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编队作战是未来海上作战的基本样式,进行舰艇编队水声对抗研究具有十分重要的意义.如果舰艇编队能够通过数据融合等方式获取鱼雷距离和方位的报警信息,并根据这些信息判断出鱼雷对舰艇编队的攻击意图,即鱼雷攻击的具体目标舰艇,则有助于指挥员采取有效、合理的对抗方法,从而提高舰艇编队的生存能力.论文在建立声自导鱼雷攻击模型和舰艇编队运动模型的基础上,对鱼雷从不同区域来袭时的态势划分,提出了攻击意图的判断准则,并且通过仿真验证,分析了影响判断准确度的因素,为编队协同水声对抗指挥决策提供了必要参考. 相似文献
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为提高车辆自动紧急制动(AEB)系统的避撞性能,提出了一种考虑前车制动意图的AEB策略及其测试评价方法。通过搭建“PreScan+Simulink+驾驶模拟器”联合仿真平台采集驾驶人制动数据,基于K-均值(K-Means)聚类方法对制动意图进行分类,采用滑动时间窗口提取了意图识别模型训练数据集;通过双层隐马尔可夫模型识别前车制动意图,主车根据不同制动意图计算临界安全距离阈值并制定避撞控制策略;建立PreScan+Simulink虚拟仿真测试环境,提出了基于层次分析法的AEB策略综合评价方法,通过与4种典型AEB控制模型进行对比,验证了所提出方法在不同制动程度场景下均可及时触发制动以避免碰撞,同时可减少过早制动造成的驾驶不适感。 相似文献
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为准确识别初步驾驶意图,提出基于历史状态的初步驾驶意图识别模糊推理算法,采用记忆窗口保存历史状态,分析记忆窗口对识别效果的影响,实验结果表明:相比基于当前状态算法,基于历史状态算法的识别率在WLTC和CLTC工况下分别提高8.07%和7.30%,仿真环境下提高2.73%;窗口为3时识别效果最好。 相似文献
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针对目前对于双离合自动变速器(Dual Clutch Transmission,DCT)汽车驾驶员起步过程中意图变化的研究有限,且现有方法的识别准确率不高这一问题,提出了一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的变化起步意图识别模型。根据驾驶员针对车辆反馈的反应时间,将起步过程划分为6个阶段;基于K均值聚类确定各个阶段的缓慢起步、一般起步、紧急起步这3种起步意图的界限;基于主成分分析挖掘出各个阶段起步意图识别的新特征;在此基础上构建6个SVM模型,并利用这6个模型分别对各阶段的起步意图进行识别。经过验证,该模型的平均测试准确率为94.92%,比只利用线性SVM模型高16.89%,且单个模型的平均耗时为0.008 s,能够快速有效地识别出DCT汽车驾驶员的起步意图。 相似文献
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