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基于HLA的机载多传感器探测仿真系统设计与实现
被引量：
5
1
作者
睢志佳
程咏梅
+2 位作者
杨峰
兰华
孔若男
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期1212-1217,共6页
为了缩短机载多传感器探测系统的研发周期,减少开发成本,降低项目风险,机载多传感器探测仿真系统是良好的途径。传统的分布式仿真技术不能解决多平台多传感器联合探测的传感器重用和扩展问题,提出了基于HLA的机载多传感器探测仿真系统...
为了缩短机载多传感器探测系统的研发周期,减少开发成本,降低项目风险,机载多传感器探测仿真系统是良好的途径。传统的分布式仿真技术不能解决多平台多传感器联合探测的传感器重用和扩展问题,提出了基于HLA的机载多传感器探测仿真系统。以飞机为平台,首先设计了基于HLA分布式仿真技术的机载多传感器探测仿真系统的整体架构,然后完成了各联邦成员的功能设计及FOM表设计,给出了各机载传感器之间的信息交互关系,最后建立了分布式仿真系统,实现了机载多传感器探测仿真系统的可视化,典型空战场景下的机载多传感器探测仿真系统实例结果表明:各联邦成员之间实现了数据流通,且仿真数据准确无误,可实现机载多传感器的重用和扩展,为实际的工程应用提供了良好的仿真验证平台。
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关键词
高层体系结构
机载多传感器
联邦成员
探测仿真系统
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职称材料
融合Swin Transformer与CNN的露天矿车前障碍物智能检测算法
被引量：
4
2
作者
江松
孔若男
+3 位作者
李鹏程
卢才武
章赛
李萌
《金属矿山》
CAS
北大核心
2023年第5期228-236,共9页
随着金属露天矿开采深度不断加大,道路运输条件愈发复杂,无人矿车行驶在道路上面临着各种障碍物的安全隐患,因此对无人矿卡障碍物智能检测提出了更高要求。提出了一种融合Swin Transformer与CNN的露天矿车前障碍物智能检测方法,障碍物...
随着金属露天矿开采深度不断加大,道路运输条件愈发复杂,无人矿车行驶在道路上面临着各种障碍物的安全隐患,因此对无人矿卡障碍物智能检测提出了更高要求。提出了一种融合Swin Transformer与CNN的露天矿车前障碍物智能检测方法,障碍物检测模型需要建立长期依赖关系来处理不断增加的图像数据,Swin Transformer可以关注全局语义信息,有利于长期建模。将Swin Transformer融入YOLOX模型的骨干特征提取网络中,充分利用多头注意力机制,对图像特征进行预处理,在加强特征提取网络中加入CBAM注意力机制模块,使模型在后续的特征提取中能够提取更多的表征信息。该模型使用的数据集均来自实地矿山,并采用数据增强方式进行预处理。经过实地矿山数据对比验证试验,结果表明:该方法能够有效识别背景复杂的金属露天矿区非结构化道路障碍物,检测精度达到91.57%m AP,检测速度达到56.86 fps,具有较好的小目标和多尺度目标检测性能,可以满足无人矿卡在金属露天矿区的高精度检测要求。
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关键词
金属露天矿
无人矿卡
YOLOX
卷积神经网络
Swin
Transformer
障碍物检测
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职称材料
基于OTHR与纯角度传感器群数据关联的模式辨识与定位精度提升
被引量：
3
3
作者
孔若男
程咏梅
+2 位作者
梁彦
王增福
睢志佳
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期1061-1069,共9页
天波超视距雷达(OTHR)目标跟踪面临着"三低"(低检测概率、低数据率和低测量精度)和"多径"(多条传播路径)的挑战,因此传播模式的准确辨识与目标定位精度提升是改善跟踪能力的关键。首先利用纯角度传感器群获得目标...
天波超视距雷达(OTHR)目标跟踪面临着"三低"(低检测概率、低数据率和低测量精度)和"多径"(多条传播路径)的挑战,因此传播模式的准确辨识与目标定位精度提升是改善跟踪能力的关键。首先利用纯角度传感器群获得目标地理位置的初步估计,然后采用极大似然估计建立了OTHR的传播模式和杂波模式的辨识规则,进而利用最小方差估计准则实现OTHR和纯角度传感器群的量测融合。仿真结果表明,此算法的模式辨识正确率很高,能明显提升方位角的测量精度,但是不能明显提升径向距的精度。
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关键词
天波超视距雷达
纯角度传感器
数据融合
模式辨识
定位精度提升
原文传递
题名
基于HLA的机载多传感器探测仿真系统设计与实现
被引量：
5
1
作者
睢志佳
程咏梅
杨峰
兰华
孔若男
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期1212-1217,共6页
基金
国家自然科学基金重点项目(1990315)
航空基金(20100853010)
文摘
为了缩短机载多传感器探测系统的研发周期,减少开发成本,降低项目风险,机载多传感器探测仿真系统是良好的途径。传统的分布式仿真技术不能解决多平台多传感器联合探测的传感器重用和扩展问题,提出了基于HLA的机载多传感器探测仿真系统。以飞机为平台,首先设计了基于HLA分布式仿真技术的机载多传感器探测仿真系统的整体架构,然后完成了各联邦成员的功能设计及FOM表设计,给出了各机载传感器之间的信息交互关系,最后建立了分布式仿真系统,实现了机载多传感器探测仿真系统的可视化,典型空战场景下的机载多传感器探测仿真系统实例结果表明:各联邦成员之间实现了数据流通,且仿真数据准确无误,可实现机载多传感器的重用和扩展,为实际的工程应用提供了良好的仿真验证平台。
关键词
高层体系结构
机载多传感器
联邦成员
探测仿真系统
Keywords
high level architecture
airborne multi-sensor
federation
detection simulation system
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合Swin Transformer与CNN的露天矿车前障碍物智能检测算法
被引量：
4
2
作者
江松
孔若男
李鹏程
卢才武
章赛
李萌
机构
西安建筑科技大学资源工程学院
中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司
金属矿山安全与健康国家重点实验室
西安市智慧工业感知计算与决策重点实验室
冀东水泥铜川有限公司
西安建筑科技大学管理学院
出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2023年第5期228-236,共9页
基金
国家自然科学基金项目(编号:52104146)
陕西省自然科学基金项目(编号:2021JQ-509)
+1 种基金
中国博士后科学基金项目(编号:2022M722925)
陕西省社会科学基金项目(编号:2020R005)。
文摘
随着金属露天矿开采深度不断加大,道路运输条件愈发复杂,无人矿车行驶在道路上面临着各种障碍物的安全隐患,因此对无人矿卡障碍物智能检测提出了更高要求。提出了一种融合Swin Transformer与CNN的露天矿车前障碍物智能检测方法,障碍物检测模型需要建立长期依赖关系来处理不断增加的图像数据,Swin Transformer可以关注全局语义信息,有利于长期建模。将Swin Transformer融入YOLOX模型的骨干特征提取网络中,充分利用多头注意力机制,对图像特征进行预处理,在加强特征提取网络中加入CBAM注意力机制模块,使模型在后续的特征提取中能够提取更多的表征信息。该模型使用的数据集均来自实地矿山,并采用数据增强方式进行预处理。经过实地矿山数据对比验证试验,结果表明:该方法能够有效识别背景复杂的金属露天矿区非结构化道路障碍物,检测精度达到91.57%m AP,检测速度达到56.86 fps,具有较好的小目标和多尺度目标检测性能,可以满足无人矿卡在金属露天矿区的高精度检测要求。
关键词
金属露天矿
无人矿卡
YOLOX
卷积神经网络
Swin
Transformer
障碍物检测
Keywords
metal open-pit mine
unmanned mining cards
YOLOX
convolutional neural network
Swin Transformer
obstacle detection
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
基于OTHR与纯角度传感器群数据关联的模式辨识与定位精度提升
被引量：
3
3
作者
孔若男
程咏梅
梁彦
王增福
睢志佳
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期1061-1069,共9页
基金
国家自然科学基金(1990315
61074179
61075029)~~
文摘
天波超视距雷达(OTHR)目标跟踪面临着"三低"(低检测概率、低数据率和低测量精度)和"多径"(多条传播路径)的挑战,因此传播模式的准确辨识与目标定位精度提升是改善跟踪能力的关键。首先利用纯角度传感器群获得目标地理位置的初步估计,然后采用极大似然估计建立了OTHR的传播模式和杂波模式的辨识规则,进而利用最小方差估计准则实现OTHR和纯角度传感器群的量测融合。仿真结果表明,此算法的模式辨识正确率很高,能明显提升方位角的测量精度,但是不能明显提升径向距的精度。
关键词
天波超视距雷达
纯角度传感器
数据融合
模式辨识
定位精度提升
Keywords
over-the-horizon radar
azimuth-only sensors
data fusion
mode identification
location improvement
分类号
V219 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于HLA的机载多传感器探测仿真系统设计与实现
睢志佳
程咏梅
杨峰
兰华
孔若男
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合Swin Transformer与CNN的露天矿车前障碍物智能检测算法
江松
孔若男
李鹏程
卢才武
章赛
李萌
《金属矿山》
CAS
北大核心
2023
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于OTHR与纯角度传感器群数据关联的模式辨识与定位精度提升
孔若男
程咏梅
梁彦
王增福
睢志佳
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
3
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