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题名基于样条模型的多传感器目标跟踪算法研究
被引量：2
- 1
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作者
谢美华
王正明
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机构
国防科技大学信息系统与管理学院系统工程研究所
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出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期291-295,共5页
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基金
全国优秀博士论文作者专项基金(批准号:200140)
国家自然科学基金(批准号:60272013)资助
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文摘
研究武器试验中多传感器目标跟踪的数据融合问题。通过用样条函数表示目标轨迹参数,建立了问题的节省参数模型,并构造了快速的样条递推算法和参数估计算法。采用样条函数这种稀疏表示方法后,新方法能有效地减少待估参数的个数,提高参数估计精度,在减少计算量的同时降低处理系统的存储负担。仿真结果说明新算法能在很短的时间内完成数据融合,且得到的融合结果精度很高。
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关键词
数据融合
样条
参数化
多传感器
目标跟踪
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Keywords
Data fusion
Spline
parameterize
multi-sensor
Target tracking
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分类号
V556
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名多传感器信息融合的放煤过程参数化研究
被引量：2
- 2
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作者
宋庆军
肖兴明
姜海燕
马驰
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机构
中国矿业大学机电学院
山东科技大学
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出处
《自动化仪表》
CAS
2015年第5期23-26,共4页
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基金
泰安市科技计划基金资助项目(编号:201430774)
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文摘
为了解决综采放顶煤过程的煤矸识别问题,避免过放和欠放情况的发生,将多传感器信息融合技术应用于参数化模型的建立。计算分析了各阶IMF分量的总能量、EMD能量熵和峭度,进而发现它们与煤矸含量的关系,确定了合理的特征参数。建立了基于规则的知识库形式的产生式数据融合算法,完成了煤矸的分类识别。将方法应用到放顶煤煤矸界面识别的试验中,取得了良好的识别效果,验证了所提出方法的有效性。
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关键词
放顶煤工作面
参数化
多传感器
信息融合
煤矸识别
特征提取
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Keywords
Top-coal caving working surface parameterization multi-sensor Information fusion Coal gangue recognition Feature extraction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多传感器融合的智能车设计方案及控制研究
被引量：5
- 3
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作者
赵鹏
张艳
姜利玲
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机构
新疆理工学院机电工程学院
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出处
《工业仪表与自动化装置》
2024年第6期81-87,108,共8页
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基金
“天池英才”引进计划资助项目。
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文摘
智能小车的种类、控制要求多种多样,实现的功能也各不相同。分别针对两个主动轮和一个从动万向轮构成的三轮小车、四驱小车、舵机控制前轮转向与后轮主动差速的阿克曼小车、两轮平衡小车、麦克纳姆轮全向智能车为控制对象,通过对以主从机控制模式智能车的机械结构、控制系统硬件结构、器件选择及性能对比、软件设计流程、控制算法实现及软件结构分析揭示智能车控制机理;提出针对不同机械结构的智能车,采用不同控制器、不同传感器实现智能车的循迹、无线控制的设计方案;分析不同类型小车的PID调参方法并总结调试过程中存在的问题。对于多传感器融合的智能小车在选型、设计、路线规划、远程控制、调试方面有一定的指导意义。
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关键词
智能小车
PID调参
多传感器融合
路线规划
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Keywords
smart car
PID parameterization
multi-sensor fusion
route planning
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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