简介：提出了一种故障模拟方法——多故障信息标志的临界路径跟踪。虽然其基本概念类似于临界路径跟踪（CPT）和故障信息跟踪（FIT）,但是这种方法能大大减少扇出源的分析数量,故障在FFR中的传播比CPT中更加有效。本算法已用C语言在386微机上实现,并给出了ISCAS’85的十个组合电路的实验结果。

简介：红外搜索与跟踪系统（IRST）是一种被动式全景监视手段，能够根据目标的红外特征——加热的空气或发动机的废气，探测和跟踪在空中飞行高度较低的目标，从而为雷达提供非常重要的辅助手段，或者说提供一个可供选择的电磁判断工具，因为此时雷达的探测性能往往会下降。

简介：针对目标发生快速、运动不规则及遮挡等情况下的跟踪问题，提出了一种分层核采样策略。首先通过先验转移和后验转移分别预测2组粒子来建立联合分布，利用聚类算法近似联合分布粒子集的混合高斯分布；然后对每个聚类进行采样；最后采用均值漂移算法将粒子移动到后验密度的局部极值处。实验结果表明：算法在目标发生快速机动情况时，跟踪性能优于传统粒子滤波、核粒子滤波及分层粒子滤波，且对遮挡具有较好的鲁棒性。

简介：年初以来，湖南省湘潭县的200名退役士兵，报名参加该县退役士兵职业教育和技能培训班，分别接受制造、加工、服务、种植、养殖等专业培训。

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简介：为提高无人车行驶过程中前方车辆检测的准确性和实时性,提出了基于激光雷达(LIghtDetectionAndRanging,LIDAR)深度信息和视觉方向梯度直方图(HistogramsofOrientedGradients,HOG)特征的车辆识别和跟踪方法。目标首次进入视野时,聚类处理激光雷达深度信息并确定假设目标的候选区域,采用车辆尾部的HOG特征对假设目标进行验证。在HOG特征验证前,基于最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LS-SVM)算法对样本集HOG特征进行训练学习,生成车辆分类器模型。对于验证后的目标车辆,采用激光雷达获取的深度信息对目标车辆进行持续跟踪。构建了2种车辆模型,结合最小二乘直线拟合方法提取出车辆特征,生成目标模型。同时,提出了基于多特征马氏距离的目标关联代价方程,实现了多目标的关联;完成了基于卡尔曼滤波的车辆状态滤波和位置估计,更新了跟踪器模型。通过有效的管理策略,实现了目标跟踪的3个状态:1)初始化模型的生成;2)跟踪过程中跟踪器的更新与预测;3)目标驶离视野时跟踪器的删除。最后,通过试验验证了跟踪算法的有效性。

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