New computing method of weighted coefficients for tracking a maneuvering target using PDAF in the presence of clutter

To avoid or reduce the influence of unpredictable motion mode on data association, a new computing method of weighted coefficients of measurements for PDAF is presented in which it is assumed that the current turn rate of a maneuvering target changes within a limited range and its turn may be in arbitrary direction during data association. Thus, the predicted center for computing the weighted coefficients is a curved surface in 3-D space, which differs from the predicted center for setting up a validation gate, namely, a point in 3-D space. The distance between a measurement and the curved surface is used to compute its weighted coefficient. To reduce the computational complexity of weighted coefficients, the formulas for computing the maneuvering direction angle and turn rate corresponding to a measurement are presented. Simulation results show the proposed method reduces the percentage of lost tracks and improves the state estimation accuracy in tracking a maneuvering target using PDAF in the presence of clutter.

基于随机多权重TOPSIS法的目标威胁评估

在目标威胁评估问题中,为了解决目标各项特征权重选取可能存在主观决策误差的问题,提出了一种基于随机多权重TOPSIS法的空中目标威胁评估方法。基于层次分析法确定了各项特征之间的权重,对难以定量衡量的目标特性进行了特征提取,并基于随机多权重TOPSIS法将空中目标的威胁度进行了评估。仿真实例表明:随机多权重TOPSIS法威胁评估与AHP、TOPSIS方法排序一致,但给出了各目标威胁度的不确定范围,实验中不确定范围值最低为0.08%,最高为3.78%。战场指挥人员可以通过本文中提出的威胁度不确定性范围得到更多参考信息。

改进的邻近目标GM-PHD跟踪算法

针对目标跟踪系统在邻近目标场景下难以进行精确估计的问题,提出一种改进的邻近目标GM-PHD跟踪算法。该算法通过构建基于预测权值和速度参数的自适应门限,有效避免了杂波对算法更新步骤带来的巨大迭代负担。同时,我们充分考虑了目标邻近时量测的可能分布情况,针对目标与量测的“一对零”和“一对多”现象,提出了一种新的权重分配修正方法。结果表明,目标邻近时,改进后的算法在目标数和目标状态估计方面均优于传统算法,能够显著提高跟踪准确度。

基于组合赋权-TOPSIS模型的防空重点保卫目标优选

为优化区域防空作战重点保卫目标的选择,提高选择重点保卫目标的准确性,从目标价值、保卫迫切程度、目标易损性和目标恢复性四方面构建防空保卫目标重要程度因素模型。采用网络层次分析法(analytic network process,ANP)和熵权法组合赋权的方式对TOPSIS法进行优化,克服多因素评价过程中指挥员倾向性的主观意见和过于依赖客观数据的问题,提升因素赋权的合理性和准确性;利用超级决策软件Super Decisions对ANP法权重进行计算,加快数据处理速度。实例分析结果表明:模型符合指挥员作战倾向及任务实际,验证了模型的可行性和准确性,对加强防空作战辅助决策提供可靠的参考及依据。

加权有向关联网络构建与表征的水中目标远距离检测

水中目标的远距离检测是海洋防御体系的关键技术之一,对国防及民用领域均具有十分重要的作用。然而,目前尚缺乏行之有效的水中目标远距离检测方法,特别是目标先验信息未知的情况下变的愈加困难。为解决这一问题,提出一种新的方法—加权有向关联网络。通过矢量声信号到加权有向关联网络的映射,将信号检测问题转化为网络拓扑的表征,并通过对网络拓扑的特性分析及特征提取,实现无目标先验信息下的水中目标远距离检测。并通过仿真与实测数据对所提出的方法进行验证。研究结果表明:与现有的窄带互谱检测、冒泡熵等方法相比,所提方法能够检测到更低信噪比的水中目标,实现了无需目标先验信息的水中目标远距离检测;该方法的应用具有一定的实际意义和应用前景,可以为海洋防御和民用领域的水下目标检测提供有效的技术支撑。

目标运动要素解算质量评价体系构建与评估

水面舰艇反潜作战过程中,目标跟踪是其重要组成部分。目标跟踪过程中通过目标运动要素解算得到目标四要素信息,并通过解算结果计算命中概率。目标运动要素的解算结果受战场情况、探测方式以及解算模型等多方面因素影响,为将各个分离的单一因素关联起来,文中从解算数据完整性、可用性、及时性以及准确性4个方面构建了一种目标运动要素解算质量评价体系,以总偏差最小为目的将层次分析法和熵权法有效结合以确定指标权重,经加权求和得到目标运动要素解算质量评估值,并与命中概率仿真结果进行对比分析。仿真结果表明,使用解算质量计算出的近似命中概率与实际命中概率误差小于9.2%,文中构建的评价体系能有效将各个信息结合起来,合理充分地表达命中概率,有利于交战决策。

基于层次分析法的专家系统开发平台测评指标权集

软件测评是一个极为复杂的工作,首先因为软件种类繁多评价指导思想各不相同,其次评价方法、评价标准也没有确定的具体规范。就专家系统开发平台测评指标及指标权重的确定方法做了一些探索,介绍了测评指标所遵循的基本国家标准及细节指标的确定依据;探讨了用层次分析法确定指标权重的方法。

一种基于自适应背景预测的红外弱小目标检测方法

针对目前典型的基于背景预测的红外弱小目标检测方法中无法较好消除噪声的问题,提出了一种基于自适应背景预测的红外弱小目标检测方法。该方法不同于传统方法,在对红外图像进行背景预测时,不仅考虑邻域内像素点的灰度值,同时还通过自适应处理的方法将待预测像素点灰度值也考虑其中,能有效改善低信噪比下红外图像弱小目标的检测性能。通过大量的仿真数据对本文和传统方法进行了对比和分析,证明了该方法的有效性和优越性。

煤与瓦斯突出预测的正负靶心灰靶决策模型

为提高煤与瓦斯突出预测的准确性和可靠性,提出利用正负靶心灰靶决策模型进行煤与瓦斯突出危险性评价的方法.根据选取的20组矿井的突出单项指标数据,定义正、负两个靶心并分别计算靶心距,通过目标权重优化模型得到各突出影响因素的权重,依据计算出的综合靶心距大小划分煤与瓦斯突出危险性等级,并利用建立的煤与瓦斯突出预测模型对选取的10组矿井进行突出危险性评价,评价结果与矿井实际情况一致.研究结果表明:利用正负靶心灰靶决策模型进行煤与瓦斯突出危险性评价是可行的.

基于多因素加权灰靶决策模型的滑坡灾害危险性评价

以重庆市万州区典型滑坡为例,根据其特有的地质环境条件,选取滑坡发育高差、坡度、降水、人类活动等11项因素作为滑坡危险性评价指标,通过灰色关联分析得出影响因素权重的大小,以灰靶决策理论为基础,构建多因素加权灰靶滑坡危险性评价模型,根据所得靶心距的大小,对滑坡的危险性进行量化评价,将滑坡危险性划分为高度、较高、中度、低度和较低5级,对研究区域内6个重点滑坡体进行危险性评价,获得每个滑坡体的危险性等级,并与自适应模糊评价法、神经网络评价法和PSO-BP评价结果进行比较。研究结果表明:多因素加权灰靶决策模型科学合理,符合实际情况,为滑坡危险性评价提供一种新思路。

基于多尺度加权特征融合网络的地铁行人目标检测算法

随着地铁乘客的大量增加,实时准确地监测地铁站内客流量对于保证乘客安全具有重要意义。针对地铁场景复杂、行人目标小等特点,该文提出了多尺度加权特征融合(MWF)网络,实现地铁客流量的精准实时监测。在数据预处理阶段,该文提出过采样目标增强算法,对小目标占比不足的图片进行拼接处理,增加小目标在训练时的迭代频率。其次,在单镜头多核检测器(SSD)网络基础上添加了基于VGG16网络的特征提取层,将不同尺度的特征层以不同方式进行加权融合,并选出最优的特征融合方式。最终,结合小目标过采样增强算法,得到多尺度加权特征融合模型。实验证明,该方法与SSD网络相比,在保证实时性的同时,检测精度提升了5.82%。

黑龙江省中小学体育运动安全评价体系构建的统计学分析

中小学学生体育活动中的各类安全问题,已经成为阻碍我国中小学体育发展的重要因素之一。运用文献资料法、问卷调查法、访谈法、数理统计法和层次分析法研究黑龙江省中小学体育运动风险因素的评价指标。根据各因素在学生参与体育活动中的运动风险出现率运用帕累托分析法和层次分析法初步确定黑龙江省中小学体育安全评价指标内容,建立学校、体育教师、学生和家长的三级评价指标体系。从而为解决学校体育运动安全问题提供可操作性的评价、预防体系,从学校指标、教师指标、学生指标上为评价学校体育运动安全提供参考。

基于Mean-shift的改进目标跟踪算法

传统的Mean-shift目标跟踪算法对背景因素比较敏感,采用核加权直方图的方法计算目标模板与候选区域目标特征往往无法实现对运动目标的准确定位。在研究传统算法的基础上,改进了Mean-shift算法中目标特征选取机制,即目标模板采用背景加权,候选目标区域采用核加权。仿真结果表明,该方法实现了在复杂环境背景下对运动目标更加准确的跟踪。

基于区间数地质参数的页岩气勘探开发区块优选

页岩气开发区块的优选是实施勘探开发的基础和前提,以南襄盆地、湘鄂西地区、渝东等地区的5个页岩气试验区块为研究对象,针对地质参数存在的不确定性和复杂性,采用区间数灰靶决策的方法对其开发潜力进行优选排序。系统地分析了不同参数对页岩气富集程度的作用,并选取页岩有效厚度、有机质丰度、热成熟度、埋深、脆性矿物含量、孔隙度、含气量7项指标建立了页岩气勘探开发优选评价指标体系;运用层次分析法和区间中心点距离法确定各指标的组合权重,修正单一方法确定权重对评价指标产生的影响,使权重值达到主观与客观的统一。基于灰色系统理论的方法建立的灰靶决策模型,对评价指标值为区间范围的研究区的勘探开发潜力进行了排序,初步估算了页岩气资源量。评价结果与实际勘探开发信息吻合较好,表明基于组合权重的区间数地质参数特征的页岩气勘探开发区块灰靶决策模型对页岩气区块的可采性进行评价是可行的。

基于直方图比的背景加权的Mean Shift目标跟踪算法

针对Mean Shift跟踪算法目标模型中背景像素所造成的目标跟踪定位的偏差,提出了一种基于直方图比的背景加权的目标表示方法。该方法使用由目标核直方图和背景直方图的对数似然比值推导出的隶属度因子作为权值,通过只对目标模型进行加权变换,而不变换目标候选模型的方法,增强了目标和背景的可分性,有效减少了跟踪过程中背景像素的干扰,提高了目标定位的准确性。仿真实验结果表明算法的有效性。

基于Mean Shift算法的伪装目标跟踪

针对传统Mean Shift跟踪算法对伪装目标进行跟踪时容易陷入局部最大值导致跟偏甚至跟丢的问题,本文首先采用联合直方图来增强对目标特征的描述,然后在跟踪过程中以目标背景区分度为原则,动态更改目标描述模型和通过调整联合直方图各部分的权重来自适应背景的变化,以保证跟踪此类目标的鲁棒性。实验证明,针对与背景相似的伪装目标,改进的Mean Shift算法仍能对其进行有效准确的跟踪。

煤与瓦斯突出预测敏感指标

为系统反映评价指标自身属性并和煤与瓦斯突出实际相结合,提高预测和判别的准确性与严谨性,分别建立基于"三率"(突出预测率、突出预测准确率、不突出预测准确率)的"效益、成本型"属性和"区间型"属性的煤与瓦斯突出预测敏感指标筛选模型,根据现场预测所得数据建立预测与决策的样本矩阵,依据不同属性进行算子转换构造决策矩阵,采用成分提取确定决策矩阵中各评价指标的权重,作出各预测指标的排序.研究结果表明:张集煤矿煤与瓦斯突出预测的敏感指标是钻屑瓦斯解析指标、钻孔瓦斯涌出初速度.研究结论能将开采煤层实际突出率引入评价系统中,又能使各指标之间的区分更加明显.

一种基于运动检测的行人多目标跟踪算法

针对固定摄像头下的行人跟踪问题,提出一种基于运动检测的多目标跟踪算法。在运动目标检测中,先利用没有目标出现的视频帧建立背景图像,然后计算背景差并计算差分图像的梯度以提高运动区域的检测能力,最后利用区域合并法得到完整的运动目标区域,并间隔一定的时间更新背景模型。在检测到运动目标后转入跟踪。在跟踪目标时,对于有遮挡和没有遮挡的情况分开处理:若目标之间未发生遮挡,基于目标的中心距和加权的颜色直方图特征进行匹配跟踪;当发生遮挡时,用卡尔曼滤波器预测目标的位置。实验证明,相对于传统的基于背景差法的多目标跟踪,该算法能提取更完整、准确的目标区域,对行人这一非刚性目标能实现较好的跟踪。

基于波束域相位稳定性的目标检测方法研究

低信噪比下,为解决常规波束形成等权值累加空间谱各方位谱值,导致目标方位谱值被非目标方位谱值淹没,不能实现对水下辐射噪声信号未知的目标检测问题,本文提出了一种基于波束域相位稳定性的目标检测方法.依据水下目标辐射噪声含有稳定线谱及空间谱各方位对应波束域相位稳定性差异,该方法利用波束域相位方差对各方位谱值进行加权统计,实现了对水下目标方位角的有效估计.数值仿真和实验结果表明:相比常规波束形成,该方法可以进一步增强目标方位能量,抑制非目标方位噪声干扰,改善目标检测信噪比增益.

磁共振弥散加权成像在食管癌放疗中的应用价值

目的探讨CT图像和CT/MR弥散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)图像融合在食管癌靶区勾画中的应用价值。方法收集2017-08至2018-12医院收治的26例食管鳞癌患者,进行常规CT扫描及MR DWI,扩散敏感梯度b值取为600 s/mm^2,分别在CT图像和CT/MR DWI融合图像上勾画食管原发肿瘤大体体积(gross tumor volume,GTV)和PTV,计算GTV和PTV的长度,并利用TiGRT治疗计划系统获得GTV与PTV体积,以同样的处方剂量及危及器官限制剂量分别在两种图像上制定治疗计划,比较不同计划的GTV和PTV长度、体积、处方剂量和危及器官的剂量差异。结果两种条件下计划的剂量分布和各项参数均达到了临床处方剂量要求。而在CT/MR DWI计划下的PTV、GTV的长度和体积均小于CT计划(P=0.00、0.00、0.01、0.03)。基于DWI计划的危及器官肺部平均剂量明显低于CT计划(P=0.00)。结论DWI在食管癌放疗中的应用更精确,能够保护正常组织。