HT-TBD在水下目标被动检测中的应用

在弱目标检测研究中,HT-TBD检测算法是1种有效的理论方法。针对现有水下弱目标被动检测的难题,提出1种适用于水下目标被动检测的HT-TBD算法。首先,阐述HT-TBD检测思路,在分析声呐浮标检测组检测预处理基础上,研究基于TBD理论和Hough变换的水下目标被动检测算法;其次,围绕浮标阵型适用场景,分析探测设备指标、环境场地指标、目标指标及干扰指标,给出拦截阵和覆盖阵2类试验方案及步骤;最后,在新安江水库对2类试验场景数据进行采集和预处理。结果表明:通过实测数据和MATLAB仿真验证了HT-TBD检测算法在水下弱目标检测的可行性和有效性。

TBD620V12发动机在模块钻机主发电站中的应用

提出基于国产TBD620V12型船用柴油发动机的海洋模块钻机主发电站设计和应用方案,介绍该方案首次在海洋模块钻机上实施和应用情况,并总结存在的重点问题和解决问题的方法。为后续模块钻机主发电站国产化应用的设计和建造提供有利参考,该应用方案在后续新建模块钻机项目中具有非常高的推广价值。

粒子初始化对TBD算法性能的影响探究

基于粒子滤波的检测前跟踪(TBD)算法是检测微弱目标的有效手段,但现有粒子滤波方法在进行微弱目标检测时,通常是在已知粒子初始参数范围的条件下进行研究的,没有考虑粒子初始参数对算法性能的影响。在对粒子状态预测过程中涉及的参数进行理论分析的基础上,发现粒子初始速度范围和初始状态范围两种参数对算法性能有较大影响。通过大量实验证明粒子初始参数的优化对算法的检测能力、跟踪精度和时间复杂度3方面性能都有所改善,为研究利用基于粒子滤波的TBD微弱目标检测提供新的思路。

基于粒子滤波TBD的高机动目标检测技术

本文针对高频雷达中高机动目标检测难点,提出利用粒子滤波TBD算法检测高机动飞机目标的方法。该方法将一个相干积累时间内的回波数据进行分段滑窗相干积累,对形成的多帧多普勒域观测数据进行粒子滤波检测前跟踪(TBD)处理,获取目标存在概率及目标运动状态估计。蒙特卡洛仿真结果和回波数据验证表明该方法可提高对高频雷达高机动目标的检测能力,具备一定的工程可行性。

粒子滤波算法在TBD目标检测中的应用

提出了基于生存概率模型的目标检测滤波器设计,实现了基于序惯Monte-Carlo采样粒子滤波方法,优化设计了目标生存概率的算法;给出了粒子滤波器的TBD算法的理论推导及数值计算过程。仿真实验表明:基于粒子滤波器的TBD算法能够检测低信噪比的目标。

基于DP-TBD的协同组网雷达方位标定误差估计与目标检测

提出一种基于动态规划-检测前跟踪(dynamic programming track-before-detect,DP-TBD)的协同组网雷达方位角标定误差估计与目标检测算法。该算法将DP-TBD方法和多雷达协同处理相结合,将各雷达的坐标系统一到基准雷达坐标系上,利用多部雷达进行DP-TBD处理,得到各雷达的多帧累积值函数,直接利用量测数据估计组网雷达的方位角标定误差,再进行多部雷达的协同积累处理,实现目标检测。该算法可显著提高低信噪比条件下的目标检测性能。仿真结果验证了该算法的有效性。

适用于TBD620V12型柴油机的双韦伯燃烧模型研究

根据采集数据计算得到TBD620V12型柴油机在额定转速1500r/m in、各负荷下的燃烧放热率,采用双韦伯模型进行曲线拟合,反算结果显示,根据拟合的放热率曲线计算的示功图和实测示功图重叠较好,表明拟合的放热率曲线能较好地再现实际放热率,拟合具有较高的精度。

TBD法对人为添加NPN乳粉真蛋白检测适用性的研究

比较了T+B法和TBD法测定乳粉真蛋白含量的差异,研究了6类NPN、脂肪和乳糖对乳粉真蛋白测定结果的影响。结果表明,T+B法与TBD法测定乳粉真蛋白含量,两种测定方法不存在显著性的差异;两种方法均可以排除非蛋白氮对乳粉真蛋白测定结果的影响;脂肪和乳糖两种非氮物质对于B+D法测定结果的影响小于B法;可以分别经过四氯化碳和三氯乙酸处理,减少脂肪和乳糖对乳粉真蛋白测定结果的影响。

TBD620柴油机进气系统性能研究

对TBD620柴油机进气系统进行了理论和试验研究。缸头气道稳流试验数据表明该机在低负荷工况下,在进气量较小时,采用单独涡流气道进气和直流气道不完全封闭,可以获得较大的进气涡流,达到改善大功率柴油机低负荷性能的目的。

基于系统控制论的城市游憩商业区(TBD)研究——以福州市为例

文章把系统控制论引入到城市游憩商业区研究中,在构建其产生发展的动力机制的基础之上,把TBD看成一个大系统,分析其结构和功能,指出了如何控制TBD良性运营的途径,并以福州市为例进行实证,指出建设城市游憩商业区对城市和社会的可持续发展具有重要意义。

一种改进的优效粒子滤波TBD算法

针对传统的优效粒子滤波的检测前跟踪算法(EPF-TBD)在低信噪比场景中目标状态变化会引起虚警和漏检问题,文中给出一种改进的优效PF-TBD算法改进其检测方式,利用目标检测概率变化的斜率和当前目标状态进行检测。仿真结果表明,与传统算法相比,改进算法检测效果有明显的改善,平均检测概率提高,平均虚警概率降低,通过对比不同门限的检测效果给出适应不同要求的改进算法检测门限。

基于TBD技术的高频雷达舰船目标检测

针对强海杂波背景下高频雷达的舰船目标检测问题,提出了基于检测前跟踪(TBD,trackbefore detect)技术的检测方法。该方法先在多普勒域对回波数据进行杂波抑制和低门限CFAR(constant false alarm rate)预处理以降低虚警率和计算复杂度,再采用动态规划TBD算法进行检测和跟踪以提高检测性能。蒙特卡洛仿真结果和回波数据验证表明该方法可提高对一阶海杂波附近舰船目标的检测能力,工程实用性强。

以HRM为例谈高校管理类课程“TBD”课程设计模式

管理类课程有着其自身的特点,这些特点给日常的教学组织带来了一定的困惑。为了更好地实现课程教学目标,本文以人力资源管理课程为例讨论该类课程设计的基本思路与具体步骤,希望与同仁共同探讨。

一种新的基于似然比的弱目标TBD方法

在当前基于粒子滤波的检测前跟踪(PF-TBD)算法中,通常是利用累积似然比去检测目标,由于能量累积的效果,无法快速检测到目标的消失。针对这个问题,提出了一种新的基于似然比的检测前跟踪方法。该方法运用单个时刻的似然比进行目标有无判别,并结合多个连续时刻的判别结果给出最终的目标检测结果。仿真结果表明,与传统的基于似然比的弱目标检测前跟踪方法相比,该方法能够减小目标出现时的检测延时,并且能够有效地检测到目标消失。

距离-多普勒坐标系下基于相参积累的TBD算法研究

微弱目标的检测对雷达系统和检测方法提出很高的要求。首先采用速度检索和相位检索的方式,优化了基于相参积累的检测前跟踪算法;其次建立了简单的回波信号模型,分析了该算法的基本原理,探讨了该算法在当前条件下的可行性和局限性。实验仿真了目标幅度在帧间非起伏情况下目标的航迹规划,并且对其作了性能分析。实验表明,建立在距离-多普勒坐标系下的相参积累的算法,减少了搜索量和计算量,增加了信噪比的同时,取得了很好的航迹效果。

基于粒子滤波的TBD算法研究

结合粒子滤波算法基本理论与弱小目标检测问题建立了目标运动与量测模型。针对传统粒子滤波算法存在的问题提出了一种基于分步采样与改进重采样的新型算法,通过软件生成测试图像对算法进行仿真研究,实验结果表明算法具有较高的检测性能并且算法复杂度较低。

基于方向加权多级门限DP-TBD的目标轨迹检测算法

在分析了双门限DP-TBD算法及多级门限DP-TBD算法的优缺点后,对多级门限DP-TBD算法进行了改进,提出了方向加权多级门限DP-TBD算法。这种算法在牺牲计算量的前提下,减少了伪轨迹的数量,提高了对目标轨迹检测和跟踪的准确率,对反舰导弹末制导雷达对岛岸附近弱小目标的检测和跟踪具有重要的借鉴意义。

末制导雷达双门限DP-TBD算法的工程实现研究

针对海面隐身舰船的弱、小目标检测,反舰导弹传统末制导雷达检测算法存在不足。文中提出了一种能够用于弱、小目标检测的末制导雷达检测与跟踪算法--检测前跟踪算法,目的是解决传统算法面临的一些问题。采用的是双门限基于动态规划的检测前跟踪算法,给出了工程实现流程,通过复杂度分析和测试数据检验,证明了该算法的性能与潜在价值。虽然信噪比改善还有待提高,但对提高末制导雷达检测弱小目标具有较好的实际意义。

临近空间高超声速目标RHT-TBD算法

针对临近空间高超声速目标检测前跟踪问题,提出了一种基于随机Hough变换的检测前跟踪算法。通过对临近空间高超声速目标量测数据进行误差分析,采用时间-径向距离平面进行随机Hough变换,将量测转换到参数空间,并通过计算分析得到参数空间中进行参数合并时允许误差的选取标准,对目标量测进行积累。通过仿真对算法有效性进行了验证,并将本文算法与标准HT-TBD算法进行了比较分析。仿真结果表明,相比于标准Hough变换,本文算法能够有效减少算法运行时间和虚假航迹数,对临近空间高超声速目标进行有效检测。

目标数未知时基于粒子滤波的多目标TBD方法

针对现有粒子滤波微弱多目标检测前跟踪(TBD)算法要求目标数目或者目标最大数目已知,且无法对邻近微弱目标有效检测的不足,提出了一种基于粒子滤波和目标相继消除(PF-STC)的多目标TBD算法。该算法通过将多目标状态的联合搜索过程简化为多个独立的单目标检测过程,实现数目未知的多目标跟踪和检测。与现有粒子滤波多目标TBD算法相比,新算法克服了现有方法在较弱目标接近较强目标时出现的检测困难,并降低了算法复杂度,能对数目未知的微弱多目标进行有效检测。