简介:穿梭在世博园区通衢大道的新能源汽车,闪烁在园区的LED节能灯,镶覆在世博中心顶棚的太阳能光伏电池板……,5.28平方公里的世博园,正在向海内外游客传递着引领创新能源的信息。
简介:阐述了智能和人机融合智能的概念,分别从深度态势认知、伦理和介入体验3个方面分析了人机融合智能的内涵,并给出了自动化、智能化和智慧化三者之间的区别。首先,智能过程不是对环境被动响应,而是一种主动行为,智能系统在环境信息刺激下,通过采集、过滤和改变态势分析策略,从动态信息流中抽取不变性,在人、机和环境交互作用下产生近乎知觉的操作或控制;其次,智能系统中的计算是动态和非线性的,通常不需要一次将所有问题计算清楚,而是对需要的信息加以计算;再者,智能系统中计算应是自适应的,智能系统特性应随着与外界的交互而变化。因此,智能应该是外界环境、机器和人的认知感知器共同作用的结果,三者缺一不可。
简介:当跟踪目标属于隐身目标、低空目标或处于强杂波和干扰环境,都会导致雷达的目标检测概率降低,丢失率较高。因此,本文着重研究PHD算法在检测概率较低的情况下跟踪稳定性不佳的缺陷,找出了一种适用于低目标检测概率的L-GMPHD滤波,通过对前一时刻状态估计值外推,若发生漏检,则将外推值加入当前时刻状态估计值中,确保了目标的状态估计不被裁剪去除。从MATLAB仿真结果可知,L-GMPHD滤波器处于检测概率较低的情况时,能够明显改善目标跟踪的稳定性。该方法能够保持高精度的多目标跟踪,具有良好的工程应用前景。
简介:针对传统多目标概率假设密度(PHD)滤波器在低检测概率情况下跟踪精度低和失跟率高的问题,提出了一种改进的概率假设密度滤波算法。该算法利用高斯混合PHD(GM-PHD)滤波器进行PHD预测和PHD更新,处理过程中通过修正上一拍权值大的高斯项,并在处理当前拍时保证其权值的稳定性,以保证算法的高精度。仿真结果表明,在低检测概率情况下,该算法可较好估计目标数和目标状态。与传统GM-PHD滤波器比,该算法跟踪精度大幅提高。