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题名一种基于超差信息的局部实时航迹规划方法
被引量：3
- 1
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作者
宋文兵
周成平
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机构
华中科技大学自动化学院多谱信息处理技术国防科技重点实验室
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出处
《计算机与数字工程》
2015年第12期2158-2164,共7页
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文摘
针对无人飞行器在飞行过程中当前的飞行状态相较于预定的状态发生超差,需对无人飞行器飞行航迹进行实时规划调整的问题,论文提出了一种基于超差信息的局部实时规划方法。该方法通过分析超差信息中飞行器飞行状态、飞行器与任务链的位置与方向关系等,给出了超差信息处理决策方法,并提出了结合有向圆的局部实时规划算法,使得规划算法能适应规划起始点与终止点复杂的位置关系和进入方向约束,并快速地找到合适的辅助导航区。实验证明:在超差发生时,该方法能很好地分析超差信息并快速规划出局部调整航迹。
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关键词
超差信息
实时规划
任务链
匹配
有向圆
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Keywords
flight error information
real-time path planning
task list
match
orient circle
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分类号
V249
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名一种基于GLCM特征向量的目标毁伤信息提取方法
- 2
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作者
王威
蔡超
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机构
华中科技大学自动化学院多谱信息处理技术国防科技重点实验室
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出处
《计算机与数字工程》
2015年第11期1946-1950,共5页
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文摘
提出了一种基于灰度共生矩阵(GLCM)特征向量的目标毁伤信息提取方法。该方法首先利用目标知识模板实现目标关键部位的快速提取,然后在进行变化区域预检测的基础上,采用GLCM提取目标被打击前后图像的纹理特征向量,使用马氏距离对纹理特征向量间的差异进行度量进一步获取变化区域,最后提取目标毁伤信息。实验结果表明,与灰度差值法和单一纹理特征变化检测方法相比,该方法能准确、有效地提取目标毁伤信息。
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关键词
变化检测
灰度共生矩阵
特征向量
毁伤信息
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Keywords
change detection
GLCM
feature vector
damage information
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分类号
O235
[理学—运筹学与控制论]
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题名一种基于航迹片段的多蚁群协同规划算法
被引量：2
- 3
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作者
刘慧娟
蔡超
孙希霞
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机构
华中科技大学自动化学院多谱信息处理技术国防科技重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第11期143-148,共6页
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基金
国家部委基金资助项目
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文摘
在协同航迹规划过程中，针对传统蚁群算法存在的收敛速度慢、航迹易冲突等问题，结合由航迹片段构成的网络图特点，提出一种基于多蚁群的飞行器协同航迹规划算法。将蚁群算法中的人工蚁群划分为与飞行器数量相对应的蚂蚁子群，通过引入异质信息素实现子群之间的竞争，采取基准长度协同进化的方法引导子群规划出满足时间协同要求的航迹，利用迷失蚂蚁信息素更新策略加快算法收敛速度。实验结果表明，针对不同规划任务，在多种复杂规划环境中，该算法都能生成满足时间和空间约束的协同飞行航迹。与传统蚁群算法相比，该算法能够将规划速度提高2倍~3倍，所规划出的航迹具有更好的时空协同性能。
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关键词
协同航迹规划
网络图
多子群
蚁群算法
异质信息素
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Keywords
collaborative trajectory planning
network graph
multi-subgroup
ant colony algorithm
heterogeneous pheromone
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分类号
TJ760
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名SAR图像舰船目标快速检测方法研究
被引量：1
- 4
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作者
王智勇
窦浩
田金文
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机构
华中科技大学自动化学院多谱信息处理技术国防科技重点实验室
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出处
《舰船电子工程》
2016年第9期27-30,88,共5页
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基金
国家自然科学基金(编号:61273279
61273241)资助
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文摘
随着SAR图像分辨率的不断提高,传统CFAR检测算法由于速率较慢,已经不能满足实际应用的需求。针对高分率SAR图像,提出了一种两级舰船目标快速检测算法。第一级采用改进的最大熵双阈值检测算法将图像分割为目标、疑似目标、背景三部分;第二级采用改进的双参数CFAR检测算法,在第一级结果基础上进行自适应二次检测,最后得到舰船目标。通过真实SAR图像数据实验表明,提出的算法具有良好的检测性能,更符合实际高分辨率SAR图像舰船目标检测的应用需求。
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关键词
合成孔径雷达SAR
舰船检测
CFAR
最大熵双阈值检测算法
快速算法
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Keywords
SAR, ship detection, CFAR, KSW, fast algorithm
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分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
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题名多特征融合红外舰船尾流检测方法研究
被引量：4
- 5
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作者
邹娜
田金文
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机构
华中科技大学自动化学院多谱信息处理技术国防科技重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第B11期172-175,共4页
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文摘
针对舰船热尾流红外图像易受海杂波干扰、对比度偏低,传统方式无法对其进行识别的问题,提出一种基于Gabor滤波组和局部信息熵特征融合的红外舰船尾流检测算法。首先,应用灰度共生矩阵计算尾流与海面背景的对比度,判断该区域是否存在舰船尾迹,并提取出感兴趣区域以提高算法后续处理速度;其次,将多方向Gabor滤波器和局部信息熵两种纹理进行特征融合,实现舰船尾流特征增强;最后,经阈值分割、Hough变换实现红外舰船尾迹检测。实验结果表明,该方法能够有效地保留舰船尾流的纹理特征和细节,准确地提取完整的尾流边缘,从而大大提高检测率。
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关键词
舰船尾流检测
GABOR滤波
局部信息熵
灰度共生矩阵
霍夫变换
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Keywords
Ship wake detection
Gabor filtering
Local information entropy
Gray level co-occurrence matrix
Hough transform
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于多核DSP的航迹片段重组规划研究
- 6
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作者
黄永亮
蔡超
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机构
华中科技大学自动化学院多谱信息处理技术国防科技重点实验室
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出处
《自动化技术与应用》
2016年第6期28-33,共6页
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文摘
为了应对战场环境的瞬息万变和适应飞行任务的变更,无人飞行器需要根据实时状况及时对航迹进行重规划,实时调整飞行航迹,这对规划速度提出了很高的要求。为提高规划效率,同时考虑到弹载规划系统对硬件的功耗、散热、体积等方面的要求,本文提出了基于航迹片段重组的多核DSP蚁群规划算法,通过多核并行更新信息素的方式,加快了算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法发挥了多核DSP并行优势,有效地提高了规划速度,满足实时规划的需求。
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关键词
无人飞行器
航迹片段
航迹规划
蚁群算法
多核DSP
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Keywords
unmanned aerial vehicle
route Segments
route planning
ant colony algorithm
multi-core DSP
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分类号
V249
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名一种航迹网络图粒子群优化生成方法
- 7
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作者
黄自强
蔡超
孙希霞
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机构
华中科技大学自动化学院多谱信息处理技术国防科技重点实验室
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出处
《舰船电子工程》
2014年第7期72-76,107,共6页
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文摘
提出一种航迹网络图粒子群优化生成方法。首先介绍了航迹网络图的基本结构,然后将网络图看作一个粒子,以网络图中所有节点的坐标来描述粒子的位置信息。为了使航迹网络图整体代价较优,设定合适的粒子适应度函数对航迹网络图进行优化,评价指标包括两项:航迹网络图中所有航迹段的代价总和以及随航迹片段数目减少而增加的惩罚代价。实验结果表明,该算法能有效地优化航迹网络图,得到航迹片段较为丰富的航迹网络。
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关键词
航迹规划
航迹网络图
粒子群算法
高维向量
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Keywords
route planning
roadmap
particle swarm optimization
high-dimensional vector
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分类号
TJ760
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名一种能有效规避威胁区的双层A*路径规划算法
- 8
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作者
阳志如
陆宏泽
周成平
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机构
华中科技大学自动化学院多谱信息处理技术国防科技重点实验室
中国运载火箭技术研究院
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出处
《舰船电子工程》
2014年第7期42-46,50,共6页
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文摘
针对路径规划中A*算法遇到威胁区易陷入局部搜索的问题,对扩展点的估计代价计算方式进行了改进,提出了一种基于A*的双层A*规划算法。在该算法的双层机制中,第一层规划的扩展点估计代价用第二层规划的结果来计算,使得搜索过程中扩展结点的估计代价更接近于真实代价,从而得到该结点更加准确的全代价值,引导算法向更合适的方向扩展,提高了搜索效率。实验表明:在较复杂的规划空间中,该算法能有效解决A*算法遇到威胁区陷入局部搜索的弊病。
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关键词
A^＊算法
路径规划
威胁区
双层A^＊
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Keywords
A^＊algorithm
path planning
threat area
bi-level mechanism
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名红外弱小目标检测算法综述
- 9
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作者
胡静
任立均
费璇
桑农
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机构
华中科技大学自动化学院多谱图像信息处理技术国防科技重点实验室
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出处
《测控技术》
CSCD
2018年第B09期4-9,共6页
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基金
国家自然科学基金重点项目（61433007）
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文摘
概述了红外弱小目标检测的军事意义和传统典型算法的分类方式,然后通过整理和分析近几年来国内外红外弱小目标检测技术的研究现状,归纳总结了目前发展的各类算法的原理和特点,指出了现有目标检测算法在实时性、鲁棒性和评价指标上存在的问题,探讨了弱小目标检测未来发展的趋势。
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关键词
红外弱小目标检测
局部对比度测量
小平面模型
机器学习
稀疏分解
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Keywords
infrared dim target detection
local contrast measurement
fact model
machine learning
sparse decomposition
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分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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