强杂波环境下的LGM-PHDF算法

为解决LGM-PHDF算法在强杂波环境下,错误率和时间复杂度增加的问题,提出一种改进算法。在预测步骤结束后,使用量测信息和预测信息得到残差向量,通过椭球门限技术得到与目标真实状态接近的有效量测;在更新步骤中,只使用有效量测对高斯项进行更新,使用标签管理机制更新目标航迹。仿真结果表明,在强杂波环境中,改进算法降低了计算复杂度,具有更好的跟踪精度。

液体中光击穿阈值的研究

从等离子体中自由电子密度速率方程出发,考虑到脉冲激光在聚焦区域的特征以及液体中光击穿的实验情况,提出了等离子体椭球模型.通过该模型的建立,对自由电子密度速率方程中电子扩散速率进行了修正,在理论上得到了光击穿的阈值.结果表明,等离子体椭球模型计算出水的击穿阈值更符合实验情况.

仿真甲状腺模型评价CT估算甲状腺体积准确性及影响因素

目的探讨CT估算甲状腺体积各种方法的准确性,为甲亢131I治疗剂量计算及手术切除治疗等提供依据。方法制作实测体积为8.5、12、17、20、24、33、42、66cm3,中间宽厚,两头尖薄近似体内甲状腺形状的仿真甲状腺模型,共8个;采用西门子Symbia true point SPECT-CT仪行CT扫描及图像重建处理,然后用SPECT/CT仪自带的容积计算软件分别以密度阈值法及层厚3mm和5mm手动勾边法估算甲状腺模型体积,并用椭球体公式计算模型体积,均与模型实测体积作配对资料t检验和相关关系分析。结果甲状腺模型实测体积与密度阈值法及3mm手动勾边法估算体积无统计学差异(t=0.6605,2.2539;P=0.5301;0.0589)且高度正相关(r=0.998,0.998);而甲状腺模型实测体积与5mm手动勾边法及椭球体公式法估算体积有统计学差异(t=5.7391,3.7499;P=0.0007,0.0072),且3mm和5mm层厚手动勾边法之间也有统计学差异(t=4.0664;P=0.0048)。结论甲状腺能通过一定密度范围与周围组织完全区分时,CT密度阈值法可较准确、简便地估算甲状腺体积,否侧需采用手动勾边法估算,层厚最好不超过3mm,操作相对繁锁,但准确性高于5mm层厚手动勾边及椭球体公式估算体积。

液体中光击穿阈值的解析研究

基于椭球模型,考虑到脉冲激光的能量传播特性,提出了聚焦区域的光强的表达式,分析了液体中光击穿的机制,对于多光子电离诱导的雪崩电离,简化了等离子体中自由电子密度演化过程的速率方程,修正了电子扩散速率和雪崩电离速率,得到了雪崩电离产生的自由电子密度的解析表达式,并利用雪崩电离产生的自由电子密度的解析表达式,得到了长、短脉宽的雪崩电离击穿光强阈值的解析表达式,进而讨论了长、短脉宽激光情况下,脉冲宽度、初始电子密度、扩散速率以及复合速率对击穿阈值的影响。此外,通过该解析表达式得到的光强阈值与实验结果符合较好。

基于CODHD聚类划分的多扩展目标跟踪算法

杂波环境下,利用概率假设密度滤波器进行扩展目标跟踪存在量测集划分难且计算效率低的问题,提出基于层次划分密度的聚类优化(CODHD)算法对扩展目标进行量测集划分的方法。先利用自适应椭球门限的方法对量测集进行预处理,通过簇合并方式生成量测划分;计算各划分聚类质量并构造为质量曲线;将得到的聚类数和聚类中心通过模糊C-均值(FCM)运算获得量测划分。仿真结果表明,利用所提方法对量测集进行划分,能够得到准确的划分结果且计算代价得到降低。

未知量测噪声分布下的多扩展目标CBMeMBer滤波算法

在实际应用场景中,量测噪声协方差准确模型很难被建立,传统的多扩展目标跟踪算法在量测噪声协方差未知情况下跟踪性能迅速下降。为了解决量测噪声未知对多扩展目标跟踪结果造成的影响,将变分贝叶斯方法引入到CBMeMBer滤波算法中。VB-GM-CBMeMBer算法能在量测噪声未知情况下通过估计噪声协方差进行滤波计算,但该算法存在目标数目估计不准确的问题。针对此问题,提出一种改进的VB-GM-CBMeMBer算法,该算法在滤波算法预测步骤后引入椭球门限,使用保留在门限内的量测来进行下一步计算,以减少杂波量测,降低杂波量测对扩展目标量测的影响,提高对扩展目标状态聚类的精度。实验结果表明,该算法适用于多扩展目标数目未知、量测噪声协方差未知的情况,且其跟踪精度比GM-CBMeMBer和VB-GM-CBMeMBer滤波算法有一定提高。