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一种卡尔曼增益约束滤波算法 总被引：1，自引：0，他引：1
在滤波过程中,将卡尔曼增益结合约束条件,可以有效地提高滤波精度.论文推导了含有卡尔曼增益约束条件的代价函数,根据Karush-Kuhn-Tucker（KKT）最小化的一阶必要条件,使用高斯牛顿法求出约束卡尔曼增益的最优约束解.最后对具有约束条件的目标跟踪问题进行了仿真实验,结果表明该算法的跟踪精度要高于普通卡尔曼滤波算法. 相似文献
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针对未知探测概率下多目标跟踪问题, 提出一种基于时变滤波算法的多目标概率假设密度(PHD) 滤波器. 算法推导了未知探测概率PHD递推式, 提出了将未知探测概率转化为目标的丢失与接收事件, 并依此建立了目标跟 踪的马尔科夫模型, 给出了该模型下时变卡尔曼滤波最优解, 进而在高斯混和PHD(GMPHD) 框架下推导了算法闭集解. 仿真实验表明, 所提出算法在未知且随时间变化的探测概率情形下, 仍能实时地跟踪各目标, 具有良好的工程应用前景. 相似文献
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针对当前生产制造中物料分拣搬运任务的自动化需求,设计出的一款智能物料搬运机器人,分别从机械结构设计、硬件设计、程序设计3个方面对机器人进行研究分析。基于Arduino Mega2560芯片的主控制系统,通过二维码扫描模块获取待搬运物料信息,信息通过串口通信传入主控制器后将搬运信息显示在液晶屏上,机器人通过寻迹到达所需物料区域,通过OpenMV识别搬运物料,将所需物料位置发送给主控制器,控制舵机控制板使机械臂完成对应物料的抓取,运送到物料放置区,识别放置位置并进行物料放置。底盘采用4个麦克纳姆轮,通过灰度传感器,实现机器人的自主运动。根据结构设计,搭建智能物料搬运机器人物理样机,用物理样机进行实验室物料搬运试验,验证了物料搬运过程的稳定性和有效性。 相似文献
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针对复杂电磁环境下的多目标关联计算量大、准确率低的问题,提出了一种基于随机集概率假设密度(PHD)的多目标多传感器关联算法。该方法首先采用高斯混合PHD(GMPHD)对多传感器的量测信息进行滤波,再对滤波结果做最近邻数据关联处理,从而得到多目标航迹。杂波环境下的仿真实验表明,该方法在保证滤波精度的同时,能够有效降低运算量,提高数据关联的准确度。 相似文献
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一种WEB多媒体数据库的设计技术 总被引：2，自引：0，他引：2
主要介绍了利用SQL SERVER建立一个以海洋生物数据库为例的WEB数据库。并用Visual Bssic实现WEB数据库的管理和维护，重点是解决了数据包括多媒体数据的入库、浏览、编辑、管理等操作。 相似文献
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基于有限状态机的Morse码识别算法设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
针对手工拍发莫尔斯码各信号间的比例随机性较强,自动译码判断准确度不高等问题,提出了一种基于有限状态的莫尔斯码自动识别算法.将电键拍发过程划分为六种状态,有利于C++语言编程实现的类化与建模.算法能根据报务员发报时码速的变化而自动调整莫尔斯码的各个判别门限,从而大大提高了码字识别率.最后分析了抽样误差等对莫尔斯判决门限的影响,给出了各种误差消除的解决方案.在Windows平台上的Visual C++可视化编程环境中实现了该算法,并给出了具体的算法设计流程图. 相似文献
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针对传统多目标概率假设密度滤波(PHD) 器在噪声先验统计未知或不准确时滤波精度下降甚至丢失目标的问题, 设计一种自适应多模型粒子PHD(MMPHD) 滤波算法. 该算法利用多模型近似思想, 推导出一种多模型概率假设密度估计器, 不仅能估计多目标状态, 而且能实时估计未知且时变的噪声参数, 并采用蒙特卡罗方法给出了MMPHD闭集解. 仿真实例表明, 所提出的算法具有应对噪声变化的自适应能力, 可有效提高目标跟踪精度.
相似文献8.
针对传统的到达时差(Time difference of arrival,TDOA)多目标跟踪算法计算量大,估计精度低,虚警值较多等问题,提出了一种预关联高斯混合概率假设密度(P-GMPHD)多目标跟踪算法.该算法利用随机集理论对TDOA的目标状态和观测值进行建模,通过递推高斯混合来预测和更新各状态后验概率密度,避免了复杂的数据关联问题.为减轻高斯混合滤波的计算量,提出了将预测信息与观测值进行预关联的思想,剔除虚警值,从而显著地降低了计算量.仿真结果表明,该算法能在杂波环境下有效地利用TDOA测量值跟踪未知数目的多个运动目标,并且在不影响跟踪性能的情形下,其计算量比一般GMPHD有了较大的降低. 相似文献
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为解决行星齿轮虚拟装配中的准确定位问题,针对单行星轮机构的干涉问题,提出对齐装配面确定装配关系的基本方法,针对多行星轮装配问题,推导了行星轮的相对转角公式,提出了一种多行星轮虚拟装配的方法。最后以机器人用RV250减速器为例,完成了无干涉装配,为机构运动和动力学分析打下了基础。 相似文献
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