基于目标定位技术的高压电缆接头防爆保护装置优化设计

高压电缆接头易发生爆炸事故,严重威胁电力系统安全。本文针对传统电缆接头防爆保护装置存在的定位不精准、防爆性能不足等问题,提出了一种基于目标定位技术的优化设计方案。该方案采用GPS定位、防爆材料优选、传感监测和智能控制等关键技术,实现了电缆接头的精准定位、可靠防爆和智能维护。实验结果表明,所设计的防爆保护装置能有效抑制电弧放电和火焰传播,在极限工况下仍能保持较高的防爆性能和绝缘水平,可满足爆炸性环境的防爆要求。

新一轮财税体制改革中消费税目标定位及税制优化研究

消费税税制优化,是党的二十届三中全会部署的新一轮财税体制改革中的重要内容,也是近年来社会各界普遍关注的税制改革焦点话题。作为税制体系的重要组成部分,消费税是当今世界各国普遍征收的货物劳务类税,具有重要的财政经济地位。文章结合新一轮财税体制改革要求和我国实际,借鉴代表性国家消费税制设计的做法与经验,提出我国消费税制度优化的思路和建议,以期提升消费税在税收治理中的功效。

一种LOS环境下基于目标运动形式的TDOA定位方法

时差定位(Time Difference of Arrival,TDOA)是一种广泛应用的被动定位技术,具有定位精度高、组网能力强、系统鲁棒性强等特点。针对运动目标定位计算复杂、精度收敛较慢等问题,在给出视距(Line of Sight,LOS)环境下定位模型的基础上,提出了定位适用于多站时差定位系统的定位方法,该方法将组群时差定位关系方程合理地线性化为统计估计问题,利用在线迭代实时求解目标位置。给出了针对目标不同运动特性条件下的多平台协同定位算法及其仿真结果,仿真结果表明所述方法可以实现对目标的精确定位,并且分析了运动形式对于定位精度的影响,仿真结果对于系统的工程设计具有指导作用。

多角度探测模式下结合Hough变换与SVR的墙后目标定位算法

多普勒穿墙雷达在定位墙后目标时,存在以下两个难点:(1)准确获取频率混叠区域目标瞬时频率;(2)通过获取精确的墙体参数来减小墙体对定位造成的影响。针对以上问题该文提出了一种结合Hough变换和支持向量回归-BP神经网络的目标定位算法。该文首先设计了一种多视角融合穿墙目标探测模型框架,通过获取不同视角下的目标位置来提供辅助估计墙体参数信息;其次,结合差分进化算法和切比雪夫插值多项式提出了一种目标瞬时频率曲线的高精度提取和估计算法;最后,利用估计的墙体参数信息,提出了一种基于BP神经网络的目标运动轨迹补偿算法,抑制了障碍物对目标定位结果的扭曲影响,实现了对墙后目标的精确定位。实验结果表明,相较于传统的短时傅里叶方法,该文所述方法可以准确提取时频混叠区域的目标瞬时频率曲线并减小墙体造成的影响,从而实现墙后多目标的准确定位,整体定位精度提升了约85%。

多视野精细分析下的弱监督目标定位算法

针对多尺度目标定位精度较差,难以捕获完整目标边界的问题,设计一种多视野精细分析模块并融入通道与空间注意力机制抑制背景噪声的干扰,获取多尺度目标的高分辨率特征。利用随机特征选取模块获取特征图随机位置的组合,聚合多个位置图获取最具辨别性的位置及其它位置的信息,融合浅层生成的类激活图与聚合类激活图获取细粒度位置信息,捕获完整的目标边界。与现有的弱监督定位方法相比,在解决多尺度目标定位效果差和局部最优问题上具有一定的优势。

基于AGPF的目标定位精度改善方法

针对传统遗传算法粒子滤波容易因遗传操作参数恒定不变而陷入局部最优的问题,在遗传算法粒子滤波中引入自适应方法,提出自适应遗传算法粒子滤波。根据粒子适应度的大小,动态调节遗传操作的交叉、突变概率,从而在尽可能多地保留优势粒子的同时更有效地产生新的优势粒子,跳出局部最优。将自适应遗传算法粒子滤波应用于动态目标定位模型,并将其与遗传算法粒子滤波的性能进行比较。结果表明,自适应方法的引入可以增加算法有效粒子数,有效解决算法早熟问题,改善滤波精度,对于提高动态目标定位精度是有效的。

毫米波雷达点云聚类自适应的实时目标定位算法

针对传统毫米波雷达点云数据处理与分析算法存在效率低、实时性较差的问题,提出了毫米波雷达点云聚类自适应的实时目标定位算法,提升了点云数据处理的实时性。该算法可有效提升对复杂背景下地面目标的检测、识别,同时对比图像与激光点云融合的实时目标定位算法,实时性更高,具有明显优势。

文旅市场营销中的目标客群定位与体验营销研究

随着经济全球化和人民生活水平的提高,人们对于文化、历史和旅游体验的需求日益增加,文旅市场在全球范围内呈现出蓬勃发展的态势,随着市场竞争的加剧和消费者需求的多样化,传统的市场营销模式已经无法完全满足客户的需求和期望。本文通过研究文旅市场体验营销的创新策略,深入探讨如何运用新技术、新手段为客户创造更加丰富、个性化的文化和旅游体验,提升企业竞争力和市场地位,推动文旅市场朝更加智能、丰富的方向发展。

碳中和背景下我国体育消费升级的目标定位与实现路径

运用文献资料、逻辑分析等方法,阐释了碳中和背景下我国体育消费升级的目标定位,剖析关键堵点,并提出实现路径。目标定位:个人利益与公共利益合理兼顾,产品质量与用能效率共同提升,场景应用与技术转移共抓并举,资源支持与专业服务相互交融,政府主导与社会力量协同合作。关键堵点:体育消费主体能力不足,体育产业领域触达受限,体育低碳技术研发薄弱,体育消费模式趋于同质,体育低碳消费机制不健全。实现路径:推进精准治理,提升多元主体消费能力;强化多方协同,扩大体育消费升级领域;构建多重机制,加大体育低碳科技投入;增强产品价值,创新体育低碳消费模式;贯彻低碳理念,完善体育消费保障机制。

使用标校源辅助的外辐射源目标定位方法

鉴于定位站位置不确定性会严重影响目标定位性能,提出了一种使用标校源辅助信息的高精度外辐射源目标定位方法。首先利用标校源观测量信息减小接收站位置误差并更新其误差统计特性,随后使用优化的两步加权最小二乘算法,结合先验站址误差统计信息,实现对外辐射源目标的精准定位解算。对定位算法进行了克拉美罗界推导,理论分析该算法可实现渐进有效。仿真实验结果表明:在标校源辅助定位下,可有效降低定位站位置误差对目标定位性能的影响,显著提高目标定位精度,并且当观测量误差和定位站位置误差较小时,所提定位算法可达到最优估计。该算法可得到目标位置的解析值,不需要迭代运算,计算量较小。

基于声散射统计特性的压缩感知水下目标定位与观测矩阵性能

近年来,压缩感知理论在水下目标定位领域得到了广泛的应用,压缩感知定位算法将水下目标定位问题转化为稀疏模型重构问题,具有较高的定位准确性,但定位结果受散射环境影响。该文开展水下目标定位的水池试验,对水听器阵列接收的试验数据进行处理,通过定位误差、可定位声源数量和定位信噪比分析定位结果,研究压缩感知定位算法的宽带性能、散射环境对定位结果的影响,并使用Spark系数和声散射统计特性近似分析了观测矩阵性能。水池试验结果表明,压缩感知定位算法在较宽的频率范围内有较好的适用性;随着环境散射增强,水声定位观测矩阵的列相干性减小,稀疏重构性能提升,使得定位结果更加准确;在近似分析水声定位观测矩阵性能时,声散射统计特性与Spark系数的变化趋势相似,并具有直观且计算简单的优点。

一种新的机载光电侦察系统目标定位精度分析方法

针对机载光电侦察系统的目标定位问题,阐述了一种新的定位精度分析方法。推导了目标定位方程,采用一阶小量扰动法得到误差源与定位误差的传递关系,对定位误差进行定性分析,并得到姿态误差对目标基线矢量的投影是主要定位误差源的结论;进一步,基于蒙特卡罗仿真法,应用目标等概率空间遍历场景对定位误差进行定量分析,同时引入了固定场景法作为对比,结果显示,前者得到的定位误差更具有数值统计意义。该方法对于光电平台系统论证和性能提升具有重要意义。

融合目标定位与异构局部交互学习的细粒度图像分类

由于细粒度图像之间存在小的类间方差和大的类内差异,现有分类算法仅仅聚焦于单张图像的显著局部特征的提取与表示学习,忽视了多张图像之间局部的异构语义判别信息,较难关注到区分不同类别的微小细节,导致学习到的特征缺乏足够区分度.本文提出了一种渐进式网络以弱监督的方式学习图像不同粒度层级的信息.首先,构建一个注意力累计目标定位模块(Attention accumulation object localization module,AAOLM),在单张图像上从不同的训练轮次和特征提取阶段对注意力信息进行语义目标集成定位.其次,设计一个多张图像异构局部交互图模块(Heterogeneous local interactive graph module,HLIGM),提取每张图像的显著性局部区域特征,在类别标签引导下构建多张图像的局部区域特征之间的图网络,聚合局部特征增强表示的判别力.最后,利用知识蒸馏将异构局部交互图模块产生的优化信息反馈给主干网络,从而能够直接提取具有较强区分度的特征,避免了在测试阶段建图的计算开销.通过在多个数据集上进行的实验,证明了提出方法的有效性,能够提高细粒度分类的精度.

烟雾环境下运动目标双目视觉定位技术研究

论文围绕烟雾环境下基于双目视觉的运动目标高精度被动式定位展开了系统研究,对其中的关键技术难题进行了理论探索与技术攻关,在图像去雾、运动目标检测、立体匹配、目标定位等环节取得了以下研究成果。

智能垃圾分类拾捡机器人抓取目标定位方法

为准确定位抓取目标所处位置,提出基于深度学习的智能垃圾分类拾捡机器人抓取目标定位方法。定义深度学习算法的目标函数,并在此基础上,完成对抓取目标的检测。建立抓取目标尺度空间,并标定具体的机器人抓取对象,再根据抓取目标定位条件估算值,实现抓取目标定位。实验结果表明,所提方法应用可以有效控制抓取目标节点与定位节点之间的坐标差水平,能够准确定位抓取目标,具有突出的作用价值。

中轨SAR舰船动目标特性分析与定位技术

针对中轨合成孔径雷达(SAR)单通道模式下舰船动目标成像特性进行了分析。相比于低轨SAR,中轨SAR系统脉冲重复频率较低,舰船动目标成像极易发生模糊,且模糊像相距较远。在动目标定位处理中,为了获取动目标信号的完整方位包络以实现定位参数的准确估计,需要直接截取包含全部模糊像的切片图像,这会增加方位处理数据量,对于实时处理是一个巨大的挑战。因此,文中基于检测后的单模糊目标切片图像,提出了一种处理方法来完成动目标的精确定位。仿真实验表明,所提出的处理方法能够有效减少处理数据量,实现动目标的精确定位。

基于归一化磁源强度的磁目标实时定位方法

标量三角剖分与测距(STAR)方法利用磁梯度收缩特性实现运动状态下对单个磁偶极子目标的实时定位,且对运动平台的姿态不敏感。然而,磁梯度收缩量(C_(T))引入的非球面误差会限制其定位精度。针对该问题,提出了一种新的磁偶极子目标线性定位方法,利用归一化磁源强度(NSS)代替C_(T),消除了非球面误差的影响。为了分析该方法对不同方位磁目标的定位性能,建立了全向仿真分析模型。仿真结果表明,该方法的实时性与STAR方法相当,在标准差为10 nT的高斯白噪声影响下与STAR方法的最大定位误差分别为0.18 m与1.5 m。现场实验结果表明,当探测距离为1.284 m时,该方法在纬线轨迹上的平均定位误差仅为0.094 m,比传统STAR方法低56.7%;在经线轨迹上的平均定位误差为0.097 m,比传统STAR方法低30.7%。

对深度学习中目标定位不确定度评定的讨论

得益于深度学习技术的快速发展,高准确率的目标自动定位得以实现,这为各领域的智能化转型提供了极大的助力。然而,尽管大多数情况下基于深度学习的目标定位方法都能够获得较为精确的输出,但一些误差较大的定位结果还是难以避免。正因为缺少规范的不确定度评定,所以那些误差较大的定位结果难以被有效地消除,进而影响了基于深度学习的目标定位方法的工程化应用。从符合计量规范的测量不确定度入手,讨论了当前深度学习中目标定位技术评价指标的意义和不足,并提出了对规范化目标定位技术不确定度评定的建议。

一种基于冲激脉冲回波检测的主动目标定位技术

水下等离子体声源为一种强度高、宽带可控的脉冲声源,其声源级高于传统换能器,常被用作干扰远程目标的软杀伤性武器。当其产生的冲击波无法对目标实施有效的毁伤和干扰等软杀伤打击时,本文研究利用脉冲回波检测来对目标进行主动定位,以提升其运用效能。研究水下等离子体声源脉冲声波的有关特性,并对海底混响和海洋环境噪声与主动定位的关系进行相关仿真研究。建立以脉冲声波为主动声信号的目标主动定位处理模型,以舷侧11元阵和舷侧三子阵为接收水听器阵列,研究基于等离子体声源的主动目标定位技术,仿真验证了方法的有效性。

基于多视觉传感器的矿井移动机器人目标定位模型研究

矿井作业环境具有复杂性和危险性,很大程度上降低了井下移动机器人的定位精度,为此提出了一种基于多视觉传感器的矿井移动机器人目标定位模型。首先,设计了一个包含多个相机和深度传感器的传感器系统,以获取丰富的环境信息。这些传感器通过与移动机器人协同工作,可以提供准确的三维场景感知能力。其次,提出了一种基于深度学习的目标检测和识别算法。通过训练一个区域深度卷积神经网络,可以从传感器获取的图像数据中准确地检测和识别井下的目标物体,如设备、人员等。然后,发展了一种融合定位算法,将传感器获取的视觉信息与机器人的运动模型相结合,实现移动机器人在井下的精准定位。该算法能够根据传感器数据和机器人的运动信息,实时更新机器人的位置和姿态,从而达到精确定位的目标。在实际矿井环境中对所提定位模型的有效性和鲁棒性进行了试验验证,结果表明:该模型能够在复杂且危险的井下环境中准确定位目标物体,为井下移动机器人安全和高效运行提供了可靠支持。