船舶海上远距离目标搜索定位算法研究

基于高频超视距雷达的船舶海上远距离目标探测技术是一种利用雷达系统进行海上目标探测和测距的技术。该技术利用高频电磁波的特性,通过发射电磁波并接收目标反射回来的信号,实现对远距离目标的探测和定位。该技术的关键在于如何实现雷达探测过程的海杂波、地杂波等干扰信号的过滤,提高远距离探测的高频超视距雷达系统的工作精度。本文分别从高频超视距雷达的工作原理、杂波干扰信号建模、信号过滤、远距离目标探测算法等方面进行研究,通过该目标搜索和定位技术,船舶可以在海上实现对远距离目标的实时监测和跟踪,提高海上安全性和航行效率。     

基于舰载雷达小样本的低慢小目标识别方法

本文针对舰载雷达低、慢、小目标探测面临的小样本识别问题,提出一种基于小样本学习的低慢小目标分类识别方法。该方法将低慢小目标雷达回波数据转换到小波变换域,利用多头注意力机制和双向长短记忆人工神经网络相结合的方式,解决了小样本目标分类识别的问题。在低慢小目标雷达回波仿真数据集上,开展模型训练和算法验证,分析任务差异性与识别准确率的关系,实验结果表明该方法对典型低慢小目标识别精度可达90%以上,在雷达目标识别领域具有较好的应用价值。     

航道辅助地波雷达机动目标跟踪研究

交互多模型Interacting Multiple Model,IMM）方法应用于高频地波雷达（High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR）机动目标跟踪时,其固定的模型集合与转移概率矩阵会导致模型竞争与模型概率切换滞后,降低了目标状态估计的准确性,容易引起航迹断裂、丢失等问题。为此,对基于航道辅助的交互多模型地波雷达机动目标跟踪方法进行了研究。首先,利用有向图模型估计海上航道并提取航道信息,判定目标所处的航道位置并据此自适应切换目标运动模型集合;然后依据确定的模型集合进行多模型滤波,利用滤波新息构造运动模型的极大似然函数并计算每个模型的似然值,通过计算运动模型之间似然值比值计算概率修正因子,采用概率修正因子与原模型转移概率矩阵的乘积更新模型转移概率矩阵。利用仿真与实测数据开展了海上机动目标跟踪实验,结果表明,与传统IMM算法相比,本文方法可显著提升模型概率的切换速度,跟踪得到的航迹维持时间提高了54.2%,算法运行时间减少了30%,运动模型匹配平均概率提高了14.1%,实现了对海上目标的长时跟踪。     

纯电车型整车性能集成探究

众所周知,迫于能源危机的日益加剧,可替代的新能源汽车应运而生。汽车市场近几年逐渐涌现大量新能源汽车。面对新的汽车类型,研发团队在开发过程中也将面临巨大的改变和挑战。然而面对挑战也是机遇,汽车研发人永远不缺乏攻坚精神。随着新能源汽车的开发经验越来越多,逐渐总结出一些新能源汽车独特属性的研发经验。本文针对纯电车型整车性能集成技术应用管理进行探讨,对于汽车性能开发具有深远的意义。     

海上应急输送保障调度模型研究

为满足海上应急输送保障的需要,将海上应急输送保障调度问题分为3类。重点分析大型岛屿应急救援输送保障的问题,综合分析应急输送保障调度的安全性、时效性和经济性要求,建立了基于多船型多目标的应急输送调度模型,为快速解决应急输送保障调度问题,对该模型进行了简化。实例分析该模型能够快速有效地解决多目标的应急输送调度问题。     

声学技术在水下工程中的应用

我国的海洋油气资源储量丰富,开发潜力巨大。而今,随着油气开采不断向深海推进,开采的难度大大增加,原有的技术装备也需要不断地更新升级。海上油田水下开发工程设施建设离不开潜水员或水下遥控机器人ROV的支持,通常情况下,工程技术人员根据潜水员在水下提供的指导或依据ROV视频电视传输的信号获取必要的信息,确立施工方案,进而执行某项操作。但是,在某些特定场合,比如水下能见度低、视距短、图像模糊不清时,视频信号的有效性大大减弱,在施工中不能充分发挥应有的作用。雷达波声学信号技术恰恰可以突破视频信号的瓶颈,有效地解决这一难题,并且在某些水下工程领域内,雷达波远距离捕捉目标的能力强,使用声学信号技术比视频信号技术更为经济高效。作者结合几个实例着重介绍声学信号在海洋水下工程建设中的应用及技巧。     

计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法研究

轨枕作为固定钢轨和扣件的重要轨道零部件之一,由于长期承受钢轨传来的各种作用力,其端部易出现掉块,造成轨道机械结构稳定性下降,故轨枕掉块缺陷检测对保证列车正常运行起到重要作用。针对轨枕掉块缺陷检测方法存在精度较低和缺陷样本少的问题,提出一种计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法。首先,采用Copy-Pasting数据增强方法增加轨枕图像中掉块小目标数量,解决缺陷样本少的问题;其次,通过降低网络下采样倍数和删除大尺度检测层的方式改进YOLOv5s模型的多尺度检测层,提高轨枕掉块缺陷检测精度和速度;然后,将锚框之间的平均交并比作为距离量度改进K-means聚类算法,并使用遗传算法优化,重新匹配适合轨枕掉块缺陷检测的锚框;最后,使用跨尺度连接结构和双向特征加权融合模块改进YOLOv5s的特征融合结构,增强特征融合能力。实验结果表明,与原模型相比较,改进后的YOLOv5s模型平均精度达到94.1%,提高2.3%,检测速度达到93.3 fps,提高26.6 fps,能够准确且快速地识别轨枕掉块小目标缺陷。     

探究智慧交通发展趋势,目标及框架构建

经济的迅速发展使得我国交通事业获得新的发展契机,交通运输在快速发展的经济社会中发挥着重要作用.当前,交通运输的方式朝着立体化、多元化的方向发展,这与经济发展需求的变化趋势相符合.在经济发展新常态下,交通资源对经济发展的刚性约束加重,要推动交通运输事业的长远发展,必须推动智慧交通体系的建设.文章简述智慧交通发展一体化、便...     

城市轨道列车惰行优化研究

提出了一种基于改进目标速度的惰行节能控制策略。该策略使列车在满足运行时分的前提下以较低的能耗运行。同时在研究和比较了传统的列车惰行控制策略之后,优化了列车在惰行过程中运行工况频繁变换的问题,使列车运行更加合理和满足实际的操纵。最后利用VC++软件实现了该优化控制策略仿真模块的开发,线路模拟结果验证了该控制策略的正确性和可行性。