导读:本文包含了方位识别论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:方位,物体,算法,方位角,多普勒效应,属性,相控阵。
方位识别论文文献综述
彭晨[1]（2019）在《基于多普勒效应的卫星激光告警方位识别技术》一文中研究指出简要介绍了多普勒效应,提出了一种基于多普勒效应的星载激光威胁告警方位识别技术。该技术方法针对高重频激光信号,适用于需要激光防护的卫星移动平台。对新出现的高重频激光信号威胁目标的方位识别方法有一定指导意义。(本文来源于《航天电子对抗》期刊2019年03期）
蒋楚鸥,向小梅[2]（2019）在《目标尺度识别中方位走向序列畸变现象分析》一文中研究指出方位走向法在进行目标尺度识别时,其方位走向序列会经常发生畸变,从而导致对目标尺度的误判。本文对这种情况进行了理论推导和仿真计算,对畸变产生的原理和出现的时机进行了研究,结果表明:畸变的出现与回波信号的方位差、幅度比值、相位差密切相关,当鱼雷与目标相对位置发生持续微小变化时,会导致方位走向序列畸变的周期性变化。(本文来源于《中国声学学会水声学分会2019年学术会议论文集》期刊2019-05-25）
刘松鸣,武刚,文晓涛,房环环,李雷豪[3]（2019）在《曲率方位加强技术在识别低序级断层中的应用》一文中研究指出传统的地震体曲率属性分析通常不能有效利用地震数据中的方位信息,考虑到断层及裂缝发育的方向性,文中提出利用加强的曲率方位信息进行断层分析的方法。由于噪声对体曲率属性分辨率影响很大,对于较难识别的低序级断层,首先通过各向异性扩散滤波对地震数据进行滤波处理,然后通过推导出的方位滤波算子和改进后的体曲率属性进行分方位处理,最后结合叁维French模型和实际地震剖面说明文中方法的准确性。研究分析表明:将方位信息与体曲率属性相结合,能够排除非期望方向的信息干扰,突出特定方向的信息,为后期解释提供有力依据;方位加强后的体曲率属性切片效果比常规方法求取的方位体曲率属性分辨率更高,低序级断层显示效果更明显。(本文来源于《断块油气田》期刊2019年01期）
段友祥,闫亚男,孙歧峰,李洪强[4]（2018）在《基于随钻方位伽马测井的地层倾角自动识别》一文中研究指出在钻井过程中及时获得地层倾角有利于钻头更准确的在油层中穿行。针对利用随钻自然伽马测井数据识别地层倾角的问题,分析目前结合计算机图像处理技术进行地层倾角自动识别方法存在的问题,根据伽马数据的特点提出了轮廓跟踪自适应跟踪算法,定制轮廓跟踪顺序,该算法根据伽马数据测距自动收缩或扩大跟踪范围,可有效避免因测距不同造成误差;改进了最小二乘拟合算法,结合哈夫变换正弦拟合的思想缩小了拟合范围,提高了拟合精度与速度。利用随钻方位伽马模拟数据进行了实验,结果和分析表明,提出的方法能很好实现地层倾角自动识别,验证了方法的可行性、准确性以及较高的效率。(本文来源于《测井技术》期刊2018年05期）
薛连杰,齐臣坤,张彪,张霄远,吴长征[5]（2018）在《基于3维点云欧氏聚类和RANSAC边界拟合的目标物体尺寸和方位识别》一文中研究指出目标物体尺寸和方位识别是移动机器人在未知环境下实现自主搬运的关键技术,主要难点是如何从混有地面和周边环境信息的3维点云数据中提取物体信息,并准确识别其方位和尺寸。常用的方法是通过3维点云建立物体包围盒,但是现有的基于PCA(主成分分析)或基于边缘点云提取的包围盒建立方法对物体边缘点云噪声比较敏感。文中主要针对室内搬运场景中方形箱式物体,提出1种基于3维点云欧氏聚类和RANSAC(随机采样一致性)边界拟合的物体尺寸和方位识别算法。首先,采用点云截断、体素滤波降采样和离群点移除对数据进行预处理,然后采用基于K-D树的快速聚类算法进行物体与物体之间的分割,接着将分割后物体3维点云进行2维投影。由于投影后物体2维点云边缘点密度远高于内部点云密度,采用RANSAC算法对边缘点云进行直线拟合。该直线能够近似物体边缘点云分布的期望均值,受物体边缘点云噪声的影响较小。实验表明该算法精度较高、速度较快、鲁棒性好,可用于移动机器人物体搬运作业等领域。(本文来源于《机械设计与研究》期刊2018年05期）
王文天[6]（2018）在《定向钻孔雷达方位识别及叁维成像算法研究》一文中研究指出探地雷达是一种应用广泛的地球物理方法。地面雷达可以对目标进行无损探测,但是探测深度有限。钻孔雷达可以接近目标地质体,在探测深度方面,比地面雷达有了大幅度的提升。但是传统的钻孔雷达无法在单孔情况下对地下目标进行方位识别,而多孔测量会让花费成倍的增加。定向钻孔雷达可以在单孔中对目标方位进行精确测量。定向钻孔雷达包括定向发射和定向接收两种形式,本文研究定向接收。本文研究的定向接收天线采取天线阵列的形式,包括位于东、南、西、北四个方位的全向接收天线。根据四个接收天线接收信号相位的不同来进行方位识别。传统的方位识别算法包括反正切法算法和残差法算法。反正切法算法是将接收到的电场数据合成磁场数据,利用磁场数据的东西方向分量和南北方向分量的反正切关系进行方位识别。残差法算法是假设信号以不同的方位角入射,计算相应方位角下接收天线接收到的信号,再将计算值与实测值做差求取绝对值,即求残差。残差最小值对应的方位角即为所求。空间谱方法是通过计算空间中各个方位的能量来估计方位角的方法。相比于反正切法算法与残差法算法,空间谱方法具有更强的抵御随机噪声的能力。多重信号分类算法(MUSIC算法)是传统的空间谱方法。MUSIC算法既适用于均匀线阵,又适用于均匀圆阵。MUSIC算法需要求取接收信号组成矩阵的协方差矩阵,再求协方差矩阵的特征值和特征向量。大特征值对应的特征向量组成信号子空间。小特征值对应的特征向量组成噪声子空间。利用信号子空间与噪声子空间的正交关系构造MUSIC算法的空间谱。通过对不同方位计算MUSIC算法的空间谱,最大值对应的方位即为来波方位。本文在MUSIC算法的基础上提出并实现了基于波束空间的多重信号分类算法(BS-MUSIC算法)。BS-MUSIC算法是通过将四个接收天线的接收信号合成两个波束,再对这两个波束作为通道利用MUSIC算法进行方位识别。因此,计算量由原来的对四维数组的处理降为为对二维数组的处理,因而降低了运算量、节省了运算时间。线性预测算法也是空间谱估计算法。本文对线性预测算法进行改进,提出并实现了基于定向钻孔雷达系统的线性预测算法。线性预测算法是通过对未来或者之前数据的预测,求取权系数。再利用权系数构造线性预测空间谱,进而求取方位角的方位识别算法。通过对未来数据进行预测求取权系数的方法称为前向预测算法;通过对过去数据进行预测求取权系数的方法称为后向预测算法;对未来和之前的数据同时预测求取权系数的方法称为双向预测算法。传统的线性预测算法仅仅适用于均匀线阵。本文将定向钻孔雷达系统的四个接收天线分为东西向的均匀线阵和南北向的均匀线阵。为了提高运算精度,对这两个均匀线阵分别增加虚拟天线,使得东西向的均匀线阵和南北向的均匀线阵分别具有四个接收天线。再将线性预测算法应用于这两个线阵,并将这两个线阵的方位识别结果进行综合。最终求得波达方向。井眼、探管、以及接收天线之间的相互影响对方位识别造成严重的干扰。本文利用带子网格的FDTD算法对上述情况进行数值模拟。在仅考虑井眼情况下,井内仅有一个发射天线和一个接收天线时,井内流体的介电常数越大,直达波信号越强,反射信号越后延,同时波形畸变也越严重。在井内有一个发射天线和位于东、南、西、北,四个方位的接收天线时,接收天线的阵列半径越大,接收信号的区分度越好,井内流体的相对介电常数越大,接收信号中的谐振越强烈。经数值模拟谐振是由反射波在接收天线之间来回震荡形成的。在同时考虑井眼和探管时,探管直径越大,接收信号的区分度越好;井内流体的相对介电常数越大,直达波和反射信号强度均增大;探管的相对介电常数越大,接收信号中谐振现象越明显。由于井眼和探管的存在会让电磁波发生反射和折射,进而影响接收信号的相位信息,对目标的方位识别结果造成严重干扰。将考虑井眼和探管的接收数据,按照均匀介质下的方位识别算法求得的方位角称为视方位角。本文通过求得射入各个接收天线的电磁波的传播路径,找到视方位角和真方位角之间的关系,并把这个关系称为井眼周围不均匀性的校正关系。并用GprMax模拟数据对校正关系进行验证,结果表明,校正关系可以有效地消除井眼和探管的影响。基于井眼周围不均匀性的校正关系,本文对方位识别算法进行改进。本文提出并实现了利用方位角合成纵横切片的算法,并利用偏移成像算法对各个方位的纵向切片进行偏移处理,最终实现对偏移后的数据进行叁维成像的算法。本文利用带子网格的FDTD算法合成数据,对生产实践中遇到的主要情况进行数值模拟。本文模拟了叁个模型,分别为孤立目标、穿井目标、以及孤立目标和穿井目标的组合。经计算,方位识别和成像算法得到以上模型的有效验证,因此本文提出的算法具有普遍适用性。最后,本文设计实验对于以上方位识别算法提出检验。设计的实验包括变收发距实验和变方位角实验。将实验所得数据利用各方位识别算法进行计算,所得结果均符合目标模型。因此,本文提出的算法具有实际应用价值。(本文来源于《吉林大学》期刊2018-06-01）
高雪梅[7]（2018）在《面向自动化装配的零件识别与抓取方位规划》一文中研究指出零件识别与抓取位置规划作为自动化装配过程中不可缺少的重要环节,对装配的质量有至关重要的影响。基于视觉的零件位姿判定与抓取位置规划可以明显提高产品装配的自动化程度、灵活度,减少耗时并降低成本,从而提高生产制造效率。国内外对零件抓取规划的研究,基本上只针对简单的抓取与放置动作进行稳定抓取位置的规划,不能应用于自动化装配任务中。本文面向自动化装配单元,基于叁维点云数据和零件模型库进行零件识别;针对两指式抓取方式,定义零件抓取参数,基于力封闭原则,对抓取位置的稳定性进行定性判断和定量计算,找到适用于自动化装配的最优抓取方位。具体研究内容如下:首先,基于八叉树原理建立点云空间拓扑结构,提升了点云搜索与计算的效率。通过细分叁角网格的方式,提取了CAD模型表面点云数据。对密集散乱的扫描点云进行预处理,将面状点特征作为种子,以区域增长方式进行平面背景点云的分割,取得了较好的分割效果;分析了不同类型噪声点的特点,采用不同方法对点云进行去噪。基于八叉树以下采样方式精简点云,提升了点云处理效率。改进了PPF特征,基于RANSAC原理进行特征匹配,提升了点云匹配的准确度和速度。然后,详细分析了影响零件抓取的因素,对接近方向可行域进行干涉检测,先定性判断机械手臂与零件包围盒的干涉情况,再在叁角面片层面对干涉情况进行定量精确计算。基于层次包围盒树对接触位置可行域进行干涉检测,按照装配路径,以模拟装配方式,从接近点、接近方向和接触位置是叁个层面,逐步与装配体进行干涉检测。基于力封闭原则,对抓取位姿的稳定性进行定性判断,定义抓取质量指标,对抓取质量进行定量精确计算,获得满足装配约束的最优抓取位姿。最后,进行经典ICP与PPF特征匹配的对比试验,证明了本文算法在匹配准确度和速度上均有一定提升。对抓取方位规划结果进行动力学仿真验证。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
薛连杰[8]（2018）在《移动机器人基于叁维点云的物体尺寸和方位识别研究》一文中研究指出随着机器人技术的高速发展,移动机器人可以完成越来越多的作业任务。移动机器人应用范围扩展到工厂生产、室外搬运、军事勘察、交通运输等各个方面。移动机器人具备自主搬运作业能力的关键在于识别出目标物体尺寸和方位信息。目前,物体尺寸和方位识别方法主要有两大类:以图像信息为主和以叁维点云信息为主,本文主要研究基于叁维点云的物体尺寸和方位识别。基于叁维点云信息的物体尺寸和方位识别算法的主要难点是如何根据场景的不同选择合适的传感器,并利用不同传感器的特点采用合适的算法构建物体的叁维点云结构和如何从混有地面和周边环境信息的叁维点云数据中提取物体信息,以及采用什么策略来准确识别物体尺寸和方位。针对室内抓取搬运场景中规则方形箱式物体,采用RGB-D相机采集物体的单视角叁维点云信息,提出一种基于叁维点云欧氏聚类和RANSAC(随机采样一致性)边界拟合的物体尺寸和方位识别算法。首先,采用点云截断、体素滤波降采样和离群点移除算法对数据进行预处理,然后根据相机外参进行物体与地面点云的分割,采用基于K-D树的快速聚类算法进行物体与物体之间的分割,接着采用向地面投影的方法将分割后的物体点云进行处理。经过投影后,叁维点云变为二维点云,方形箱式物体二维点云中的边缘处点云密度高于其他位置,采用RANSAC算法对边缘点云进行直线拟合,确定物体轮廓结构并进行物体尺寸和方位的识别。拟合出的直线能够近似物体边缘点云分布的期望均值,受物体边缘点云噪声的影响较小。实验表明该算法精度较高、速度较快、鲁棒性好,可用于移动机器人室内环境下对方形物体的抓取和搬运作业等领域。室内场景下,为了解决单帧点云视野有限,不足以观测到待操作物体的整体结构的问题,提出一种基于机器人运动中多视角点云信息融合的方形箱式物体尺寸和方位估计方法。首先借助RGB-D相机中的RGB图像信息,采用同时定位与建图算法将机器人移动过程中的关键帧位姿进行估计和存储,根据关键帧位姿可以得出关键帧点云位置,然后将所有的点云拼接到统一坐标系下,便可将目标物体的完整结构构建出来。接着,从构建出的混有环境信息的叁维点云中去除地面信息,得到目标物体点云信息。最后由于物体点云信息更加丰富,改善了原有的基于RANSAC算法的物体边缘直线拟合物体轮廓的方法,确定物体的几何尺寸和方位信息。通过实验证明,本文提出的方法精度较高、鲁棒性好。针对室外环境下不规则放置的汽车物体搬运作业需求,提出一种识别待搬运汽车宽度和摆放方位的方法。由于RGB-D相机室外受太阳光干扰较大,本文采用不受室外太阳光干扰的叁维激光传感器,先采用基于ICP的激光定位建图算法构建整个环境的叁维点云地图,然后从点云地图中分离出目标汽车点云,最后将汽车点云向地面投影。由于汽车点云不是标准的立方体形状,本文采用基于优化的方法估计汽车的轮廓,根据估计出的轮廓信息确定汽车的宽度和方位。实验证明该方法在室外环境下对识别汽车的宽度和摆放方位识别效果较好。(本文来源于《上海交通大学》期刊2018-05-01）
余金澳,吴彦鸿[9]（2018）在《一种面向方位敏感性的PCA-SVM分类识别方法》一文中研究指出研究适用于小样本库的SAR地面目标分类识别方法一直是SAR目标识别领域的热点和难点。针对SAR图像地面目标特征数据维数较高、识别率低下的问题,在分析了SAR地面目标对方位具有敏感性基础上,提出了一种面向方位敏感性的PCA-SVM分类方法,通过在训练SVM分类器中引入方位角信息,使得训练后的SVM分类器对方位角敏感。实验结果表明,与传统的SVM分类方法相比,该方法对SAR图像的地面目标具有较高的分类识别率和运行效率。(本文来源于《无线电工程》期刊2018年02期）
刘少波[10]（2017）在《目标脱靶方位识别的修正方法》一文中研究指出针对传统的目标脱靶方位识别的近似方法在弹目交会末端的误差较大,对该识别方法提出修正,得到精确方法,通过算例可以验证修正方法的正确性。修正方法的误差主要来源于数值计算的舍入误差,相对于传统的识别方法没有增大很多的计算复杂度,但精度得到了很大的提高。当在弹目交会末端,采用修正方法来对目标脱靶方位识别能很大程度上为引战配合设计提供更为良好的条件。(本文来源于《现代防御技术》期刊2017年05期）
方位识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
方位走向法在进行目标尺度识别时,其方位走向序列会经常发生畸变,从而导致对目标尺度的误判。本文对这种情况进行了理论推导和仿真计算,对畸变产生的原理和出现的时机进行了研究,结果表明:畸变的出现与回波信号的方位差、幅度比值、相位差密切相关,当鱼雷与目标相对位置发生持续微小变化时,会导致方位走向序列畸变的周期性变化。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
方位识别论文参考文献
[1].彭晨.基于多普勒效应的卫星激光告警方位识别技术[J].航天电子对抗.2019
[2].蒋楚鸥,向小梅.目标尺度识别中方位走向序列畸变现象分析[C].中国声学学会水声学分会2019年学术会议论文集.2019
[3].刘松鸣,武刚,文晓涛,房环环,李雷豪.曲率方位加强技术在识别低序级断层中的应用[J].断块油气田.2019
[4].段友祥,闫亚男,孙歧峰,李洪强.基于随钻方位伽马测井的地层倾角自动识别[J].测井技术.2018
[5].薛连杰,齐臣坤,张彪,张霄远,吴长征.基于3维点云欧氏聚类和RANSAC边界拟合的目标物体尺寸和方位识别[J].机械设计与研究.2018
[6].王文天.定向钻孔雷达方位识别及叁维成像算法研究[D].吉林大学.2018
[7].高雪梅.面向自动化装配的零件识别与抓取方位规划[D].哈尔滨工业大学.2018
[8].薛连杰.移动机器人基于叁维点云的物体尺寸和方位识别研究[D].上海交通大学.2018
[9].余金澳,吴彦鸿.一种面向方位敏感性的PCA-SVM分类识别方法[J].无线电工程.2018
[10].刘少波.目标脱靶方位识别的修正方法[J].现代防御技术.2017
论文知识图
