提出一种图分析方法用于动态人群场景异常状态检测.使用自适应Mean shift算法对场景速度场进行非参数概率密度估计聚类,聚类结果构成以聚类中心为顶点、各聚类中心之间距离为边权重的无向图.通过分析图顶点的空间分布及边权重矩阵动态系统的预测值与观测值之间的离散程度,对动态场景中的异常事件进行检测和定位.使用多个典型动态场景视频数据库进行对比实验,结果表明图分析方法适应性强、可有效监控动态人群场景中的异常状态.
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从介绍功率谱的估计原理入手分析了经典谱估计和现代谱估计两类估计方法的原理、各自特点及在Matlab 中的实现 方法。
2022-05-05 18:02:02 177KB 功率谱估计及其MATLAB仿真.pdf
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针对已存在的各种二维capon波束形成器稳健算法性能单一,只能对1种或2种影响波束形成算法性能的因素具有稳健性,缺乏对多种情况都具有稳健性的缺点,提出一种基于空间谱估计的二维稳健自适应波束形成方案。首先,提出一种新的二维解相关空间谱估计算法,该算法将二维角度估计问题用4个一维空间谱估代替,并采用修正的MUSIC算法实现解相干,然后利用得到的角度信息构造虚拟干扰,克服观察方向误差并展宽零陷。仿真结果表明:该算法结合了空间谱估计技术和自适应波束形成技术的优点,对期望信号导向矢量误差、干扰到达角失配及信号相关等都具有足够的稳健性。
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在QPSK调制方式下,分别研究推导了基于辅助数据的极大似然比信噪比估计算法研究、基于矩的信噪比估计算法研究以及基于高阶累积量的信噪比估计算法。通过仿真比较了信噪比估计算法的性能,着重分析比较了采用的迭代次数及数据长度等参数对算法性能的影响,最终根据算法各自的特点给出了相应的适用范围。
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针对在目标跟踪系统中通常使用量测转换方法将球面坐标系下的量测量转换到笛卡尔坐标系下, 传统量测转换方法在互距离测量误差增大时跟踪性能有所下降的问题, 提出一种基于卡尔曼滤波预测的无偏量测转换方法. 采用无偏量测转换方法变换量测量, 基于卡尔曼滤波预测值, 结合无迹变换算法估计转换量测方差. 仿真结果表明, 所提出的转换量测卡尔曼滤波算法较现有方法具有更高的跟踪精度和可信度.

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为了提高DV-Hop定位算法在不规则网络中的精确度,针对该算法的不足之处,提出了一种基于平均跳距和估计距离的改进的DV-Hop算法。该算法考虑了未知节点到参考节点的路径与参考节点间的路径可能存在重合或部分重合这一特性,对平均跳距进行修改,并利用误差对距离进行修正。仿真实验结果表明,在不规则网络环境下,改进算法的定位精度得到明显提高。
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大数据-算法-高速跳频信号参数估计与调制识别.pdf
2022-05-05 09:07:17 3.91MB 算法 big data 文档资料
大数据-算法-非线性最小二乘估计的遗传算法研究.pdf
2022-05-04 14:09:10 3.21MB 算法 big data 文档资料
大数据-算法-非线性回归与参数估计及其在北长山岛森林生态系统碳收支估算中应用.pdf
2022-05-04 09:07:30 1.9MB 算法 big data 回归
短快拍条件下均匀矩形阵中的二维DOA 估计
2022-05-04 09:01:08 128KB 研究论文
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