作者：馬勇贊 刊期：2018年第04期

為了提高多設(shè)備聯(lián)合通信中的數(shù)據(jù)吞吐量,設(shè)計(jì)了一種基于嵌入式的多設(shè)備聯(lián)合通信控制器.以每一個(gè)多余通信控制器的擁塞度為根據(jù)選定其概率性,通過每一個(gè)通信控制器計(jì)算空閑擁塞程度,避免產(chǎn)生新的通信控制器擁塞.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)控制器可以有效處理通信時(shí)延,避免發(fā)生擁塞,提高了聯(lián)合通信數(shù)據(jù)吞吐量,加快了數(shù)據(jù)傳送速度.

作者：宋志遠(yuǎn) 刊期：2018年第04期

提出了一種基于改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化參數(shù)的指揮信息系統(tǒng)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法.該方法通過改進(jìn)的小生境遺傳算法構(gòu)建了基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全狀況預(yù)測(cè)模型,利用自適應(yīng)遺傳算法對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu),增強(qiáng)其搜索能力.同時(shí),為解決自適應(yīng)遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)且收斂速度慢的問題,提出利用小生境技術(shù)和模糊聚類技術(shù)來處理.仿真實(shí)...

作者：歐中亞 刊期：2018年第04期

w傳統(tǒng)展臺(tái)識(shí)別系統(tǒng)是單感官識(shí)別系統(tǒng),無法實(shí)現(xiàn)多感官的展臺(tái)識(shí)別,為此設(shè)計(jì)了一種新型的展臺(tái)識(shí)別系統(tǒng).該系統(tǒng)使用＂一對(duì)多＂承接系統(tǒng)框架,建立3個(gè)識(shí)別模塊,導(dǎo)入多感官識(shí)別數(shù)據(jù),對(duì)視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,提取視覺關(guān)鍵信息,使用行為捕捉機(jī)制對(duì)多感官數(shù)據(jù)進(jìn)行采集;對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行搭配分析,完成理念識(shí)別機(jī)制,綜合多項(xiàng)識(shí)別數(shù)據(jù)信息實(shí)現(xiàn)展臺(tái)識(shí)別.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明...

作者：姚敏 刊期：2018年第04期

為降低雜波對(duì)量測(cè)集劃分的影響,提出了一種基于快速密度峰值聚類的多擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤算法.首先分析不同分區(qū)對(duì)跟蹤結(jié)果的影響,得到最＂信息＂分區(qū)的形式,然后利用快速密度峰值聚類（FDPC）算法對(duì)量測(cè)集進(jìn)行劃分,減少雜波對(duì)量測(cè)集劃分的影響.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法能夠有效抑制雜波的影響,在保證跟蹤性能損失不大的情況下大大提高了算法的計(jì)算效率,...

作者：朱鵬飛 刊期：2018年第04期

針對(duì)多目標(biāo)跟蹤中目標(biāo)與觀測(cè)樣本關(guān)聯(lián)難的問題,提出了一種基于K-近鄰法和粒子濾波的多目標(biāo)跟蹤算法.首先利用K-近鄰方式將目標(biāo)和觀測(cè)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),然后利用粒子濾波算法解決非線性問題的特點(diǎn),單獨(dú)對(duì)所有目標(biāo)進(jìn)行濾波,以完成對(duì)目標(biāo)狀態(tài)的更新.仿真實(shí)驗(yàn)表明,所提算法能夠很好地對(duì)多目標(biāo)展開跟蹤,與聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法（JPDAF）相比,能更好地...