基于粒子滤波的声呐图像目标跟踪算法研究

声呐图像目标跟踪技术在水下UUV作战系统中具有重要意义,由于水声环境复杂,噪声干扰严重,导致声呐目标跟踪效果欠佳。本文针对UUV声呐成像特点,首先给出一种改进的Curvelet变换图像增强方法,可以有效降低声呐图像噪声并在一定程度上增强目标图像的边缘。并此基础上,提出一种基于粒子滤波的声呐目标跟踪算法以获得更为准确的目标跟踪效果。仿真结果表明,相较于传统声呐目标跟踪,该方法具有更好的目标跟踪精度以及鲁棒性。     

基于小波阈值法和LMS自适应滤波法的舰船去噪方法

在海上行驶过程中,为确保安全稳定航行,有必要高度重视舰船去噪的重要性。其中,在舰船去噪过程中,将信噪比增益当做小波基函数的一个重要参数进行研究,可以将改进后的小波阈值算法应用到舰船的背景信号去噪算法中,进而改善去噪的效果。而LMS自适应滤波器则能够结合环境改变对滤波器的系数进行自动调整,结构相对简单且运算量不大,容易满足硬件需求,所以也在噪声对消与信号预测、增强等诸多领域中得到广泛应用。在舰船去噪中,将小波阈值去噪方法与LMS自适应滤波算法应用于其中具有一定的可行性,值得展开进一步研究与探讨。     

一种基于衰减记忆滤波的平方根无迹卡尔曼滤波PHD-SLAM方法

针对海洋背景噪声和水声传感器测量噪声大、信噪比低所导致的水下SLAM方法数据关联复杂、精度低的问题,提出一种基于衰减记忆滤波的平方根无迹卡尔曼滤波PHD-SLAM方法,该方法基于PHD滤波避免了复杂的数据关联,且在非线性函数高斯权重更新过程中引入平方根无迹变换,并进一步结合衰减记忆滤波,解决了由于模型误差和计算误差造成的协方差矩阵非正定和不对称性所导致的滤波发散问题,提高水下SLAM方法的精度.仿真实验将所提方法与RB-PHD-SLAM和UKF-PHD-SLAM方法进行对比分析,结果表明所提方法在对自身定位及地图特征估计精度上均有了明显的提高.     

交互增强与智能服务:推动车联网的新变革

以非接触操控技术与增强现实技术的结合为基础,交互增强与智能服务分别作为技术和服务联动的两大动力,正在推动车联网的新变革。除了政策的有利条件,声控技术、手势控制、虚拟现实等关键技术均取得重大进展。在难得的发展机遇面前,以广东翼卡为代表的业界各方正应当通过全新的车联网平台和服务,提升行业产业化水平,创造丰富多彩、智能互联的未来生活。     

AD Crosslane轿跑车

通过奥迪crosslane概念轿跑车，奥迪展示了一瞥未来的设计，还阐述了全新的驾驶理念。这辆车全面融合新技术、工程和设计，并提供指向奥迪未来Q模式的设计语言。紧凑的奥迪crosslane轿跑车车身主要由铝、碳纤维增强聚合物（CFRP）和玻璃纤维三种材料组成。这款概念车净重约1390kg，这已经包括大型锂离子电池。奥迪确信，高度集成的空间框架结构是未来的正确路径。     

提高原子灰综合性能的研究

为了增强自制原子灰在市场上的竞争能力，研究了树脂类型和用量，苯乙烯用量，促进剂用量及固化剂类型等对原子灰打磨性能、快干性能及刮涂性能的影响通过试验，研制出了性能较为理想的原子灰的生产工艺。     

JVS聚合物钢纤维混凝土与JVS水泥结构胶泥在修补加固中的应用技术

介绍JVS聚合物钢纤维混凝土和JVS水泥结构胶泥的配合治理混凝土结构裂缝，缺陷，劣伤等的施工工艺及材料性能；体现此材料的性能独特，施工工艺行之有效，经验证施工质量可靠，且综合经济效益显著。     

汽车制造业须重视晶须增强复合材料的开发和应用

晶须是发展现代复合材料的新一代性能增强剂，它具有显微增强能力、优异的耐磨损及滑动性能、高的绝缘性能、优异的物理性能、成型性好，其增强复合材料的再生循环使用性能好等特性。新一代的增强复合材料，就是以晶须作为增强的剂填充的复合材料，具有高强度、高模量、比重小、耐高温、抗腐蚀等特性，在汽车领域已用作高强、轻质的车架、车身覆盖件、碰撞能量吸收构件和减振隔声装置，制作高强、耐热、耐磨构件，是实现汽车轻量化、     

多径信道下基于等增益合并的盲多用户检测

提出一种多径信道下基于等增益合并约束最优化的盲多用户检测算法，该算法在数学形式上可等效为等增益合并的形式，并可分别由于空间和最小最大滤波的方法来求解，此种算法的优点是不需要估计信道，其性能与信道信息在已知情况下的差别不大，与基于等增益合并的子空间算法相比，基于最小最大滤波的方法收敛速度快，性能更好。