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![基于時(shí)空相關(guān)的水下移動(dòng)對(duì)象建模技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/17/0cabe247-8a1f-4b06-a8f6-2de8667792be/0cabe247-8a1f-4b06-a8f6-2de8667792be1.gif)
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文檔簡(jiǎn)介
1、地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System)和水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)(Underwater Acoustic Sensor Networks)的快速發(fā)展使得水下移動(dòng)對(duì)象的跟蹤和監(jiān)測(cè)成為現(xiàn)實(shí)。然而在水下未知目標(biāo)識(shí)別的研究中,傳統(tǒng)方法針對(duì)惡劣的水下環(huán)境、復(fù)雜的水下移動(dòng)對(duì)象運(yùn)動(dòng)軌跡和目標(biāo)分類識(shí)別還存在不足。本文主要針對(duì)以上不足,對(duì)水下移動(dòng)對(duì)象識(shí)別過程中的時(shí)空數(shù)據(jù)模型和識(shí)別方法進(jìn)行研究。主要內(nèi)容如下:
1)系統(tǒng)地
2、研究水下移動(dòng)對(duì)象的軌跡特征和屬性特征,并詳細(xì)分析這些特征對(duì)水下移動(dòng)對(duì)象識(shí)別精度的影響。
2)針對(duì)水下移動(dòng)對(duì)象軌跡的時(shí)空特點(diǎn),建立水下移動(dòng)對(duì)象模型(Underwater Moving Object Database,UMOD)。首先,提出了基于球坐標(biāo)的軌跡分解方法,降低了軌跡的整體復(fù)雜程度;其次,UMOD模型采用移動(dòng)對(duì)象時(shí)空模型中的動(dòng)態(tài)屬性方法,提出了針對(duì)水下未知目標(biāo)的動(dòng)態(tài)閾值位置更新策略,輔助軌跡分解并對(duì)誤差點(diǎn)進(jìn)行排除;最后,
3、提出了軌跡擬合策略,對(duì)水下移動(dòng)對(duì)象進(jìn)行全時(shí)域軌跡描述,從而系統(tǒng)地得到水下移動(dòng)對(duì)象運(yùn)動(dòng)過程中的軌跡識(shí)別特征。
3)分析和研究水下移動(dòng)對(duì)象的軌跡特征和屬性特征,建立水下移動(dòng)對(duì)象特征數(shù)據(jù)庫(kù),同時(shí)提出水下移動(dòng)對(duì)象混合特征識(shí)別方法(Underwater Moving Objects Mixed Feat-ure Recognition Method,UMOMFRM)。首先,UMOMFRM通過模糊推理的方法排除目標(biāo)的最小概率分類;其次,采
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