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题名一种具有自适应关联门的杂波中机动目标跟踪算法
被引量：21
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作者
程婷
何子述
李亚星
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机构
电子科技大学电子工程学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第4期865-870,共6页
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基金
国家自然科学基金重点项目(61101171
61032010)
国家部委基金和中央高校基本业务费项目(ZYGX200J023)资助课题
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文摘
针对杂波环境下的机动目标跟踪,该文提出一种基于自适应关联门的跟踪算法。该算法以传统交互多模型概率数据关联算法为基础,在关联门内无有效量测点迹时,假设目标在前一滤波时刻或是更早时刻以最大机动水平改变原运动模式,利用该假设条件下所获得的目标预测量测及当前真实预测量测,对用于确定关联门的新息协方差进行修正,使得关联门逐步适当扩大,以尽可能地包含目标真实量测点迹。仿真结果表明,自适应关联门跟踪算法能在不影响跟踪精度和算法运算量的情况下,有效降低机动目标的跟踪丢失概率。
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关键词
机动目标跟踪
交互多模型
概率数据关联
跟踪丢失率
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Keywords
Maneuvering target tracking
Interacting Multiple Model（IMM）
Probabilistic Data Association （PDA）
Tracking loss rate
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分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
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题名干燥目标含水量对苜蓿干草产量及营养价值的影响
被引量：8
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作者
尹强
刘丽英
王坤龙
武海霞
赵云华
孙林
王伟
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机构
中国农业科学院草原研究所/国家牧草产业技术体系鄂尔多斯综合试验站/农业部鄂尔多斯沙地草原生态环境重点野外科学观测试验站
内蒙古农业大学生态环境学院
辽宁辉山乳业集团有限公司
内蒙古自治区水利科学研究院
内蒙古鄂尔多斯市杭锦旗农牧业局草原站
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出处
《中国草地学报》
CSCD
北大核心
2016年第5期26-31,共6页
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基金
中国农业科学院科技创新工程草原非生物灾害防灾减灾团队(CAAS-ASTIP-IGR2015-04)
"十二五"国家科技支撑计划课题(2012BAD13B07)
+1 种基金
国家牧草产业技术体系项目(CARS-35)
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(中国农业科学院草原研究所1610332015006)资助
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文摘
通过对不同含水量苜蓿的干草产量、叶片损失情况及营养价值研究,探讨其与干燥目标含水量之间的相关性,进而为获得高产优质苜蓿干草提供理论依据。结果表明:干燥目标含水量对苜蓿干草产量和营养价值影响很大,在不考虑霉变的情况下,苜蓿干草产量及营养价值与干燥目标含水量成正比,干燥目标含水量为29.34%的苜蓿干草比含水量为14.82%的苜蓿干草产量高41.55%,CP产量高47.10%,干草CP含量高21.87%,胡萝卜素含量高203.97%,NDF和ADF含量低19.65%和15.68%,叶片损失率降低112.85%。
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关键词
苜蓿干草
干燥目标含水量
产量
营养价值
叶片损失率
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Keywords
Alfalfa hay
Drying target moisture
Yields
Nutritional value
Leaf loss rate
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分类号
S816.52
[农业科学—饲料科学]
S541.1
[农业科学—畜牧学]
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题名碰撞打靶实验的设计和探讨
被引量：4
- 3
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作者
赵在忠
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机构
复旦大学
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出处
《大学物理实验》
2006年第1期47-50,共4页
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文摘
介绍碰撞打靶实验仪在力学实验中的应用
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关键词
磁撞
打靶
能量损失
恢复系数
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Keywords
bump
target
loss of energy
reset rate
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分类号
O4-33
[理学—物理]
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题名警戒雷达的杂波图组合实现方法
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作者
王艳丽
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机构
南京电子技术研究所
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出处
《信息化研究》
2019年第3期8-10,30,共4页
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文摘
杂波图是警戒雷达有效抑制杂波的手段之一。杂波图的实现方法较多,但每种杂波图的性能在不同的杂波和目标场景下差异较大,直接影响雷达在多种杂波类型环境下的性能发挥。工程上急需对多种杂波图的性能进行评估,以指导杂波图的选择。文章以目标损失率和杂波图抑制率为主要指标,仿真多种杂波类型和不同速度目标,综合评估杂波图的性能,为工程应用提供选择依据。
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关键词
杂波图
目标损失率
杂波抑制率
性能评估
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Keywords
clutter map
target loss rate
clutter restrained rate
performance evaluated
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分类号
TP302.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名侦查目标追踪过程中视频浓缩方法仿真
被引量：2
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作者
李娟
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机构
山西警察学院
山西财经大学
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2020年第4期441-445,共5页
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文摘
在侦查目标追踪过程中,采用当前方法对视频进行浓缩处理时,所用时间较长,浓缩处理后视频中有效信息丢失率较高。为此,提出新的侦查目标追踪过程中视频浓缩方法。通过混合高斯模型模拟视频信号,实现视频前景建模和背景建模;在Camshift算法下降H分量的颜色概率分布图和颜色直方图相结合,对视频中存在的图像帧进行运算,通过调整搜索窗的大小实现对运动目标的追踪;采用松弛线性规划算法获得目标运动轨迹对应的最优时间标签,结合目标轨迹、背景序列和最优时间标签实现视频的浓缩处理。仿真结果表明,所提方法的浓缩耗时较短,视频中有效信息得到了有效保存。
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关键词
侦查目标
目标追踪
视频浓缩
浓缩耗时
有效信息丢失率
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Keywords
Investigation target
target tracking
Video concentration
Camshift algorithm
Time consumption
Effective information loss rate
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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