无线网络舰船运动目标检测动态聚类图

发布时间：2024-03-08 05:12

　　在舰船航行的过程当中会受到海面随机因素的影响,使舰船自身特征被周边环境所掩盖,导致其统计显著性不明显。针对上述问题,提出无线网络的舰船运动目标检测动态聚类图研究。将海上原始流量数据聚类,采集环境信息,定位舰船运动轨迹,计算舰船理想位置与目标位置间的距离残差,利用谱图划分的模式,从不同角度提取目标舰船特征,从微观层次转变到介观层次,完成无线网络的舰船运动目标检测动态聚类图研究。实验结果表明,所提出的新型方法将检测范围加以细化后,提高了运动目标的显著度,使舰船自身特征识别能力得以提高,从而有效减小了周边环境对聚类结果的影响。

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【部分图文】：

图1距离残差示意图Fig.1Distanceresidualdiagram

?玫ツ吭硕?旒７ǎ?袢〗⒋?虢⒋?之间的参数化交汇轨迹，当目标舰船在时刻时，其位置坐标如下：XCi=nX∑kw=0wkwtkwi，YCi=nY∑kv=0vkvtkvi，ZCi=nZ∑ko=0okotkoi。(1)nX,nY,nZwkw(kw=0,1,...,nX)vkvoko式中....

图2局部运动聚类图Fig.2Localmotionclustering

距离残差，如下式：p=(Ihihti)(GiCi)。(2)式中，I为三维单位矩阵。至此能够得到目标舰船在最后观测时刻的海上空间位置，跟随时间的变化，实时更新计算舰船运动轨迹，在精准定位的前提下，提取目标特征。1.2目标特征提取在完成目标舰船的运动轨迹定位后，则能够对其航行轨迹做出....

图4对比结果图Fig.4Comparisonresults3结语

精准的检测聚类结果。图3检测对比结果Fig.3Testandcomparisonresults将上述模拟应用到实际的舰船训练过程当中，定位其海上位置，得到结果如图4所示。将上述2种不同检测方法应用到实际的舰船训练过程当中，测试两者的目标检测聚类效果。实验结果表明，原有方法虽然也能....

本文编号：3922057