信息技术市场拓展方法研究

科学技术的发展遵循一定的轨迹,也会为信息技术市场带来必然的改变.面对众多的市场机会和激烈的竞争环境,需要通过科学有效的方法找准市场规律,以新的视角开拓差异化市场,使企业进入可持续发展的良性循环中.本文通过分析3种技术发展趋势,展开讨论了新市场的切入方法,并分享3个典型技术市场案例供读者思考.     

基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别

针对不变矩对仿射形变目标描述的不足,为提高舰船型号的识别精度,提出一种基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别方法.首先对二值舰船图像进行归一化处理,并分别提取归一化舰船图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;然后通过计算样本特征均值与标准差的比值,选择出鲁棒性好、稳定性高的特征,通过归一化方法进行融合;最后构造五类舰船的样本集,采用支持向量机(SVM)作为分类器识别测试样本的型号,分析不同矩特征、样本集大小、SVM参数、本文方法对识别精度、稳定性的影响.实验结果表明,文中给出的算法提高了识别精度,并且在训练样本集较小时仍能获得88%以上的识别率.     

船舶无人驾驶中的数据融合技术应用

海上船舶无人驾驶技术是现代海上信息化发展的重要方向,其不仅需要按照规定的航向航速运行,还需要考虑船舶碰撞及各类突然情况。无人驾驶技术对采集的信息及数据融合处理要求很高,通过各类传感器采集海上地形﹑环境﹑目标船只等信息,进行融合处理,为船舶无人操控提供可靠的航行数据。本文重点研究无人驾驶领域中利用AIS与雷达数据的信息融合方法,提出一种基于船舶航行及数据加权融合算法,最后进行仿真。     

被动多传感器改进交互多模型粒子滤波算法

将改进的粒子滤波算法即基于均匀重采样的粒子滤波(AUPF)与交互式多模型算法(IMM)相结合,提出交互式多模型均匀重采样粒子滤波算法(IMM-AUPF),并将其应用于被动多传感器的机动目标跟踪中。均匀重采样粒子滤波在标准粒子滤波的基础上通过改进重采样过程,在解决粒子退化问题的同时,增加了粒子的多样性,提高了滤波性能。在多模型中应用均匀重采样粒子滤波,提高被动多传感器系统的机动目标跟踪精度。将该方法与交互式多模型粒子滤波算法(IMM-PF)进行仿真对比,结果表明该方法具有更好的跟踪性能。     

舰船辐射噪声1(1/2)维谱的自适应子波特征提取

现代化战争对信息技术的依赖日益增强,水中目标识别成为各国夺取海洋战争主动权研究的新领域。有效提取目标的本质特征是目标识别的关键。由于1(1/2)维谱保持了高阶谱的性质但其计算量却相对下降,本文结合自适应滤波理论,采用1(1/2)维谱对船舰辐射噪声进行特征提取,由对特征量的分析表明1(1/2)维谱可以有效对船舰类型识别。     

交通与旅游的融合发展及规划应对

本文分析了交通与旅游的演进及融合历程,提出交通与旅游融合的三个阶段。在综合交通规划研究框架的基础上及在交通与旅游融合发展第三阶段的背景下,提出了以完善游客出行链为重点,构建"两网两体系"的旅游交通规划研究框架,并在呼伦贝尔-阿尔山综合交通规划中进行了应用。文章最后从规划理念、规划思路、规划方法、规划重点、规划内容等五个方面对新阶段的旅游交通规划应对进行了探讨和思考。     

基于D-S证据理论的多平台协同目标识别分步式融合

针对多平台协同目标识别问题,提出了基于D-S证据理论的分步式融合设计思想,目标型号识别.通过仿真验证了算法对解决不确定问题的有效性和正确性.     

雷达辐射源信号识别研究综述

介绍雷达辐射源信号识别的过程,概述和分析国内外雷达辐射源识别研究的现状,阐述基于粗糙集理论的雷达辐射源信号识别方法,指出雷达辐射源信号识别的发展趋势,为今后相关研究提供了有益的思路。     

基于均值漂移粒子滤波的目标跟踪算法研究

针对粒子滤波计算量大的问题,将视觉跟踪领域的均值漂移算法（Mean Shift）与粒子滤波（PF）算法相结合,该算法利用均值漂移算法在重采样之后将粒子收敛到靠近目标真实状态的区域内,改善了传统粒子滤波器的退化现象,减少了算法的运行时间,通过被动跟踪仿真实例,同时使用均值漂移粒子滤波与传统粒子滤波进行跟踪仿真,分析了轨迹跟踪性能,利用均方根误差比较了误差性能。仿真结果表明,Mean Shift PF具有更高的跟踪精度,并且运行时间显著减少。     

遥感图像融合最新进展及展望

文章综述了遥感图像融合的基本概念,研究了遥感图像融合的分类及常用方法,对遥感图像融合评价进行了探讨,系统深入地分析了遥感图像融合面临的问题,指出了未来的发展趋势及解决问题的方向。