基于高斯混合模型和EM算法的增量序贯三支决策方法,用于解决标记样本不足的代价敏感的人脸识别问题。文章针对人脸图像数据建立高斯混合模型,通过EM算法将有标记和未标记的图像数据进行综合识别,充分利用未标记样本可以帮助训练的分类器更好地表示测试样本,并得到更理想的识别效果。设计动态代价敏感识别策略,不仅考虑降低识别错误率,而且实现识别错误率和误分类代价之间的平衡。当标记样本不足时,引入边界域决策。随着序贯分类决策过程中可用信息的增加,边界域决策可以转化为正域决策或负域决策,从而形成增量式序贯三支决策过程,并通过实验验证了其有效性。

  • 2021-04-21
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基于载噪比模型加权的GNSS双频载波和差联合跟踪算法优化与分析_刘文学

前期发展的全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）双频载波和差联合跟踪算法存在双频信号载噪比不一致情况下双频信号跟踪稳定度和跟踪精度较差问题,对此提出了优化改进的算法。针对实际应用中共星双频信号存在的信号载噪比不同情况,优化原有双频载波和差联合跟踪环路结构,基于载噪比模型计算GNSS双频信号在双频载波和差联合跟踪环路中的加权值,利用该加权值实现共星双频信号的载波和差联合跟踪。算法理论分析和仿真结果表明,优化后的基于载噪比模型加权的GNSS双频载波联合跟踪算法更加适用于实际应用条件,能够提高原有算法在双频信号载噪比不一致情况下共星双频信号跟踪稳定性和跟踪精度。

  • 2021-05-07
  • 阅读860
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基于张量积B样条的几何模型EMD算法及其应用_周财进

经验模态分解（empirical mode decomposition,简称EMD）算法是一种处理非线性非平稳信号的时频分析方法.文章针对拓扑同胚于圆盘的开网格模型提出几何模型上的EMD算法,并应用于网格去噪以及特征编辑.首先,借助曲面上离散高斯曲率提取模型的极值点,随后对模型进行平面参数化,利用均匀节点的三次张量积B样条计算极大和极小包络曲面,最后将平均包络曲面离散成网格模型作为分解一次的残差模型,并将原模型与残差模型的差值向量记为当前分解的偏置向量,迭代地处理残差模型得到模型各个层次的偏置向量以及最终表示原模型基本形状的残差模型.通过对偏置向量的处理与重构,实现算法在网格去噪以及特征编辑的应用.实验结果表明,文章算法可以有效地实现网格模型的多尺度分解,并在网格去噪以及特征编辑方面取得了较好的效果.

  • 2021-04-29
  • 阅读858
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一种面向不规则的无线电传播模型下的节点定位算法_葛文庚

由于信号衰减、阴影以及干扰等原因，节点不具有圆形的无线电传播模型（Radio Propagation Pattern， RPP）。而多数的传统定位算法假定节点的RPP是圆形的。为此，提出面向非圆形无线电传播模型（Radio Propagation Pattern， RPP）的基于人工神经网络（Artificial Neural Networks， ANNs）的加权质心定位算法 （Artificial Neural Networks-Based Weighted Centroid Localization， ANNs-WCL）。ANNS-WCL定位算法先利用新的测距算法估计未知节点与锚节点间的距离，然后，再利用ANNs修正由非圆形RPP所产生的测距误差。最后，利用加权质心定位算法估计未知节点位置。仿真结果表明，与传统的非测距定位算法相比，ANNS-WCL算法的根均方定位误差得到有效地下降。

  • 2021-04-21
  • 阅读856
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基于遗传算法_支持向量机模型的快速公交行程时间算法研究_熊浩

为提高快速公交到站时间预测的准确性,提出应用以遗传算法参数寻优的支持向量机方法。将公交行程时间分为行驶时间和站台时间,用遗传算法训练参数,用支持向量机（SVM）进行学习和预测。利用上海某中运量公交线路11月的3天调查数据训练支持向量机模型,用另一天的数据进行验证。实验表明,基于遗传算法参数寻优的支持向量机模型跟实际更加匹配。

  • 2021-05-07
  • 阅读856
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基于回归模型的全卷积网络人群计数算法_吴晓燕

针对当前采用密度图回归方法估计人群数量时人数被高估的问题,提出一种基于计数回归和密度图估计的全卷积网络框架,采用计数回归与密度图回归相结合的方式对人群密度图进行估计。为训练模型参数和有效避免过拟合现象的出现,设计一种更深更轻且参数数量很少的完全卷积网络（full convolutional network,FCN）作为人群密度图估计器。实验结果表明,提出算法对密度分布不均和尺度不一的人群图像都有很好的适用性和准确性,算法性能优于现有的人群计数算法。

  • 2021-04-22
  • 阅读853
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