战场环境是影响战争胜负走向的关键因素,其中地形是战场环境的主要构成。随着军事技术的变革、精确打击和精确斩首武器的运用,传统二维地图的局限性已经无法满足军事训练和军事指挥方面的需求。而对于当前的三维战场地形,快速进行地形模型构建、地形模型精细化以及海量数据可视化呈现的要求显得越来越高。因此,本文为构建真实的三维战场地理环境及可视化进行了深入研究。本文选用倾斜摄影技术与 Cesium可视化库进行真实三维地形的建立及可视化平台的搭建,以西安工业大学未央校区做为典型应用实例进行城市作战可视化开发。首先,本文介绍了三维实景建模与可视化相关理论;论述了在Web端进行可视化开发的优势;提出了倾斜摄影测量技术对三维战场地形构建时存在的问题及解决办法。其次,本文制定了战场环境多源数据采集方案以及基于 Smart3D多源数据融合建模流程。制作了三维战场地形数据并进行了模型质量分析,包括模型的纹理精度、几何精度和地理坐标精度。确保生成的地形数据满足逼真的可视化视觉效果及地形对地面人员装备的各种干涉作用的真实性最后,本文在前三章的基础上采用BS三层架构的方式,通过 Cesium、HTLM,JavaScript等语言进行战场环境可视化平台的搭建,实现了城市化作战的三维战场环境构建。同时本文基于 Cesium完成了模型单体化和模型驱动等功能本课题对三维战场地形环境构建与可视化研究具有重要意义。本文提出的战场环境构建方法可以运用到各种战场环境的构建,包括山地丘陵的作战地形环境构建、城市反恐作战等。通过可视化平台的加载可以直观、真实了解战场环境。通过模型驱动完成战场中各种演示效果。关键词:多源数据融合;倾斜摄影测量:三维建模;Cesium:三维战场环境可视化:CZML
标签: 数据融合
上传时间: 2022-03-17
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本教材在“对潜在目标的跟踪和识别中多传感器多目标数据融合技术”这门短期课程,做了一些新的数据融合算法进行解释和举例说明。许多读者对其中三个领域特别感兴趣,即贝叶斯推理、人工神经网络和模糊逻辑。本书正是包含了这些新发展起来的内容,满足了对这些知识有需求的读者。
上传时间: 2017-05-20
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在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量,然而由于每个传感器位于过程的不同位置,它们将不问程度的受到嗓声的干扰,为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果,霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息,得到对被测参数的最优估计,本文主要研究了以加权的方式进行多传感器数据融合的方法,即研究如何对每个传感器进行加权,从而得到对被测参数最优佑计的方法为此本文在介绍了多传感器数据融合技术的基础上,首先研究了基于奇异值分解的数据融合算法,通过对传感器测量值构成的矩阵进行奇异值分解,利用每个传感器测量值所对应的奇异值,可以估计出对每个传感器权值的最优估计,从而在不要任何先验知识的条件下,可仅由多传感器的测量值,利用提出的算法得到在最小均方误差意义下的被测参数的最优估计,此外,在许多工业过程中,人们利用多传感器测量同一过程参数以控制该参数在过程中的不同位置能根据需要进行合理分布,此时人们希望利用多传感器融合的测量结果,对每一个传感器的测量数据进行重建,以获得对每一个传感器的测量结果进行更为准确的估计。为此,本文进一步研究了基于小波降噪和数据融合的传感器数据重建算法,仿真和实验结果都说明提出算法是有效的,最后,研究了非线性动态系统的状态融合问题,研究了加权无气味卡尔曼滤波(UKF)方法,研究表明无气味卡尔曼波波能克服了扩展卡尔曼滤波(EKF)在状态融合估计中的不足,可以得到了更准确的状态融合估计结关键词多传感器系统,数据融合,奇异值分解,UKF
上传时间: 2022-03-16
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一、传感器的定义信息处理技术取得的进展以及微处理器和计算机技术的高速发展,都需要在传感器的开发方面有相应的进展。微处理器现在已经在测量和控制系统中得到了广泛的应用。随着这些系统能力的增强,作为信息采集系统的前端单元,传感器的作用越来越重要。传感器已成为自动化系统和机器人技术中的关键部件,作为系统中的一个结构组成,其重要性变得越来越明显。最广义地来说,传感器是一种能把物理量或化学量转变成便于利用的电信号的器件。国际电工委员会(IEC:International Electrotechnical Committee)的定义为:“传感器是测量系统中的一种前置部件,它将输入变量转换成可供测量的信号”。按照Gopel等的说法是:“传感器是包括承载体和电路连接的敏感元件”,而“传感器系统则是组合有某种信息处理(模拟或数字)能力的传感器”。传感器是传感器系统的一个组成部分,它是被测量信号输入的第一道关口。传感器系统的原则框图示于图1-1,进入传感器的信号幅度是很小的,而且混杂有干扰信号和噪声。为了方便随后的处理过程,首先要将信号整形成具有最佳特性的波形,有时还需要将信号线性化,该工作是由放大器、滤波器以及其他一些模拟电路完成的。在某些情况下,这些电路的一部分是和传感器部件直接相邻的。成形后的信号随后转换成数字信号,并输入到微处理器。德国和俄罗斯学者认为传感器应是由二部分组成的,即直接感知被测量信号的敏感元件部分和初始处理信号的电路部分。按这种理解,传感器还包含了信号成形器的电路部分。传感器系统的性能主要取决于传感器,传感器把某种形式的能量转换成另一种形式的能量。有两类传感器:有源的和无源的。有源传感器能将一种能量形式直接转变成另一种,不需要外接的能源或激励源(参阅图1-2(a))。有源(a)和无源(b)传感器的信号流程无源传感器不能直接转换能量形式,但它能控制从另一输入端输入的能量或激励能传感器承担将某个对象或过程的特定特性转换成数量的工作。其“对象”可以是固体、液体或气体,而它们的状态可以是静态的,也可以是动态(即过程)的。对象特性被转换量化后可以通过多种方式检测。对象的特性可以是物理性质的,也可以是化学性质的。按照其工作原理,传感器将对象特性或状态参数转换成可测定的电学量,然后将此电信号分离出来,送入传感器系统加以评测或标示。各种物理效应和工作机理被用于制作不同功能的传感器。传感器可以直接接触被测量对象,也可以不接触。用于传感器的工作机制和效应类型不断增加,其包含的处理过程日益完善。常将传感器的功能与人类5大感觉器官相比拟: 光敏传感器——视觉;声敏传感器——听觉;气敏传感器——嗅觉;化学传感器——味觉;压敏、温敏、流体传感器——触觉。与当代的传感器相比,人类的感觉能力好得多,但也有一些传感器比人的感觉功能优越,例如人类没有能力感知紫外或红外线辐射,感觉不到电磁场、无色无味的气体等。对传感器设定了许多技术要求,有一些是对所有类型传感器都适用的,也有只对特定类型传感器适用的特殊要求。针对传感器的工作原理和结构在不同场合均需要的基本要求是: 高灵敏度,抗干扰的稳定性(对噪声不敏感),线性,容易调节(校准简易),高精度,高可靠性,无迟滞性,工作寿命长(耐用性) ,可重复性,抗老化,高响应速率,抗环境影响(热、振动、酸、碱、空气、水、尘埃)的能力 ,选择性,安全性(传感器应是无污染的),互换性 低成本 ,宽测量范围,小尺寸、重量轻和高强度,宽工作温度范围 。二、传感器的分类可以用不同的观点对传感器进行分类:它们的转换原理(传感器工作的基本物理或化学效应);它们的用途;它们的输出信号类型以及制作它们的材料和工艺等。根据传感器工作原理,可分为物理传感器和化学传感器二大类:传感器工作原理的分类物理传感器应用的是物理效应,诸如压电效应,磁致伸缩现象,离化、极化、热电、光电、磁电等效应。被测信号量的微小变化都将转换成电信号。化学传感器包括那些以化学吸附、电化学反应等现象为因果关系的传感器,被测信号量的微小变化也将转换成电信号。有些传感器既不能划分到物理类,也不能划分为化学类。大多数传感器是以物理原理为基础运作的。化学传感器技术问题较多,例如可靠性问题,规模生产的可能性,价格问题等,解决了这类难题,化学传感器的应用将会有巨大增长。常见传感器的应用领域和工作原理列于表1.1。按照其用途,传感器可分类为: 压力敏和力敏传感器 ,位置传感器 , 液面传感器 能耗传感器 ,速度传感器 ,热敏传感器,加速度传感器,射线辐射传感器 ,振动传感器,湿敏传感器 ,磁敏传感器,气敏传感器,真空度传感器,生物传感器等。以其输出信号为标准可将传感器分为: 模拟传感器——将被测量的非电学量转换成模拟电信号。数字传感器——将被测量的非电学量转换成数字输出信号(包括直接和间接转换)。膺数字传感器——将被测量的信号量转换成频率信号或短周期信号的输出(包括直接或间接转换)。开关传感器——当一个被测量的信号达到某个特定的阈值时,传感器相应地输出一个设定的低电平或高电平信号。
上传时间: 2013-10-11
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AR0231AT7C00XUEA0-DRBR(RGB滤光)安森美半导体推出采用突破性减少LED闪烁 (LFM)技术的新的230万像素CMOS图像传感器样品AR0231AT,为汽车先进驾驶辅助系统(ADAS)应用确立了一个新基准。新器件能捕获1080p高动态范围(HDR)视频,还具备支持汽车安全完整性等级B(ASIL B)的特性。LFM技术(专利申请中)消除交通信号灯和汽车LED照明的高频LED闪烁,令交通信号阅读算法能于所有光照条件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光学格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素阵列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半导体的DR-Pix™技术,提供双转换增益以在所有光照条件下提升性能。它以线性、HDR或LFM模式捕获图像,并提供模式间的帧到帧情境切换。 AR0231AT提供达4重曝光的HDR,以出色的噪声性能捕获超过120dB的动态范围。AR0231AT能同步支持多个摄相机,以易于在汽车应用中实现多个传感器节点,和通过一个简单的双线串行接口实现用户可编程性。它还有多个数据接口,包括MIPI(移动产业处理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它关键特性还包括可选自动化或用户控制的黑电平控制,支持扩频时钟输入和提供多色滤波阵列选择。封装和现状:AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封装,现提供工程样品。工作温度范围为-40℃至105℃(环境温度),将完全通过AEC-Q100认证。
标签: 图像传感器
上传时间: 2022-06-27
上传用户:XuVshu
1.有三根杆子A,B,C。A杆上有若干碟子 2.每次移动一块碟子,小的只能叠在大的上面 3.把所有碟子从A杆全部移到C杆上 经过研究发现,汉诺塔的破解很简单,就是按照移动规则向一个方向移动金片: 如3阶汉诺塔的移动:A→C,A→B,C→B,A→C,B→A,B→C,A→C 此外,汉诺塔问题也是程序设计中的经典递归问题
上传时间: 2016-07-25
上传用户:gxrui1991
溫度華氏轉變攝氏 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> enum x {A,B,C,D,E} int main(void) { int a=73,b=85,c=66 { if (a>=90) printf("a=A等級!!\n") else if (a>=80) printf("73分=B等級!!\n") else if (a>=70) printf("73分=C等級!!\n") else if (a>=60) printf("73分=D等級!!\n") else if (a<60) printf("73分=E等級!!\n") } { if (b>=90) printf("b=A等級!!\n") else if (b>=80) printf("85分=B等級!!\n") else if (b>=70) printf("85分=C等級!!\n") else if (b>=60) printf("85分=D等級!!\n") else if (b<60) printf("85分=E等級!!\n") } { if (c>=90) printf("c=A等級!!\n") else if (c>=80) printf("66分=B等級!!\n") else if (c>=70) printf("66分=C等級!!\n") else if (c>=60) printf("66分=D等級!!\n") else if (c<60) printf("66分=E等級!!\n") } system("pause") return 0 }
上传时间: 2014-11-10
上传用户:wpwpwlxwlx
溫度華氏轉變攝氏 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> enum x {A,B,C,D,E} int main(void) { int a=73,b=85,c=66 { if (a>=90) printf("a=A等級!!\n") else if (a>=80) printf("73分=B等級!!\n") else if (a>=70) printf("73分=C等級!!\n") else if (a>=60) printf("73分=D等級!!\n") else if (a<60) printf("73分=E等級!!\n") } { if (b>=90) printf("b=A等級!!\n") else if (b>=80) printf("85分=B等級!!\n") else if (b>=70) printf("85分=C等級!!\n") else if (b>=60) printf("85分=D等級!!\n") else if (b<60) printf("85分=E等級!!\n") } { if (c>=90) printf("c=A等級!!\n") else if (c>=80) printf("66分=B等級!!\n") else if (c>=70) printf("66分=C等級!!\n") else if (c>=60) printf("66分=D等級!!\n") else if (c<60) printf("66分=E等級!!\n") } system("pause") return 0 }
上传时间: 2013-12-12
上传用户:亚亚娟娟123
给定两个集合A、B,集合内的任一元素x满足1 ≤ x ≤ 109,并且每个集合的元素个数不大于105。我们希望求出A、B之间的关系。 任 务 :给定两个集合的描述,判断它们满足下列关系的哪一种: A是B的一个真子集,输出“A is a proper subset of B” B是A的一个真子集,输出“B is a proper subset of A” A和B是同一个集合,输出“A equals B” A和B的交集为空,输出“A and B are disjoint” 上述情况都不是,输出“I m confused!”
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上传时间: 2017-03-15
上传用户:yulg
随着科学技术的发展和现代战争的需要,数据融合作为一门新兴交叉学科,在近年来得到了广泛关注和快速发展,而关于雷达情报处理的研究和应用也日益受到重视。现代战争中,指挥、控制通信和情报系统面临着严峻的挑战。在多雷达情报处理系统中,采用数据融合技术,提供更加实时、准确的情报是现代战争的迫切需求。论文正是围绕这一需求展开的,研究了雷达情报数据融合系统的误差校正和航迹关联问论文较为系统地介绍了数据融合的概念、研究意义、国内外发展状况及其应用,并讨论了数据融合的模型、结构及关键技术论文针对多雷达情报处理系统中的系统误差问题,研究了四种误差校正方法。文研究了密集目标环境中的航迹关联问题,对多传感器数据关联的方法进行了分类,并针对多雷达情报处理系统这个分布式系统,研究了分布式数据关联方法。运用0-1整数规划法建立了密集目标环境的规划模型函数并求解应用在多雷达数据融合软件中,使航迹关联达到了极好的效果,为开发多雷达数据融合软件提供了技术支持。关键词:雷达情报,数据融合,数据关联,误差校正,航迹关联,0-1整数规划现代战争中,新型作战飞机机动性能强,具有隐身特性,加上电子对抗的战场环境,传统雷达情报处理系统已应付不了多目标,高密度的空情要求。为了适应新军事变革要求,在未来信息化战争中雷达能够给出准确的信息情报,雷达情报处理系统在改善硬件条件的同时,开发运用数据融合新技术,从根本上改善雷达情报质量已然成为当务之急数据融合一词最早出现在七十年代末期,是从军事CI系统中提出的,它与信号处理、计算机技术、概率统计、图像处理和人工智能学科密切相关,是一门新兴发展起来的交叉学科。
上传时间: 2022-03-18
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