数据融合技术在航海避碰决策支持系统中的应用

在航海避碰决策支持系统中引入数据融合技术,给出了系统的数据融合处理模型,并将数据融合技术与人工智能技术相结合,分别建立了基于ＤＳ证据理论、神经网络技术和模糊理论的目标识别模型、会遇状态估计模型及碰撞威胁估计模型。     

用于目标检测和精确定位的水下机器人视觉系统

基于目标检测和精确定位的ＡＵＶ（Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ Ｖｅｈｉｃｌｅ）视觉系统是水下智能机器人感知水下环境信息、进行自主作业的关键技术。本文着重介绍了视觉系统的工作原理、模块结构、特征提取和目标检测与定位算法。最后给出了仿真试验结果,以说明系统工作的有效性和实用性。     

隐身技术及前景展望

自从1989年12月,美国外形独特的战斗轰炸机“F—117A”首次在入侵巴拿马战斗中投入使用以来,就引起世界的高度注意。此后,该轰炸机在海湾战争和科索沃战争中,都频频亮相,特别是在科索沃战争中,还使用了更加先进的“B—2’飞机,均表现不俗。其实“F—117”和“B—2”属隐身飞机,是隐身技术在航空器中的运用。隐身技术(或隐形技术)只不过是通过降低目标的信号特征,从而达到难以被敌发现、识别、跟踪和攻击的技术。隐身技术包括:雷达隐身技术、红外隐身技术、电磁隐身技术、可见光隐身技术、声波隐身技术。     

信息融合理论和技术在舰载S&D系统中的应用研究

应用信息融合理论和技术研究舰载S&D(Search & Detection)系统中多传感器雷达的多机动目标跟踪问题,可极大地增强系统跟踪目标的能力,改善和提高系统的跟踪精度.仿真结果表明,使用的几种融合算法都可大大提高系统跟踪精度,同时还可提高系统的可靠性.     

基于深度神经网络的船舶图像识别检索研究

对船舶图像进行快速准确识别在军民领域都有广泛应用,随着船舶种类的增多、图像质量的提高,传统的卷积神经网络进行船舶图像识别需耗费大量时间。本文对深度神经网络的原理进行分析,并在此基础上研究基于深度神经网络的船舶图像识别流程,对船舶图像预处理技术进行研究,建立船舶图像训练集和测试集,对YOLOV2、卷积神经网络和本文算法的平均识别时间和识别准确率进行分析,最后研究3种算法的训练次数对识别准确率的影响。本文研究的深度神经网络船舶图像识别算法,在平均识别时间以及识别准确率上具有一定优势。     

双缓动平台时延下的纯方位定位测角误差分析

水下双缓动平台协同探测可实现对水声目标纯方位定位和跟踪。针对双探测平台接收目标信号因传播时延导致探测时间未配准、方位测量偏差的问题,根据缓动平台的实际应用场景,建立目标运动模型和二维探测空间几何分布,构建一种基于不同时延条件的方位测量误差分析模型,并详细分析得出目标和双平台不同分布场景下的最大测角误差结果,该模型物理意义明确、直观简单,仿真和实测实验结果验证测角误差模型的准确性,并得出双平台探测时延下目标方位测角的误差分布规律。     

基于遗传算法优化支持向量机的船舰目标识别分类

为了实现有效的海上监管和响应,提高舰船监管效率,降低人力成本,提出基于遗传算法优化支持向量机的舰船目标识别分类方法。以HU矩为舰船目标的特征描述子,在舰船目标图像内,提取具备旋转、尺度与平移不变性的舰船目标特征矩;利用遗传算法,优化支持向量机的惩罚因子与核参数;在参数优化后的支持向量机内,输入舰船目标特征矩样本,输出舰船目标识别分类结果。实验证明,该方法可有效提取舰船目标特征矩;经过参数优化后的支持向量机,可有效降低计算复杂度,加快检测目标识别分类效率,具备较优的舰船目标识别分类性能。该方法均可精准识别分类舰船目标。     

多目标决策在公路方案比选中的应用

对多目标数学模型建立过程的论述,及对修建道路需要考虑的因素进行量化、比较,得到最优方案,有助于推动我国交通与经济的协调发展。     

浅谈我省农村公路发展规划中的几个问题

结合我省实际情况,对湖南省农村公路的发展提出了相应的发展思路和发展目标,并针对实施过程中有可能出现的困难和问题提出了相应的保障措施。     

近距配置声呐方位门关联分析

由于空间分辨率低,两声呐纯方位目标关联存在关联模糊性,从而产生虚假目标(幻影).当两声呐配置距离较近时,利用两声呐同目标的方位相似性,提出方位门快速关联,消除关联的模糊性,分析配置距离和目标方位对关联门的影响,提供目标早期接触跟踪关联方法.随着跟踪的进行,在具有初步的距离范围信息的情况下,提出距离范围方位门关联方法,提...