期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于改进差分进化算法的GNSS无源多基地雷达海上目标定位方法
1
作者 何振宇 毛亿 +1 位作者 杨扬 陈武 《通信学报》 北大核心 2025年第2期44-58,共15页
利用全球导航卫星系统无源雷达多卫星的特点,提出一种基于改进差分进化算法的GNSS无源多基地雷达海上目标定位方法。首先,在多个双基地几何配置下,采用长时间积累技术在距离-多普勒域聚焦目标能量;然后,将聚焦的目标能量投影到笛卡儿平... 利用全球导航卫星系统无源雷达多卫星的特点,提出一种基于改进差分进化算法的GNSS无源多基地雷达海上目标定位方法。首先,在多个双基地几何配置下,采用长时间积累技术在距离-多普勒域聚焦目标能量;然后,将聚焦的目标能量投影到笛卡儿平面进行联合检测和定位。为提高投影处理效率,提出一种改进差分进化算法,该算法采用优劣势双种群协同进化策略,能够兼顾算法的收敛性和种群多样性。仿真和现场实验结果表明,所提方法在定位和速度估计精度方面与现有算法相当,但计算耗时显著减少。 展开更多
关键词 全球导航卫星系统 无源雷达 长时间积累 投影处理 差分进化算法
下载PDF
低空空域无人机运行安全保障技术研究综述 被引量：3
2
作者 羊钊 李娜 +1 位作者 毛亿 朱仁伟 《西华大学学报（自然科学版）》 2024年第1期41-47,共7页
低空空域飞行活动日趋频繁,无人机类型多样且性能差异较大,飞行过程中易与建筑物或其他航空器发生飞行冲突。为实现低空空域的规范化、安全化、精细化和智慧化管控,需不断提升保障无人机运行安全的技术手段,例如冲突风险探测、安全风险... 低空空域飞行活动日趋频繁,无人机类型多样且性能差异较大,飞行过程中易与建筑物或其他航空器发生飞行冲突。为实现低空空域的规范化、安全化、精细化和智慧化管控,需不断提升保障无人机运行安全的技术手段,例如冲突风险探测、安全风险评估等。文章从无人机的轨迹预测与意图识别、低空空域飞行冲突探测、低空空域风险评估及预警告警等3方面进行了研究。首先,总结了在无人机轨迹预测和意图识别方面的研究成果和面临的问题挑战;其次,基于低空空域冲突探测形式,分析不同探测方法的优缺点;随后,围绕低空空域风险评估及预警告警技术,分析当前研究需要解决的核心问题;最后,对无人机冲突探测和风险评估技术等方面进行了展望。 展开更多
关键词 低空空域 无人机 冲突识别 风险评估 安全管理
下载PDF
基于自然语言处理的空管信息和意图联合抽取方法
3
作者 余瑶瑶 王煊 +2 位作者 陈思 Emmanuel Jallah Kollie 毛亿 《西华大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第6期46-52,共7页
为通过自然语言处理技术记录和分析管制指令,进行关键信息和管制意图抽取,减少潜在的飞行冲突,保障航空器的飞行安全,文章提出一种改进的空管信息和意图联合抽取模型(CIIBERT)。先使用预训练语言模型BERT对管制指令进行语义表征,再使用... 为通过自然语言处理技术记录和分析管制指令,进行关键信息和管制意图抽取,减少潜在的飞行冲突,保障航空器的飞行安全,文章提出一种改进的空管信息和意图联合抽取模型(CIIBERT)。先使用预训练语言模型BERT对管制指令进行语义表征,再使用DNN进行信息抽取和意图识别。在采集的管制指令数据集上进行实验验证,其结果表明,CII-BERT可以显著提高管制信息抽取和管制意图识别的精度。实验结果进一步揭示,当对BERT进行持续预训练后,模型在下游任务上的性能得到进一步提高,准确率不低于99%。 展开更多
关键词 管制意图识别 管制信息抽取 预训练语言模型 持续预训练
下载PDF
X线片椎骨语义边缘引导的2D/3D配准方法
4
作者 沈傲 沈燕进 +4 位作者 蒋俊锋 陈正鸣 黄瑞 何坤金 陈杰 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第2期601-614,共14页
目的基于影像引导的脊柱手术机器人系统中,2D/3D配准指的是将术前计算机断层扫描影像与术中X线片配准,用于实现手术机器人对于人体组织的精准空间定位。常见做法是先用标志点进行粗配准,再用灰度法修正位姿。标志点配准问题在于标志点... 目的基于影像引导的脊柱手术机器人系统中,2D/3D配准指的是将术前计算机断层扫描影像与术中X线片配准,用于实现手术机器人对于人体组织的精准空间定位。常见做法是先用标志点进行粗配准,再用灰度法修正位姿。标志点配准问题在于标志点识别精度不高且识别效率较低,灰度法的捕获范围小且对初始位姿敏感。由于脊柱关节边缘重叠且术中X线片图像质量较低,故利用物理边缘作为特征进行2D/3D配准精度不高。因此,提出一种基于语义边缘提取的2D/3D配准方法。方法首先,提取X线片中成像清晰的椎弓根边缘和椎体两侧边缘作为语义特征进行2D/3D配准;同时,面向边缘提取任务,研究一种间距约束的高效“U”形变形器网络,该深度学习网络提高分割效率的同时,保持了边缘分割的准确性,并加入了椎骨间距约束损失的先验信息,进一步提升了多椎骨语义边缘提取的精度。结果模拟数据与真实数据上评估结果表明,本文方法在配准精度与效率方面均优于现有方法;位姿修正后,本文方法平移误差小于1 mm,旋转误差小于0.1°,配准耗时在5 s左右,能较好满足实际临床需求。结论本文提出的基于椎骨语义边缘的2D/3D粗配准方法有效缩小了后续精配准过程的搜索空间,从而提高了配准精度。在边缘提取方面,将哈达玛乘积代替卷积操作的方式以及加入椎骨间距约束损失,提高了语义边缘的提取效率和精度。因此,本文方法能够较好满足2D/3D配准的精度与实时性需求。 展开更多
关键词 2D/3D配准 脊柱手术机器人 椎骨 语义边缘提取 视觉变形器网络(ViT)
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部