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针对2D激光雷达和摄像机最小解标定方法的多解问题,该文提出一种基于观测概率有效下界估计的标定方法。首先,提出一种最小解集合的分级聚类方法,将每类最优解替换原来的解集合,从而减少解集合样本个数。然后,提出一种基于激光误差的联合观测概率度量,对解集合元素的优劣进行度量。最后,利用聚类结果和观测概率度量结果,该文提出基于观测概率有效下界估计的有效解选取策略,将优化初始值从最优解转化为有效解候选集合,提高了标定结果的准确性。仿真实验结果表明,在真解命中率性能上相比于Francisco方法,该文方法在不同棋盘格个数情况下提升真解命中率16%~20%,在不同噪声水平下提升真解命中率6%~20%,有效提高真解比例。 相似文献
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提出了一种基于二分一Newton法的数字基带预失真线性化技术的自适应算法,用于无线通信中的RF功率放大器的线性化,理论分析和仿真结果表明:该算法较二分法和线性迭代法相结合的方法、快速弦截法稳定性更好、收敛速率更快;当预失真器和求解的精度足够高时,可以得到满意的线性度改善.图4,表1,参6. 相似文献
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一种新的基于Markov链模型的用户行为异常检测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种新的基于Markov链模型的用户行为异常检测方法。该方法利用一阶齐次Markov链对网络系统中合法用户的正常行为进行建模,将Markov链的状态同用户执行的shell命令序列联系在一起,并引入一个附加状态;在检测阶段,基于状态序列的出现概率对用户当前行为的异常程度进行分析,并根据Markov链状态的实际含义和用户行为的特点, 采用了较为特殊的判决准则。与Lane T提出的基于隐Markov模型的检测方法相比,该方法的计算复杂度较低,更适用于在线检测。而同基于实例学习的检测方法相比,该方法则在检测准确率方面具有较大优势。文中提出的方法已在实际入侵检测系统中得到应用,并表现出良好的检测性能。 相似文献
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因为 P3P 问题固有的结构缺陷,二维激光雷达和摄像机的最小解标定方法存在数值稳定性差、精度较差等问题。 针对
上述问题,本文提出了一种鲁棒的最小解标定方法,对 P3P 问题的求解算法和最优解选择误差度量进行改进。 首先,根据 3 个
棋盘格构建的 P3P 问题,利用改进的 RP3P 算法进行求解,提高了解的稳定性。 然后,基于可信度加权观测概率设计了一种的
最优解选择策略,提高了所选解的准确性。 根据实验结果可知,本文的算法在标定结果的精度和有效性上得到明显改善。 仿真
实验中,在不同噪声水平下,相比于 Francisco 方法和 Hu 方法,本文方法的有效解概率提高了 5% ~ 41%和 2% ~ 20%,旋转矩阵
精度提高了 2° ~ 6°和 1. 5° ~ 2°,平移向量精度提高了 180~ 520 mm 和 150~ 180 mm,性能提高明显。 相似文献
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多解问题是2D激光雷达和摄像机最小解标定方法的热点难题,本文针对多解问题,在最小解标定过程中提出3个改进措施。首先,利用传感器的可视空间约束剔除棋盘格不能被传感器观测的假解。然后,利用边界激光点到边界线段的约束,改进了真解选择的误差评价函数。最后,利用棋盘格边界约束求解平移向量的最小二乘解。实验中进行仿真数据和真实数据测试,结果表明本文方法对比Francisco方法能提高真解命中率和标定精度。当激光点的噪声方差小于20 mm时,本文方法的真解命中率在98%左右,满足实际应用的需求。相对与传统最小解标定方法,本文利用棋盘格边界约束和可视空间约束对多解集合进行筛选,并优化了平移向量,因此有效提高最小解标定方法的性能。 相似文献
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