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对多运动模型的目标进行跟踪,通常采用传统的交互式多模型粒子滤波算法。但是,该算法存在一些缺陷和不足。为此,提出了一种新的基于变速率模型和遗传算法的IMMPF目标跟踪算法。针对IMMPF算法对目标进行跟踪时可能出现的未知可变转弯速率,采用了一种更恰当的可变速率目标模型;对于IMMPF算法中的粒子多样性丧失问题,则将进化理论中的遗传算法引入到目标跟踪算法中,对采样进行优化,增加了采样粒子的多样性,使采样向后验分布取值较大的区域移动。仿真结果表明,提出的算法能更好的适应目标的机动运动,同时明显减少所需的采样数,取得了更好的跟踪性能。 相似文献
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信号捕获的目的是确定接收机当前所在位置的可见卫星号,进而计算可见卫星的载波频率和伪随机码相位信息.目前随着GPS接收机应用的日益广泛,如何在弱信号环境下实现定位的问题日益突出.普通的GPS接收机不能捕获和跟踪到导航卫星信号,只能设法提高GPS接收机的灵敏度来实现导航和定位.为了解决微弱信号情况下的GPS信号捕获问题,在... 相似文献
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首先利用RSA加密算法对数据进行加密和解密,实现了数据的安全传输;然后针对RSA加密算法时间开销大和算法设计复杂的缺点,提出基于乘同余对称特性的SMM算法。通过对该改进RSA加密算法的实现发现加密运算速度明显提高且算法更简单,从而证明了本文所提改进算法的有效性。 相似文献
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无人机视频图像运动目标检测算法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
运动目标检测是实现目标跟踪、交通监控、行为分析等任务的基础。但在无人机获取的视频图像中,无人机运动、旋翼震动或外界风力等客观因素使图像出现较为明显的背景、光照等变化,会对运动目标的检测产生影响。因此,如何降低干扰、提高检测精度,让无人机在运动目标检测领域发挥作用在信息时代具有相当重要的意义。无人机视频图像的运动目标检测相比传统运动目标检测,检测思路基本一致,但干扰因素众多。本文以此为切入点,分类综述了适用于无人机视频图像运动目标检测的算法及其改进,主要包括运动估计算法、帧间差法、背景建模法、光流法等传统算法和近年出现的新型算法;通过对无人机运动状态的划分探讨比较了上述方法的优缺点及适用场景。帧间差法更适合处理无人机悬停状态的数据,背景建模法、光流法及新型算法对无人机悬停及巡航状态的数据均可处理;上述算法均不能很好解决光照变化造成误检、漏检现象。所以处理无人机视频数据时,要根据其运动信息及数据特点选择合适的算法,才能获得好的检测结果。 相似文献
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气动光学效应导致的目标图像偏移对于飞行器的导航、定位以及寻的影响很大,对气 动光学成像偏移的实时补偿具有重要的实用价值。提出了一种基于改进型麻雀搜索算法 优化BP神经网络(improved sparrow search agorithm optimized BP neural network, ISSA-BP)的模型,对气动光学成像偏移进行预测。为提高预测算法的 搜索和跳出局部最优的能力,在标准麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)中借助鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)飞行行 为的思想,使加入者以一定的概率向发现者靠近,缩短了算法的运行时间,保证了全局收敛 和种群的多样性。最后将 算法模型与BP神经网络模型和麻雀搜索算法优化BP神经网络(sparrow search algorithm BP,SSA-BP)模型进行对比 ,使用三种评价指标对三种算法模型进行评价, 结果表明的ISSA-BP模型能够及时准确的对气动光学成像偏移进行预测,ISSA-BP 模型的均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R2)分别为2.511、1.969和0.999。 相似文献
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