【摘 要】
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为了提高制导导弹引信的起爆控制精度,得到更为准确的起爆延迟时间,提出了一种基于红外导引头、激光测距仪测量数据的一体化信息融合方法。在多模信息处理时,不同传感器的开机时间、采样频率不同以及观测数据存在时间差造成了两台传感器测量数据不在同一个时间基准上,故而在典型弹目交会环境下给出了一种基于内插外推的时间对准方法,从而将传感器测量所得数据应用于延迟时间模型计算中。在该模型的基础上,提出了一种基于改进粒子滤波的一体化传感器集中式数据滤波算法。与传统扩展卡尔曼滤波算法的对比仿真实验结果表明:在该方法下,探测角精度
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为了提高制导导弹引信的起爆控制精度,得到更为准确的起爆延迟时间,提出了一种基于红外导引头、激光测距仪测量数据的一体化信息融合方法。在多模信息处理时,不同传感器的开机时间、采样频率不同以及观测数据存在时间差造成了两台传感器测量数据不在同一个时间基准上,故而在典型弹目交会环境下给出了一种基于内插外推的时间对准方法,从而将传感器测量所得数据应用于延迟时间模型计算中。在该模型的基础上,提出了一种基于改进粒子滤波的一体化传感器集中式数据滤波算法。与传统扩展卡尔曼滤波算法的对比仿真实验结果表明:在该方法下,探测角精度
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针对核相关滤波(KCF)目标跟踪算法在目标发生尺度变化和受到遮挡时无法保证对目标长时间跟踪的问题,提出了一种尺度自适应抗遮挡的长时间目标跟踪算法。首先,将方向梯度直方图(HOG)特征和颜色(CN)特征进行融合并增加一个尺度滤波器用于估计目标的尺度;然后,引入平均峰值相关能量指标(APCE)进行遮挡判断,采用SVM分类器重新检测目标被遮挡后的位置;最后,根据平均峰值相关能量和位置滤波器最大相关响应值
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针对目前考虑不确定因素的测试性模型存在建模难度高、结构复杂、层次化建模困难、学习能力弱、不确定信息表达形式差的问题,面向电子设备提出了一种基于贝叶斯网络的测试性分层建模方法。以原有的贝叶斯网络模型与多信号流图模型为研究对象,对二者的参数、结构特点及优势短板进行分析,根据二者的互补性与测试性建模需求对贝叶斯网络模型进行改进。模型以故障、信号关系替代故障、测试关系,以信号节点间的连接表征故障传递,利用电路结构与层次划分确定模型结构,采用贝叶斯方法确立模型参数,运用贝叶斯网络推理能力对测试性指标进行计算。以放大
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近日，丹麥女议员阿比尔高借助社交媒体“诉苦”：她当天带着宝宝参加议会会议时，议长对宝宝下“逐客令”。 这一消息在丹麦这个重视妇女权利的北欧国家引发争议。 按照阿比尔高的说法，她当天带着5个月大的女儿参加议会会议，议长凯斯高经由一名助理传话：“议会大厅不欢迎你带孩子进来。”于是阿比尔高把孩子交给另一名议员助理照顾，返回大厅参加表决。 对此，凯斯高表示，出现在议会大厅的应该是议员，“而不是婴儿或
借鉴电磁机动战思想,从电磁作战环境中机载有源相控阵火控雷达与对方电子侦察系统机动对抗的视角,分析了机载雷达射频隐身与电磁机动的含义,探讨了机载雷达射频隐身的电磁机动敏捷性、电磁机动信息熵。在此基础上,总结了空战电磁环境中,机载雷达射频隐身的“最小时间”、“最小功率”和“最大信号不确定性”3种电磁机动策略,以及对应的电磁机动工作方式。运用电磁机动战研究机载雷达射频隐身问题,拓展了机载雷达电磁作战研究的视野及思路,提出了有应用价值的机载雷达电磁机动策略和工作方式。
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现有关键词抽取算法缺乏对短语的有效表示,为抽取出更能反映文本主题的关键短语,本文提出一种基于短语向量的关键词抽取方法 PhraseVecRank.首先设计基于LSTM(Long Short-Term Memory)和CNN(Convolutional Neural Network)自编码器的短语向量构建模型,解决复杂短语的语义表示问题.然后,利用短语向量对每个候选短语计算主题权重,通过主题加权排序提高关键词抽取的效果.在公共数据集和学术论文数据上的实验表明,本文提出的方法能够有效提取与文本主题信息相关的关
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