基于雷达的目标检测范文第1篇
数学形态学是建立在严格数学理论上的一门新学科, 是一种新型的数学图像处理方法和理论。数学形态学是以积分几何和随机集论为基础, 综合了多学科知识的交叉学科;近年来不断发展和完善, 使得其在图像处理中的应用越来越广泛。数学形态学已经成为数字图像处理一个重要的研究领域。形态运算中的腐蚀、膨胀、闭、开是基本的边缘检测运算。可以根据需要组合成不同的数学形态算子, 从而根据图像的不同情况进行检测。
1.1 形态学原理
本文中的提取图片中目标物, 由于物体与周围环境灰度有很大跳跃, 不连续等特点。数学形态学作为工具从图像中提取对于表达和描绘区域形状有用的图像分量, 比如边界等。数学形态学中的集合表示图像中的不同对象。其基本定义为:
(1) 腐蚀运算。
(2) 膨胀运算。
f (x, y) 是输入图像, 而b (x, y) 是结构元素, b (x, y) 是一个子图像函数。设 (x, y) 是来自Z×Z的整数, f和b是对每一个 (x, y) 坐标赋以灰度值的函数。
1.2 形态学重构
从集合的观点出发, 灰度形态学的膨胀也可以定义为:
式中f为原灰度图像, B为结构元, x, y为图像坐标, E表示整个图像坐标。另外定义运算:
由式 (3) 与 (4) , 可以定义灰度图像条件膨胀为
其中:δb, g=δb (f) ^gn (6)
灰度图像的重构就可以定义为:
其中:
与传统的边缘检测算子相比, 该算子检测出的边缘平滑, 特征清晰, 且计算量较小, 实时性好, 因此, 需要寻找一条解决图象识别的途径来满足我们的实用要求是非常重要的。首先, 图象中的目标可以分成两种类型, 一种是自然目标即一些自然物, 另一种是人造目标比如高楼、公路、大桥等。目标可以是一些重要标志性的建筑物或者形状固定的对象, 通常我们要寻找的是一些特定的目标, 对于这一类别的识别称为特定目标识别。
为了更好的检测跑道, 文中考虑到数学形态学中结构元素的选取对边缘的检测结果影响较大, 同时单一的结构元素只对某一方向的边缘敏感[4], 不能很好地检测各种几何形状的边缘, 本文采用了八方向的5×5的结构元素分别用于检测水平、22.5度、67.5度、垂直、112.5度、35度和157.5度的边缘。这种算子方法可以对各个方向检测识别都很敏感, 提高识别率和正确率, 算子结构如图1。
2 检测效果
下图为灰度形态学重构应用的一个实例。图2为原图像, 图3为对图2的增强效果, 图4为对图3进行二值化, 图5是在图4上进行图象的骨架化, 图6是对图5的重构, 图7是对目标图象的识别。
得到的灰度图像, 背景中的其他部分通过处理都得到了有效抑制, 图6是图5二值化的结果, 机场的跑道较好地提取。
3 结语
本次设计着重应用到了数字图象处理的基础, 灰度形态学和matlab等一些知识, 特别是灰度形态学和matlab语言。运用灰度形态学进行重构目标轮廓, 可以完整清晰的提取目标。此方法提取效果好, 抑制噪声能力强, 平滑度高, 在实际应用中发挥巨大的作用。
摘要：利用卫星或飞机等所摄取的图象来获取地面目标, 一直是空间技术获取有关地面信息的重要手段, 它已经被广泛应用于国防和经济建设以及环境保护地球资源勘探中。基于数学形态学的方法, 利用形态运算膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及它们的组合, 该文形态学能够有效地检测出图像边缘, 并保持边缘的平滑性。形态学提取抗干扰能力强, 有效提取目标在灰度图像中的轮廓。
关键词：形态学重构,提取,灰度识别
参考文献
[1] 杜宗岗, 卢凌, 梁军, 等.基于知识的航空图像中大型水上桥梁目标识别[J].武汉理工大学学报 (交通科学与工程版) , 2009.
[2] 郭华东.雷达对地观测理论与应用[M].北京:科学出版社, 2008.
[3] 王炎.用于精确起爆控制的空中目标红外成像建模及图象识别技术研究[D].博士论文, 北京:北京理工大学, 2008.
[4] 王程, 王润生.SAR图像直线提取[J].电子学报, 2006.
[5] 孙丰荣, 刘积仁.快速霍夫变换算法[J].计算机学报, 2003.
基于雷达的目标检测范文第2篇
一、雷达标定设计要求
基于摄像雷达的雷达模块主要应用于周界防范, 对目标的跟踪和定位, 所以对于雷达标定的可靠性、精度以及速度各方面的要求比较高[4]。
(一) 速度标定
雷达探测是针对移动目标进行探测, 对目标移动的速度具有一定的要求, 基于摄像雷达的雷达模块其机制是采用多频连续波测距原理, 根据雷达与目标之间的频率多普勒效应。所以对于雷达的标定速度有非常高的精准度要求, 这样才能实现最佳状态的预警机制。
(二) 精度标定
雷达定位目标一般包括距离、方位、高度等信息, 基于摄像雷达的雷达方位确定是通过双通道比相测角技术原理, 进而测出目标入侵的方向。对于雷达指标来说, 最大的影响因素是方位精度;而对于雷达目标的探测来说, 最大的影响因素是定精度。所以说确保雷达的精度标定具有非常重要的作用。
(三) 可靠性标定
摄像雷达是为了满足机场、边防、监狱、军事基地、住宅小区、学校、企业园区、政府部门等重要场所对安防区域实现在复杂环境下全天候、高精度、高可靠性的要求, 实现实时监测进入检测区域目标的大小、距离、速度及方位角, 完成对目标进行跟踪, 因此对于雷达标定的可靠性设计也是必要的。
二、雷达标定实现方法
通过对雷达标定的要求设计, 研发出一套基于摄像雷达的雷达标定方法。雷达标定设计首先根据摄像雷达整机的研制要求进行分析, 考虑到目标监测的精度以及方位的准确性, 严格按照雷达标定设计步骤出发。
(一) 雷达标定原理
雷达标定过程中, 主要涉及了相位法[5]和雷达测距[6]两种基本原理, 通过学习不同的基本原理, 就可以对目标的距离、速度以及方位准确获取。
雷达测距的基本原理是:提取发射频率分别为f0、1f的回波信号的多普勒频率成分0x (t) 、1x (t) 分别作FFT, 根据各自离散频谱求出0x (t) 、1x (t) 两者的初始相位差, 基于这一相位差就可以对目标距离进行确定。下图为原理图:
相位法测角:设在θ方向有一远区目标, 反射的电磁波疑似平面波。因为d位两天线间距, 存在一定的波程差∆R, 从而产生相位差ϕ。
其中λ为雷达波长。
利用速度模拟器模拟目标的回波数据, 并采用双通道比相测量目标的方位角, 确定目标在雷达监测区域内的位置。
(二) 设计步骤
在开展雷达标定的时候, 第一点需要做的就是分析摄像雷达的研制要求, 确定摄像雷达目标探测的精度, 还有就是分析各种影响因素。雷达标定研制分析后, 将进行实际操作, 搭建摄像雷达整机环境, 固定整机位置, 连接终端雷达标定软件, 雷达标定工作准备完毕。具体的操作步骤如下: (1) 定速测距, 利用速度模拟器将目标的速度固定在一定的速度, 如5m/s, 测试目标不同位置时, 雷达输出的目标的纵向距离, 一定速度下共100组数据, 对雷达检测的目标距离进行处理。 (2) 定速测方位, 在相同速度下, 对不同方位的目标进行检测, 利用雷达相位法测角原理, 输出目标在横向不同位置时, 得到目标的左右方位角, 从而确定目标方位信息。 (3) 定距测速, 固定位置, 利用速度模拟器, 模拟目标运动的速度, 设置不同速度, 监测速度的探测范围, 从而完成雷达的速度标定。 (4) 整体测试, 通过对雷达标定速度、距离以及方位的测定, 进行整机测试, 合格则标定完成, 否则继续进行以上关键步骤。
三、总结
基于摄像雷达的雷达标定实现方法, 解决了摄像雷达标定的问题, 标定的准确性是雷达监测目标的关键, 若雷达标定不准确, 探测目标的方位等信息有误, 无法实现智能预警的功能。这种基于摄像雷达的雷达标定方法, 实质上解决了目前周界安防中传统的技术手段存在大量漏报和误报情况, 使目标监测的精准性有很大的提升, 这也在一定程度上保障了安防领域的安全。
摘要：随着全球科技的快速发展, 网络公共安全已经成了各个国家都非常关注的话题之一, 根据颁布的《“十三五”公共安全科技创新专项规划》中的提示:“围绕提高各类突发事件监测预警的及时性和准确性, 重点研发智能化监测预警类应急产品”就可以发现, 在安防系统当中, 周界防范的作用越发重要, 所以说安装周界探测报警系统是目前非常有效的一种手段。基于视频分析技术和雷达探测技术的融合, 建设摄像雷达智慧传感入侵探测设备, 实现目标方位、角度、距离等可视化跟踪以及智能预警, 解决漏报和误报问题。基于摄像雷达的雷达标定实现方法, 是雷达探测目标准确性的重要指标, 目标方位标定精度是雷达准确捕获目标的前提, 根据摄像雷达探测目标的设计要求, 介绍了雷达标定的实现方法, 总结了雷达标定的设计步骤, 雷达标定实现了目标的精准探测, 为后期的设计雷达的标定提供了重要支持。
关键词：周界安防,摄像雷达,目标方位,雷达标定
参考文献
[1] 王彬.安防雷达的总体设计与实现[J].电子世界, 2018 (1) :119.
[2] 曹明玮, 钱烨强, 王冰.基于监督式学习的全景相机与激光雷达的联合标定[J].机电一体化, 2018 (1) :4-10+35.
基于雷达的目标检测范文第3篇
1 模糊多属性决策的基本原理
经典有限方案模糊多属性决策的基本模型可以描述为:给定一个方案集A={A1, A2, …, Am}和每个方案各自对应的属性集C={C1, C2, …, Cn}以及说明每种属性相对重要程度的权集W={W1, W2, …, Wn}, 则n个属性对m个方案的评价可用目标特征值矩阵表
采用广义模糊合成算子对模糊权向量和模糊指标值矩阵F进行变换, 得到模糊决策矢量D, 即D=W⊙F。再用适当的模糊排序方法对D的元素进行比较, 选出A1, A2, …, Am中的最优方案。经典的模糊集排序方法一般用加权平均法, 文章采用了一种加权投影折衷法进行排序, 并用加权平均法对其结果进行了检验。
2 模糊加权投影折衷决策
2.1 基本概念
模糊折衷决策模型是以模糊理想解、模糊负理想解为参照基准建立起来的。模糊理想解中各个属性值都达到各备选方案中的最好值, 记为x+;而模糊负理想解的各属性值都达到各备选方案中的最坏值, 记为x-。将每个方案与x+和x-作比较, 距离x+最近, 同时又距离x-最远的方案即为最佳方案。为了进行决策, 需要明确以下基本概念。
2.1.1 L-R型梯形模糊数的Bonissone近似计算法
设两个L-R梯形模糊数M= (a, b;α, β) 和N= (c, d;γ, δ) Bonissone提出两个L-R梯形模糊数的加法、乘法和除法近似运算公式为[1]:
2.1.2 决策指标的转换
在多属性决策问题中, 决策对象的属性可分为收益和成本两类。对属性指标或权重通常有定量和定性两种表示形式, 为了便于计算, 将定性指标转换成定量指标, 转换方式如表1所示。
2.1.3 理想解与负理想解[2]
分别称为方案集的理想解和负理想解。其中:
2.1.4 模糊矢量的投影
对于两个模糊矢量X={x1, x2, …, xn}和Y={y1, y2, …, yn}, 记他们的内积为
X在Y上的投影记为LY (X) , 则
显然, LY (X) 越大, 模糊矢量X与Y的差异越小;反之则X与Y的差异越大。
2.1.5 相对贴近度
介于方案矢量与理想解矢量间的差异越小越好, 而与负理想解的差异越大越好, 将方案Ai与理想解x+的相对贴近度定义为[3]:
2.2 模糊加权投影折衷法
在模糊折衷的基础上, 文章采用了一种矢量投影的方法:即将加权后的方案矢量投影到理想解上, 负理想解投影到方案矢量上, 以这两个投影构造方案与理想解的相对贴近度, 相对贴近度值越大, 则方案越优[4]。具体方法如下。
(1) 拟定决策方案并建立属性集以及各个属性集的权重值;
(2) 将决策矩阵F加权为B;
(3) 求理想解x+和负理想解x-;
(4) 利用式 (4) 和 (5) , 分别求出方案矢量Ai在x+上的投影Lx+ (Ai) , 以及x-在方案矢量Ai上的投影LAi (x-) (i=1, 2, …, m) ;
(5) 根据式 (6) 计算Ai与x+的相对贴近度;
(6) 根据d (Ai) 的大小顺序排列方案的优劣次序, 从而得到最终决策方案。
3 实例分析
先以某型机载雷达为例, 详细阐述模糊多属性决策的全过程。结合某型雷达自身特点和部队的实际工作情况, 将维修方案定为以下三种:提前大修、预防性维修和继续监测, 分别记为A1、A2和A3, 从而得到决策方案集A={A1, A2, A3}。通过综合分析, 在确保装备达到规定战备完好率并兼顾可用性和安全性的基础上, 选择维修费用、性能可靠性、可用度、风险度和装备工作状态作为维修决策指标。分别记为C1、C2、C3、C4和C5, 得到决策的属性集C={C1, C2, C3, C4, C5}。其中, C1和C4属于成本型指标, 其余属于效益型指标。根据方案集和属性集, 经过领域专家的评定后, 可以得到关于各方案中各属性的重要程度, 如表2所示。
根据表1的模糊语言转换, 将表2的定性指标转化为定量指标, 如表3所示。
将决策矩阵加权后得:
求得理想解和负理想解分别为:
计算d (Ai) 得:
d (A1) =0.4 8, d (A2) =0.6 1 3, d (A3) =0.7 2 4。显然d (A3) >d (A2) >d (A1) , 所以应当对装备状态继续进行监测。用简单加权平均法进行计算, 得到各方案的模糊效用值如下:
显然, 结果仍然为A3>A2>A1, 因此, 文章所用方法是可行的。
4 结语
影响方案评价的指标有很多, 文章选取方案评价中最重要的5个指标, 将定性描述转化为定量描述, 以3个简单的方案对评价指标进行了综合分析。
在模糊集排序时, 文章采用了一种加权投影折衷的方法, 并用经典的简单加权平均法对其运算结果进行检验。计算结果表明:文章中所采用的模糊多属性决策方法对机载雷达装备的维修方案进行优化是可行的。
摘要：提出了一种基于模糊多属性决策的机载雷达装备维修决策方法。根据机载雷达装备的特点, 在确保装备达到规定战备完好率并兼顾可用性和安全性的基础上, 选择维修费用、性能可靠性、风险度、可用度和装备工作状态作为维修决策指标。以某雷达为例, 具体探讨了模糊多属性决策在其维修决策中的应用, 结果表明该方法效果良好。
关键词：机载雷达装备,模糊多属性决策,模糊折衷
参考文献
[1] 李荣钧.模糊多准则决策理论与应用[M].北京:科学出版社, 2002.
[2] 袁志坚, 孙才新, 李爱华, 等.模糊多属性决策方法评价变压器状态维修策略[J].高电压技术, 2004, 30 (8) :33～35.
基于雷达的目标检测范文第4篇
摘要：由于建筑工程项目的发展，建设规模越来越大，建筑功能越来越多，整个施工也变得越来越复杂。在这种情况下，工程项目的现场管理工作就变得十分重要。在技术的推动下，将计算机智能技术、BIM技术应用到工程项目中，能够对工程现场进行整体感知并及时作出评估，从而优化现场管理模式。基于此，本文将重点阐述智慧建造环境下的重大工程现场管理措施。
关键词：智慧建造环境;重大工程;现场管理措施
引言
所谓智慧建造指的是将智能技术应用到建筑工程项目中，从而在建筑工程的施工管理以及工程设计中充分发挥技术的优势，提升项目的可视化操作水平，及时对相关内容进行优化。应用智慧建造的理念，有利于提升精细化管理水平，将绿色生态理念贯彻落实到日常管理中，促进建筑行业的进一步发展。
1、重大工程现场管理的智慧建造理念
随着社会的不断发展，建筑工程项目的规模不断增加，整个施工的流程和工期都有了一定的变化，这种规模的项目借助传统的管理方式不能满足现代生产的需要，因此需要充分发挥技术优势，加强改进。通常情况下，我们将投资规模比较大、施工比较复杂的工程，尤其是关系到国家政治、社会经济以及科技发展和生态保护方面的大型公共项目，称之为重大工程。具体包括重大工程工程、地铁的建造以及高速公路的建设和区域的水利工程修建。
相对于传统的工程项目，重大项目不管是结构主体还是周边环境以及总体的施工方案都具有一定的复杂性和独特性。因此在具体的施工管理中一旦出现失误，造造成的后续不良影响将会更加严重，甚至会对区域经济发展、环境保护等造成威胁。由于重大工程的系统性非常强，因此在施工现场进行管理时，需要在项目建设的决策、治理以及组织设计等方面进行综合管理控制，并结合当前的市场信息，充分利用大数据技术和智能控制技术，推进我国重大工程系项目事业的健康发展。
2、智慧制造环境下的重大工程项目现场管理策略
2.1加强智慧建造下的工程施工质量管理水平
第一，“互联网+”下的施工质量管理平台建设。对于重大工程的现场施工质量管理而言，需要充分利用现代信息技术手段，通过使用移动端的数据收集工具，对现场的情况进行实时记录，对于发现的问题需要及时根据实际情况进行限期整改，同时还应该在这种基础上按照施工工作方案的责任分工情况，对相关人员进行追责，从而保证现场施工质量的效率。借助“互联网+”工程项目管理平台，可以更加直观地获取信息，这对于提升项目管理质量和效率具有重要意义。在实际共欧中，“互联网+”下的现场管理系统，能够突破距离上的限制，不仅可以快速反应，还能降低现场管理的成本。
第二，充分发挥BIM+VR体验系统的功能，更好地控制人力成本，提升现场的管理效率。对于BIM技术而言，从二维到多维，可以完成信息的收集过度和处理，并借助计算机技术的辅助功能，构建新的模型体系，对现场的情况进行管理。重大工程项目的施工进度管理，需要使用微软工程软件，通过输入相应的程序和建筑工程项目的参数，可以利用软件的便利性，快速生产施工建设进度的横道图以及网络进度表，通过与施工方案的情况对比，可以了解当前的施工情况是否顺利，并借助计算机软件系统，对当前的施工情况进行进一步的优化，有效控制施工的进度。
而BIM虚拟技术的应用，可以对整个施工建设的全过程进行模拟，从而快速确定施工的关键路线，通过合理分工，统筹资源情况，合理控制施工环节，从而提升资源的利用率。BIM虚拟技术的应用，还能将实时监控收集到的数据与施工方案的预设情况进行对比，从而及时发现当前施工过程中存在的问题，对整个施工进度和施工的安全生产工作进行管控。另一方面，工程项目的现场施工中，信息的传递也是非常重要的内容，收集到的数据信息是沟通协调的重要基础。当前引入BIM虚拟技术，可以借助视频、图像等多种方式，真实地反映施工现场的具体情况。并利用软件的优势，对相关的复杂的施工过程进行演示分解，从而提升施工流程的直观性，这种管理系统技术的应用，能够提升施工人员的工作积极性。
2.2智慧建造环境下的重大工程施工安全管理策略
第一，充分利用人员智能化系统，提升安全生产水平。在重大工程项目管理中，工作人员作为管理中的重要影响因素，需要充分考虑其灵活性和能动性的特征，从而采用人性化的有效措施对整个施工情况进行约束。通常情况下，重大工程项目由于涉及到的施工内容较多，因此施工量非常大，在日常管理中采用傳统的手工记录信息方式难以实现高效的管理。因此在智慧建造环境下，可以对进场的工作人员进行实名制登记，通过建立完善的数据信息库，从而掌握员工的基本信息和施工或活动，借助互联网的优势，能够快速对相关的信息进行更新，从而提升人员管理的可控性。
第二，在机械设备的运行过程中，配合监控做好管理工作。在重大工程项目的施工中，需要充分利用脚手架以及各种起重设备完成施工操作，这种高危作业，需要严格保证现场环境的安全性，避免出现坍塌导致安全事故。在智慧建筑环境下，可以利用智能化收集设备，全面记录人工操作以及设备的运行数据，并科学设定预警范围，这对于进一步提升现场的管理效率，快速捕捉异常情况具有非常重要的现实意义。
第三，VR安全培训和教育系统的应用。在重大工程项目中，现场施工情况相对复杂，因此需要对施工的环节和施工的具体内容进行统筹安排，尤其是对于一线工作人员而言，需要严格要求其按照相关的规章制度操作，以免由于失误造成事故。根据工程项目的特点，还应该建设针对性的安全管理系统。比如借助虚拟现实技术，可以对重大工程的施工现场进行优化模拟，管理人员通过VR眼镜，可以更加准确地把握施工流程，通过虚拟安全事故的发生过程，提升管理人员对安全生产的重视程度。另一方面，借助现代技术可以在虚拟环境感受各种不安全的要素，从而及时采取综合措施，通过智能安全帽、手环以及眼睛的应用，对施工人员的危险行为进行约束，对施工环境中可能出现的风险进行控制。
由于重大工程施工安全事故的产生与各类要素的应用有直接关系。将安全隐患扼杀在摇篮中。完善重大工程施工安全管理机制的目的在于划分工作职责，并根据划分情况进行执行，从而保证安全管理工作的可靠性。这种安全管理机制的完善需要注重工作人员与工作人员的匹配关系。并在监管部门的作用下，保证能够将工作落到实处。
对于重大工程施工安全管理工作而言，科学分配工作任务，保证安全管理任务能够高效完成。要在人员选拔上提升门槛标准，保证员工队伍的水平。及时向员工普及相关的知识，从而降低各类安全隐患的同时，提升工作人员的工作效能。对相关工作人员质量意识加以引导，令其能够对质量重要性拥有更深层次理解，对所有相关工作人员开展系统性且严格的质量意识提升培训，如若现场有建筑工作人员，也需对其开展相关技术培训，以令不同岗位相关工作人员规范自身行为，为各项质量指标与相关标准相匹配提供保证。
2.3 合理利用BIM技术
2.3.1 材料管理合理利用BIM技术
对工程数据模型进行跟踪与管理，一旦出现数据方面变化要及时输入到模型中，实现高效率的建筑材料管理。通过模拟数据信息，大幅度提升设计方案得个行性，同时，实施全程跟踪管理，包装工程施工进度与质量。对借助个部件进行设计，可以实现动态管理的目的，一定程度提升工程建设效益。
BIM软件可以对建筑空间属性进行保存记录，可以对比不同时期的设计方案，通过这种管理模式，实现材料管理的高效率运转，有效降低工程施工成本与材料耗损。通过降低成本的方式增加单位效益，实现提升企业市场竞争力的目的。此外，利用BIM软件技术进行材料管理时，要及时将材料价格、材料变动情况输入到模型中，提升材料管理的实效性。
2.3.2 协调进度、成本与工期的关系
工程施工时，进度，成本，质量及三者之间存在紧密联系，要求施工单位合理衡量三者之间的关系，以最低的施工成本在保证工程质量的基础上加快施工进度，实现降低施工单位经济负担以提高经济效益的目的。
借助BIM软件的优势，搭建施工成本进度与质量三者的模型，掌握一者变化对其他两者的影响，有效平衡三者之间的关系。但工程实际操作中落实情况不是很良好，经常存在為了赶进度忽略施工质量的情况，或是出现为了保证工程质量出现工程成本超支的情况，直接对施工单位经济效益产生影响，这就需要企业根据实际情况，采取有效的控制管理措施，保证三者之间的平衡。同时 BIM 软件自带的干涉碰撞效果，能在建筑主体设计图纸完成后，由项目专人根据图纸建立三维模型进行碰撞检测，再次校准钢筋体积、预埋钢筋之间，预埋钢筋与建筑主体钢筋、通风口等位置的最佳距离并进行实时调整，避免位置冲突。
2.3.3 编制进度计划
对于整个施工阶段而言，想要对其编制进度达到有效的控制。首先，就需要根据工程时间安排提前编制好施工进度计划表，其中包含工程的总进度计划和单位工程进度计划。在传统思想中，一直认为项目进度控制最合理的方法是遵循施工合同所约定的竣工日期并在期限内完成施工计划。
而项目进度控制的总目标设置需要按照相关管理要求对整个工程进度进行分解，单位施工进度则是在具体施工方案的基础上，根据提前规定好的施工日期以及施工现场所提供的各种资源、条件的限制，按照施工质量要求和成本控制原理，对施工单位各分部、分项工程按照施工工艺、施工顺利以及起止时间安排等的条件要求，保证各方衔接合理，开展顺利。另外，通过BIM技术开展模型编制进度计划，不仅有效打破传统工作模式对于编制方法、形式的束缚，同时针对传统编制模式进行有效优化，节约时间的基础上使整个编制的进度计划安排更加科学、合理。
2.3.4 进度控制与纠偏
对于施工项目而言，其不仅整体工作量大，而且项目本身设计、构建比较复杂，需要耗费的时间周期较长。同时，它的外部环境变化莫测，容易受多种因素的影响，稍不注意，就可能导致施工隐患。而这些问题的产生，并不像施工进度计划那样可以进行提前回避和调整，它会对实际施工进程产生严重影响。
因此，在实际施工过程中，需要根据现场实际情况对施工进度进行不断的调整和优化。这就需要在整个施工过程中，保证工作人员针对进度计划对现场实际施工状况进行全程监视和追踪，针对现场实际状况分析进度计划实施过程中所产生的各种和进度发展相关的工程数据，同时针对这些数据和实际进度计划安排进行对比，综合分析，找出两组数据间的异同点，针对其中偏差及时纠正，避免问题扩大化从而对整个工程进度产生严重影响，确保工程顺利开展和实施，直至竣工。另外，利用BIM模式技术来完成上述内容，不仅能够实现对工程进度的有效控制，同时有效节约时间，保证进度分析的准确性和有效性，有效实现对工程施工全过程的动态监控。
3、结语
综上所述，智慧建造环境下的重大工程项目建设管理过程中，需要充分利用现在信息技术手段，对施工现场进行全面管理，并做好动态信息数据的收集和处理工作，从而进一步提升现场的管理效率。相对于发达国家，我国的智慧建造还处于初级阶段，在具体的应用过程中还需要考虑施工成本等因素，因此加强技术的研发和应用才能快速提升我国建筑工程中智能化管理水平。
参考文献
[1]李金申，武科，朱小六.智慧建造环境下的重大工程现场管理创新[J].智能城市，2020，6（01）：97-98.
[2]于红祥.重大工程规范化管理技术研究[J].城市建设理论研究（电子版），2017（07）：83-84.
[3]王红卫.智慧建造环境下的重大工程现场管理创新[A]. 中国自动化学会.2015年中国自动化大会摘要集[C].中国自动化学会：中国自动化学会，2015：1.
重庆璧山现代服务业发展区管理委员会
基于雷达的目标检测范文第5篇
在对QR分解检测算法进行计算的过程中, 主要需要达到的目的:一是达到理想的检测精度;二是尽可能的减小在检测过程中产生的计算量, 即降低计算复杂度。而主要的计算量是产生在检测过程中所产生的矩阵求逆过程, 解决这个问题是可采用矩阵理论中的矩阵分解方法进行分解即正交三角 (QR) 分解和奇异值 (SVD) 分解, 从而减少计算量, 降低复杂度。
1.1 QR分解原理
QR分解原理, 通常也被称之为正交三角分解算法, 主要是利用集合原理将矩阵分解的计算方法QR的正交分解方法是在Householder和Givens等计算方法转化出来的。
在计算中, 其定义解释如下:
定义一个集合非奇异矩阵A, 将其围绕转化成实非奇异上交三角矩阵R, 与正交矩阵Q的乘积形式, 即
则式 (1) 称为A的QR分解。
1.2 SVD分解原理
矩阵的分解的原理是将某个矩阵通过线性变化形式转化成矩阵标准型的乘积
定理1:设A∈Crm×n, δ1≥δ2≥⋯≥δr是A的r个正奇异值, 则存在m阶酉矩阵U和n阶酉矩阵V, 满足
2 MIMO-OFDM基带信号模型
计算模型主要基于QR分解原理进行初始信号的检测, 检测至MIMO-OFDM信道下开始衰落, 当信号强度大于信道最大路径时系统产生时延。将一个矩阵Nt×Nr带入到MIMO-OFDM系统, 其检测信号模型用公式表示为:
3 基于QR分解的信号检测算法的
传统意义上为了降低信号检测算法的计算量通常采用正交分解矩阵变换, 减少了检测过程中的可逆过程, 然后进行迭代计算, 减少迭代层次及计算复杂度。
3.1 QR分解检测算法
通过提出信号检测算法主要是利用MIMO-OFDM系统的发射天线数为Nt与接收天线数为Nr。
基于QR分解原理对所需检测信号的上行和下行干扰信号进行消除, 还原其本质信号, 一般情况下会形成上交三角矩阵。该计算方法理加的直观。
用公式 (4) 表示其具体算法过程为
QR分解。对信道矩阵H进行QR分解, H=QR, 对Q求其共轭转置矩阵QH。
其中Q为正交归一化的酉矩阵, 且QHQ=I。R为Nt×Nt维的上三角矩阵。
将式 (1.4) 左乘QH得到:
令QHW=V
等效为:
硬判决。由式 (6) 估计符号
4 结语
通过对多维空间集合QR进行计算转换为一个正交、一个上三角两个矩阵乘积。这种计算方法能够利用迭代次数将集合重新分配, 减少了信号检测过程的计算步骤, 以层级迭代方式进行转换, 大大降低了信号检测的复杂程度。
摘要：在MIMO-OFDM系统的分层检测过程能够通过多维空间集合QR进行重新分配。通过对多维空间集合QR进行计算转换为一个正交、一个上三角两个矩阵乘积。这种计算方法能够利用迭代次数将集合重新分配, 减少了信号检测过程的计算步骤, 以层级迭代方式进行转换, 大大降低了信号检测的复杂程度。
关键词：MIMO-OFDM系统,QR分解,信号检测
参考文献
[1] 范毅君, 蔡家麟.OFDM通信系统研究及其仿真分析[J].软件导刊, 2009-01.
[2] 石瑞华.MIMO在无线通信技术中的应用[J].苏州工职院, 2009-02
[3] 李忻, 黄绣江.MIMO无线技术的研究现状, 2006-05-10.
[4] 贺翠.MIMO-OFDM系统信号检测技术研究.西安电子科技大学硕士学位论文, 2008-01-01
基于雷达的目标检测范文第6篇
近些年来, 国内外开展了有关紫外吸收水质检测技术的研究, 从相关的研究当中我们发现, 水中的吸光度与水中色度、DOC等具有一定的相关性。1978年, 日本将UV254列为水质监测的正式标准。作为一种纯物理的光学测量法, 紫外水质检测不需要化学试剂, 也没有二次污染的情况发生, 且具有较快的检测速度, 还能进行在线连续监测, 反应水质动态, 为检测污染事故预防提供了有力的依据。
目前, 对于COD的测量多采用254mm吸光度的方法来进行检测, 这种方法操作简单, 检测精准度高, 但难以对成分变化较大的水体进行检测, 因此还需要进行更加深入的探讨。本文提出了一种基于UV光谱的分析方法, 能够对多样的水体进行有限的分类, 本文介绍的分析方法可以对光谱进行分类, 同时得到关于检测水体的水质特征。
1紫外水质检测原理及光谱分析方法
1.1紫外水质检测原理
紫外水质检测的理论, 用公式表示为:A=kc L, 在本公式当中, k表示吸收系数, c为物质的溶液浓度, L为水体中苯、酚类等化学需氧量物质, 在紫外区当中, 这些物质都有较强的光谱吸收, 因此紫外吸光度测定能够有效的应用于COD的检测当中。
1.2光谱分析方法
(1) 光谱直接对比分析方法
光谱直接对比法需将被测以及参照的水样光谱进行对比, 并拟定一个评价指标, 之后进行光谱的对比分析, 如果指标大于拟定指标, 那么两种水样是一种样本。
(2) 光谱归一化分析法
光谱归一化分析法是一种较为简化的计算方式, 在实际的检测过程当中, 如果归一化光谱出现了重合, 那么样品组成的成分相同或者相似, 可以归为一类品;如果没有拥有较好的重合性, 则不能归为同一类水样, 因为两者之间有较大的成分差别。
2结果与分析
2.1紫外水质监测仪器
该水质监测仪器由多种模块组成, 在该仪器当中, 脉冲疝灯发出的光, 会经过由电机丹东的光栅分光系统组成的单色器装置当中, 经过分离的单色光会进入流通池, 被吸收的光信号转化为电信号, 经过AD转换后传输到上位机进行显示、储存以及处理。本位研制的UV水质检测仪可以由上位机的监控软件进行控制, 其可测光谱范围为200-720mm。
2.2紫外吸光度检测COD
在本文的研究当中, 采集了四种水样, 利用上文提到的UV水质监测仪对这四种水样的光谱分别进行了测量, 并建立了相应的数学模型, 结果显示, 其拟合指标R2均大于0.99。但与此同时我们也发现, 这四种水样模型上具有较大的差别, 如果利用反演的方式进行检测, 则会出现一定的误差, 下表为四种水样的分析结果。
2.3光谱分析实验
我们对十四种溶液进行了配置, 并进行了光谱归一化对比, 在对其进行光谱归一化处理后, 我们发现大部分的样品都都出现了小于10%的波动, 每个样品归一化光谱波动小于5%的数据均大于85%, 而有一半以上的样品, 其归一化光谱波动小于5%的数据达到了99%以上, 因此我们认为, 这些归一化的光谱重合, 由此可见, 对于成分相同但浓度不同的溶液, 其归一化光谱重合, 对比拟合直线呈线性。
2.4实际水样实验
我们从某条河流当中的同一地点采集了两份水样, 一份用离子水稀释成八份溶液, 且每份的浓度各不相同, 对其COD值进行了分别测量, 并进行光谱分析, 结果发现, 归一化后两者有很强的重合度, 这说明所测水样来自同一样本。
2.5组成成分浓度比例不变的混合溶液实验
将邻苯二甲酸氢钾与浊度进行配置, 形成混合液, 保持其比例为2∶5, 并对其进行光谱归一化, 从实际的结果我们发现其光谱具有较大的差异, 为消除这种模型误差, 采取归一化以及对比法进行归类, 并给出预测模型。
3结语
本文利用实验的形式, 发现了水样吸光度与COD值之间的关系。本文当中利用的实验分析方法, 操作简单, 并且能够有效的对不同成分的水样进行判断。而通过光谱分析的方法, 则能够减少实际检测的误差, 解决精准度的问题。
摘要：本文从实际出发, 提供了一种基于紫外可见光谱的水质检测系统, 各个水样的吸光度均大于0.99, 单次测量在1秒内。同时, 本文还提出了光谱直接对比的方法以及对应的参数。通过对邻苯二甲酸氢钾溶液以及实际水样的实验, 对这些水样进行分类, 从数据库寻找合适的模型, 提高了紫外试纸检测技术的泛化能力, 同时还能得到其他水质的指数。