基于雷達的目標檢測范文第1篇
數學形態學是建立在嚴格數學理論上的一門新學科, 是一種新型的數學圖像處理方法和理論。數學形態學是以積分幾何和隨機集論為基礎, 綜合了多學科知識的交叉學科;近年來不斷發展和完善, 使得其在圖像處理中的應用越來越廣泛。數學形態學已經成為數字圖像處理一個重要的研究領域。形態運算中的腐蝕、膨脹、閉、開是基本的邊緣檢測運算?？梢愿鶕枰M合成不同的數學形態算子, 從而根據圖像的不同情況進行檢測。
1.1 形態學原理
本文中的提取圖片中目標物, 由于物體與周圍環境灰度有很大跳躍, 不連續等特點。數學形態學作為工具從圖像中提取對于表達和描繪區域形狀有用的圖像分量, 比如邊界等。數學形態學中的集合表示圖像中的不同對象。其基本定義為:
(1) 腐蝕運算。
(2) 膨脹運算。
f (x, y) 是輸入圖像, 而b (x, y) 是結構元素, b (x, y) 是一個子圖像函數。設 (x, y) 是來自Z×Z的整數, f和b是對每一個 (x, y) 坐標賦以灰度值的函數。
1.2 形態學重構
從集合的觀點出發, 灰度形態學的膨脹也可以定義為:
式中f為原灰度圖像, B為結構元, x, y為圖像坐標, E表示整個圖像坐標。另外定義運算:
由式 (3) 與 (4) , 可以定義灰度圖像條件膨脹為
其中:δb, g=δb (f) ^gn (6)
灰度圖像的重構就可以定義為:
其中:
與傳統的邊緣檢測算子相比, 該算子檢測出的邊緣平滑, 特征清晰, 且計算量較小, 實時性好, 因此, 需要尋找一條解決圖象識別的途徑來滿足我們的實用要求是非常重要的。首先, 圖象中的目標可以分成兩種類型, 一種是自然目標即一些自然物, 另一種是人造目標比如高樓、公路、大橋等。目標可以是一些重要標志性的建筑物或者形狀固定的對象, 通常我們要尋找的是一些特定的目標, 對于這一類別的識別稱為特定目標識別。
為了更好的檢測跑道, 文中考慮到數學形態學中結構元素的選取對邊緣的檢測結果影響較大, 同時單一的結構元素只對某一方向的邊緣敏感[4], 不能很好地檢測各種幾何形狀的邊緣, 本文采用了八方向的5×5的結構元素分別用于檢測水平、22.5度、67.5度、垂直、112.5度、35度和157.5度的邊緣。這種算子方法可以對各個方向檢測識別都很敏感, 提高識別率和正確率, 算子結構如圖1。
2 檢測效果
下圖為灰度形態學重構應用的一個實例。圖2為原圖像, 圖3為對圖2的增強效果, 圖4為對圖3進行二值化, 圖5是在圖4上進行圖象的骨架化, 圖6是對圖5的重構, 圖7是對目標圖象的識別。
得到的灰度圖像, 背景中的其他部分通過處理都得到了有效抑制, 圖6是圖5二值化的結果, 機場的跑道較好地提取。
3 結語
本次設計著重應用到了數字圖象處理的基礎, 灰度形態學和matlab等一些知識, 特別是灰度形態學和matlab語言。運用灰度形態學進行重構目標輪廓, 可以完整清晰的提取目標。此方法提取效果好, 抑制噪聲能力強, 平滑度高, 在實際應用中發揮巨大的作用。
摘要：利用衛星或飛機等所攝取的圖象來獲取地面目標, 一直是空間技術獲取有關地面信息的重要手段, 它已經被廣泛應用于國防和經濟建設以及環境保護地球資源勘探中?；跀祵W形態學的方法, 利用形態運算膨脹、腐蝕、開、閉等變換以及它們的組合, 該文形態學能夠有效地檢測出圖像邊緣, 并保持邊緣的平滑性。形態學提取抗干擾能力強, 有效提取目標在灰度圖像中的輪廓。
關鍵詞：形態學重構,提取,灰度識別
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基于雷達的目標檢測范文第2篇
一、雷達標定設計要求
基于攝像雷達的雷達模塊主要應用于周界防范, 對目標的跟蹤和定位, 所以對于雷達標定的可靠性、精度以及速度各方面的要求比較高[4]。
(一) 速度標定
雷達探測是針對移動目標進行探測, 對目標移動的速度具有一定的要求, 基于攝像雷達的雷達模塊其機制是采用多頻連續波測距原理, 根據雷達與目標之間的頻率多普勒效應。所以對于雷達的標定速度有非常高的精準度要求, 這樣才能實現最佳狀態的預警機制。
(二) 精度標定
雷達定位目標一般包括距離、方位、高度等信息, 基于攝像雷達的雷達方位確定是通過雙通道比相測角技術原理, 進而測出目標入侵的方向。對于雷達指標來說, 最大的影響因素是方位精度;而對于雷達目標的探測來說, 最大的影響因素是定精度。所以說確保雷達的精度標定具有非常重要的作用。
(三) 可靠性標定
攝像雷達是為了滿足機場、邊防、監獄、軍事基地、住宅小區、學校、企業園區、政府部門等重要場所對安防區域實現在復雜環境下全天候、高精度、高可靠性的要求, 實現實時監測進入檢測區域目標的大小、距離、速度及方位角, 完成對目標進行跟蹤, 因此對于雷達標定的可靠性設計也是必要的。
二、雷達標定實現方法
通過對雷達標定的要求設計, 研發出一套基于攝像雷達的雷達標定方法。雷達標定設計首先根據攝像雷達整機的研制要求進行分析, 考慮到目標監測的精度以及方位的準確性, 嚴格按照雷達標定設計步驟出發。
(一) 雷達標定原理
雷達標定過程中, 主要涉及了相位法[5]和雷達測距[6]兩種基本原理, 通過學習不同的基本原理, 就可以對目標的距離、速度以及方位準確獲取。
雷達測距的基本原理是:提取發射頻率分別為f0、1f的回波信號的多普勒頻率成分0x (t) 、1x (t) 分別作FFT, 根據各自離散頻譜求出0x (t) 、1x (t) 兩者的初始相位差, 基于這一相位差就可以對目標距離進行確定。下圖為原理圖:
相位法測角:設在θ方向有一遠區目標, 反射的電磁波疑似平面波。因為d位兩天線間距, 存在一定的波程差?R, 從而產生相位差?。
其中λ為雷達波長。
利用速度模擬器模擬目標的回波數據, 并采用雙通道比相測量目標的方位角, 確定目標在雷達監測區域內的位置。
(二) 設計步驟
在開展雷達標定的時候, 第一點需要做的就是分析攝像雷達的研制要求, 確定攝像雷達目標探測的精度, 還有就是分析各種影響因素。雷達標定研制分析后, 將進行實際操作, 搭建攝像雷達整機環境, 固定整機位置, 連接終端雷達標定軟件, 雷達標定工作準備完畢。具體的操作步驟如下: (1) 定速測距, 利用速度模擬器將目標的速度固定在一定的速度, 如5m/s, 測試目標不同位置時, 雷達輸出的目標的縱向距離, 一定速度下共100組數據, 對雷達檢測的目標距離進行處理。 (2) 定速測方位, 在相同速度下, 對不同方位的目標進行檢測, 利用雷達相位法測角原理, 輸出目標在橫向不同位置時, 得到目標的左右方位角, 從而確定目標方位信息。 (3) 定距測速, 固定位置, 利用速度模擬器, 模擬目標運動的速度, 設置不同速度, 監測速度的探測范圍, 從而完成雷達的速度標定。 (4) 整體測試, 通過對雷達標定速度、距離以及方位的測定, 進行整機測試, 合格則標定完成, 否則繼續進行以上關鍵步驟。
三、總結
基于攝像雷達的雷達標定實現方法, 解決了攝像雷達標定的問題, 標定的準確性是雷達監測目標的關鍵, 若雷達標定不準確, 探測目標的方位等信息有誤, 無法實現智能預警的功能。這種基于攝像雷達的雷達標定方法, 實質上解決了目前周界安防中傳統的技術手段存在大量漏報和誤報情況, 使目標監測的精準性有很大的提升, 這也在一定程度上保障了安防領域的安全。
摘要：隨著全球科技的快速發展, 網絡公共安全已經成了各個國家都非常關注的話題之一, 根據頒布的《“十三五”公共安全科技創新專項規劃》中的提示:“圍繞提高各類突發事件監測預警的及時性和準確性, 重點研發智能化監測預警類應急產品”就可以發現, 在安防系統當中, 周界防范的作用越發重要, 所以說安裝周界探測報警系統是目前非常有效的一種手段?；谝曨l分析技術和雷達探測技術的融合, 建設攝像雷達智慧傳感入侵探測設備, 實現目標方位、角度、距離等可視化跟蹤以及智能預警, 解決漏報和誤報問題?；跀z像雷達的雷達標定實現方法, 是雷達探測目標準確性的重要指標, 目標方位標定精度是雷達準確捕獲目標的前提, 根據攝像雷達探測目標的設計要求, 介紹了雷達標定的實現方法, 總結了雷達標定的設計步驟, 雷達標定實現了目標的精準探測, 為后期的設計雷達的標定提供了重要支持。
關鍵詞：周界安防,攝像雷達,目標方位,雷達標定
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基于雷達的目標檢測范文第3篇
1 模糊多屬性決策的基本原理
經典有限方案模糊多屬性決策的基本模型可以描述為:給定一個方案集A={A1, A2, …, Am}和每個方案各自對應的屬性集C={C1, C2, …, Cn}以及說明每種屬性相對重要程度的權集W={W1, W2, …, Wn}, 則n個屬性對m個方案的評價可用目標特征值矩陣表
采用廣義模糊合成算子對模糊權向量和模糊指標值矩陣F進行變換, 得到模糊決策矢量D, 即D=W⊙F。再用適當的模糊排序方法對D的元素進行比較, 選出A1, A2, …, Am中的最優方案。經典的模糊集排序方法一般用加權平均法, 文章采用了一種加權投影折衷法進行排序, 并用加權平均法對其結果進行了檢驗。
2 模糊加權投影折衷決策
2.1 基本概念
模糊折衷決策模型是以模糊理想解、模糊負理想解為參照基準建立起來的。模糊理想解中各個屬性值都達到各備選方案中的最好值, 記為x+;而模糊負理想解的各屬性值都達到各備選方案中的最壞值, 記為x-。將每個方案與x+和x-作比較, 距離x+最近, 同時又距離x-最遠的方案即為最佳方案。為了進行決策, 需要明確以下基本概念。
2.1.1 L-R型梯形模糊數的Bonissone近似計算法
設兩個L-R梯形模糊數M= (a, b;α, β) 和N= (c, d;γ, δ) Bonissone提出兩個L-R梯形模糊數的加法、乘法和除法近似運算公式為[1]:
2.1.2 決策指標的轉換
在多屬性決策問題中, 決策對象的屬性可分為收益和成本兩類。對屬性指標或權重通常有定量和定性兩種表示形式, 為了便于計算, 將定性指標轉換成定量指標, 轉換方式如表1所示。
2.1.3 理想解與負理想解[2]
分別稱為方案集的理想解和負理想解。其中:
2.1.4 模糊矢量的投影
對于兩個模糊矢量X={x1, x2, …, xn}和Y={y1, y2, …, yn}, 記他們的內積為
X在Y上的投影記為LY (X) , 則
顯然, LY (X) 越大, 模糊矢量X與Y的差異越小;反之則X與Y的差異越大。
2.1.5 相對貼近度
介于方案矢量與理想解矢量間的差異越小越好, 而與負理想解的差異越大越好, 將方案Ai與理想解x+的相對貼近度定義為[3]:
2.2 模糊加權投影折衷法
在模糊折衷的基礎上, 文章采用了一種矢量投影的方法:即將加權后的方案矢量投影到理想解上, 負理想解投影到方案矢量上, 以這兩個投影構造方案與理想解的相對貼近度, 相對貼近度值越大, 則方案越優[4]。具體方法如下。
(1) 擬定決策方案并建立屬性集以及各個屬性集的權重值;
(2) 將決策矩陣F加權為B;
(3) 求理想解x+和負理想解x-;
(4) 利用式 (4) 和 (5) , 分別求出方案矢量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) 根據式 (6) 計算Ai與x+的相對貼近度;
(6) 根據d (Ai) 的大小順序排列方案的優劣次序, 從而得到最終決策方案。
3 實例分析
先以某型機載雷達為例, 詳細闡述模糊多屬性決策的全過程。結合某型雷達自身特點和部隊的實際工作情況, 將維修方案定為以下三種:提前大修、預防性維修和繼續監測, 分別記為A1、A2和A3, 從而得到決策方案集A={A1, A2, A3}。通過綜合分析, 在確保裝備達到規定戰備完好率并兼顧可用性和安全性的基礎上, 選擇維修費用、性能可靠性、可用度、風險度和裝備工作狀態作為維修決策指標。分別記為C1、C2、C3、C4和C5, 得到決策的屬性集C={C1, C2, C3, C4, C5}。其中, C1和C4屬于成本型指標, 其余屬于效益型指標。根據方案集和屬性集, 經過領域專家的評定后, 可以得到關于各方案中各屬性的重要程度, 如表2所示。
根據表1的模糊語言轉換, 將表2的定性指標轉化為定量指標, 如表3所示。
將決策矩陣加權后得:
求得理想解和負理想解分別為:
計算d (Ai) 得:
d (A1) =0.4 8, d (A2) =0.6 1 3, d (A3) =0.7 2 4。顯然d (A3) >d (A2) >d (A1) , 所以應當對裝備狀態繼續進行監測。用簡單加權平均法進行計算, 得到各方案的模糊效用值如下:
顯然, 結果仍然為A3>A2>A1, 因此, 文章所用方法是可行的。
4 結語
影響方案評價的指標有很多, 文章選取方案評價中最重要的5個指標, 將定性描述轉化為定量描述, 以3個簡單的方案對評價指標進行了綜合分析。
在模糊集排序時, 文章采用了一種加權投影折衷的方法, 并用經典的簡單加權平均法對其運算結果進行檢驗。計算結果表明:文章中所采用的模糊多屬性決策方法對機載雷達裝備的維修方案進行優化是可行的。
摘要：提出了一種基于模糊多屬性決策的機載雷達裝備維修決策方法。根據機載雷達裝備的特點, 在確保裝備達到規定戰備完好率并兼顧可用性和安全性的基礎上, 選擇維修費用、性能可靠性、風險度、可用度和裝備工作狀態作為維修決策指標。以某雷達為例, 具體探討了模糊多屬性決策在其維修決策中的應用, 結果表明該方法效果良好。
關鍵詞：機載雷達裝備,模糊多屬性決策,模糊折衷
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基于雷達的目標檢測范文第4篇
摘要：由于建筑工程項目的發展，建設規模越來越大，建筑功能越來越多，整個施工也變得越來越復雜。在這種情況下，工程項目的現場管理工作就變得十分重要。在技術的推動下，將計算機智能技術、BIM技術應用到工程項目中，能夠對工程現場進行整體感知并及時作出評估，從而優化現場管理模式?；诖?，本文將重點闡述智慧建造環境下的重大工程現場管理措施。
關鍵詞：智慧建造環境;重大工程;現場管理措施
引言
所謂智慧建造指的是將智能技術應用到建筑工程項目中，從而在建筑工程的施工管理以及工程設計中充分發揮技術的優勢，提升項目的可視化操作水平，及時對相關內容進行優化。應用智慧建造的理念，有利于提升精細化管理水平，將綠色生態理念貫徹落實到日常管理中，促進建筑行業的進一步發展。
1、重大工程現場管理的智慧建造理念
隨著社會的不斷發展，建筑工程項目的規模不斷增加，整個施工的流程和工期都有了一定的變化，這種規模的項目借助傳統的管理方式不能滿足現代生產的需要，因此需要充分發揮技術優勢，加強改進。通常情況下，我們將投資規模比較大、施工比較復雜的工程，尤其是關系到國家政治、社會經濟以及科技發展和生態保護方面的大型公共項目，稱之為重大工程。具體包括重大工程工程、地鐵的建造以及高速公路的建設和區域的水利工程修建。
相對于傳統的工程項目，重大項目不管是結構主體還是周邊環境以及總體的施工方案都具有一定的復雜性和獨特性。因此在具體的施工管理中一旦出現失誤，造造成的后續不良影響將會更加嚴重，甚至會對區域經濟發展、環境保護等造成威脅。由于重大工程的系統性非常強，因此在施工現場進行管理時，需要在項目建設的決策、治理以及組織設計等方面進行綜合管理控制，并結合當前的市場信息，充分利用大數據技術和智能控制技術，推進我國重大工程系項目事業的健康發展。
2、智慧制造環境下的重大工程項目現場管理策略
2.1加強智慧建造下的工程施工質量管理水平
第一，“互聯網+”下的施工質量管理平臺建設。對于重大工程的現場施工質量管理而言，需要充分利用現代信息技術手段，通過使用移動端的數據收集工具，對現場的情況進行實時記錄，對于發現的問題需要及時根據實際情況進行限期整改，同時還應該在這種基礎上按照施工工作方案的責任分工情況，對相關人員進行追責，從而保證現場施工質量的效率。借助“互聯網+”工程項目管理平臺，可以更加直觀地獲取信息，這對于提升項目管理質量和效率具有重要意義。在實際共歐中，“互聯網+”下的現場管理系統，能夠突破距離上的限制，不僅可以快速反應，還能降低現場管理的成本。
第二，充分發揮BIM+VR體驗系統的功能，更好地控制人力成本，提升現場的管理效率。對于BIM技術而言，從二維到多維，可以完成信息的收集過度和處理，并借助計算機技術的輔助功能，構建新的模型體系，對現場的情況進行管理。重大工程項目的施工進度管理，需要使用微軟工程軟件，通過輸入相應的程序和建筑工程項目的參數，可以利用軟件的便利性，快速生產施工建設進度的橫道圖以及網絡進度表，通過與施工方案的情況對比，可以了解當前的施工情況是否順利，并借助計算機軟件系統，對當前的施工情況進行進一步的優化，有效控制施工的進度。
而BIM虛擬技術的應用，可以對整個施工建設的全過程進行模擬，從而快速確定施工的關鍵路線，通過合理分工，統籌資源情況，合理控制施工環節，從而提升資源的利用率。BIM虛擬技術的應用，還能將實時監控收集到的數據與施工方案的預設情況進行對比，從而及時發現當前施工過程中存在的問題，對整個施工進度和施工的安全生產工作進行管控。另一方面，工程項目的現場施工中，信息的傳遞也是非常重要的內容，收集到的數據信息是溝通協調的重要基礎。當前引入BIM虛擬技術，可以借助視頻、圖像等多種方式，真實地反映施工現場的具體情況。并利用軟件的優勢，對相關的復雜的施工過程進行演示分解，從而提升施工流程的直觀性，這種管理系統技術的應用，能夠提升施工人員的工作積極性。
2.2智慧建造環境下的重大工程施工安全管理策略
第一，充分利用人員智能化系統，提升安全生產水平。在重大工程項目管理中，工作人員作為管理中的重要影響因素，需要充分考慮其靈活性和能動性的特征，從而采用人性化的有效措施對整個施工情況進行約束。通常情況下，重大工程項目由于涉及到的施工內容較多，因此施工量非常大，在日常管理中采用傳統的手工記錄信息方式難以實現高效的管理。因此在智慧建造環境下，可以對進場的工作人員進行實名制登記，通過建立完善的數據信息庫，從而掌握員工的基本信息和施工或活動，借助互聯網的優勢，能夠快速對相關的信息進行更新，從而提升人員管理的可控性。
第二，在機械設備的運行過程中，配合監控做好管理工作。在重大工程項目的施工中，需要充分利用腳手架以及各種起重設備完成施工操作，這種高危作業，需要嚴格保證現場環境的安全性，避免出現坍塌導致安全事故。在智慧建筑環境下，可以利用智能化收集設備，全面記錄人工操作以及設備的運行數據，并科學設定預警范圍，這對于進一步提升現場的管理效率，快速捕捉異常情況具有非常重要的現實意義。
第三，VR安全培訓和教育系統的應用。在重大工程項目中，現場施工情況相對復雜，因此需要對施工的環節和施工的具體內容進行統籌安排，尤其是對于一線工作人員而言，需要嚴格要求其按照相關的規章制度操作，以免由于失誤造成事故。根據工程項目的特點，還應該建設針對性的安全管理系統。比如借助虛擬現實技術，可以對重大工程的施工現場進行優化模擬，管理人員通過VR眼鏡，可以更加準確地把握施工流程，通過虛擬安全事故的發生過程，提升管理人員對安全生產的重視程度。另一方面，借助現代技術可以在虛擬環境感受各種不安全的要素，從而及時采取綜合措施，通過智能安全帽、手環以及眼睛的應用，對施工人員的危險行為進行約束，對施工環境中可能出現的風險進行控制。
由于重大工程施工安全事故的產生與各類要素的應用有直接關系。將安全隱患扼殺在搖籃中。完善重大工程施工安全管理機制的目的在于劃分工作職責，并根據劃分情況進行執行，從而保證安全管理工作的可靠性。這種安全管理機制的完善需要注重工作人員與工作人員的匹配關系。并在監管部門的作用下，保證能夠將工作落到實處。
對于重大工程施工安全管理工作而言，科學分配工作任務，保證安全管理任務能夠高效完成。要在人員選拔上提升門檻標準，保證員工隊伍的水平。及時向員工普及相關的知識，從而降低各類安全隱患的同時，提升工作人員的工作效能。對相關工作人員質量意識加以引導，令其能夠對質量重要性擁有更深層次理解，對所有相關工作人員開展系統性且嚴格的質量意識提升培訓，如若現場有建筑工作人員，也需對其開展相關技術培訓，以令不同崗位相關工作人員規范自身行為，為各項質量指標與相關標準相匹配提供保證。
2.3 合理利用BIM技術
2.3.1 材料管理合理利用BIM技術
對工程數據模型進行跟蹤與管理，一旦出現數據方面變化要及時輸入到模型中，實現高效率的建筑材料管理。通過模擬數據信息，大幅度提升設計方案得個行性，同時，實施全程跟蹤管理，包裝工程施工進度與質量。對借助個部件進行設計，可以實現動態管理的目的，一定程度提升工程建設效益。
BIM軟件可以對建筑空間屬性進行保存記錄，可以對比不同時期的設計方案，通過這種管理模式，實現材料管理的高效率運轉，有效降低工程施工成本與材料耗損。通過降低成本的方式增加單位效益，實現提升企業市場競爭力的目的。此外，利用BIM軟件技術進行材料管理時，要及時將材料價格、材料變動情況輸入到模型中，提升材料管理的實效性。
2.3.2 協調進度、成本與工期的關系
工程施工時，進度，成本，質量及三者之間存在緊密聯系，要求施工單位合理衡量三者之間的關系，以最低的施工成本在保證工程質量的基礎上加快施工進度，實現降低施工單位經濟負擔以提高經濟效益的目的。
借助BIM軟件的優勢，搭建施工成本進度與質量三者的模型，掌握一者變化對其他兩者的影響，有效平衡三者之間的關系。但工程實際操作中落實情況不是很良好，經常存在為了趕進度忽略施工質量的情況，或是出現為了保證工程質量出現工程成本超支的情況，直接對施工單位經濟效益產生影響，這就需要企業根據實際情況，采取有效的控制管理措施，保證三者之間的平衡。同時 BIM 軟件自帶的干涉碰撞效果，能在建筑主體設計圖紙完成后，由項目專人根據圖紙建立三維模型進行碰撞檢測，再次校準鋼筋體積、預埋鋼筋之間，預埋鋼筋與建筑主體鋼筋、通風口等位置的最佳距離并進行實時調整，避免位置沖突。
2.3.3 編制進度計劃
對于整個施工階段而言，想要對其編制進度達到有效的控制。首先，就需要根據工程時間安排提前編制好施工進度計劃表，其中包含工程的總進度計劃和單位工程進度計劃。在傳統思想中，一直認為項目進度控制最合理的方法是遵循施工合同所約定的竣工日期并在期限內完成施工計劃。
而項目進度控制的總目標設置需要按照相關管理要求對整個工程進度進行分解，單位施工進度則是在具體施工方案的基礎上，根據提前規定好的施工日期以及施工現場所提供的各種資源、條件的限制，按照施工質量要求和成本控制原理，對施工單位各分部、分項工程按照施工工藝、施工順利以及起止時間安排等的條件要求，保證各方銜接合理，開展順利。另外，通過BIM技術開展模型編制進度計劃，不僅有效打破傳統工作模式對于編制方法、形式的束縛，同時針對傳統編制模式進行有效優化，節約時間的基礎上使整個編制的進度計劃安排更加科學、合理。
2.3.4 進度控制與糾偏
對于施工項目而言，其不僅整體工作量大，而且項目本身設計、構建比較復雜，需要耗費的時間周期較長。同時，它的外部環境變化莫測，容易受多種因素的影響，稍不注意，就可能導致施工隱患。而這些問題的產生，并不像施工進度計劃那樣可以進行提前回避和調整，它會對實際施工進程產生嚴重影響。
因此，在實際施工過程中，需要根據現場實際情況對施工進度進行不斷的調整和優化。這就需要在整個施工過程中，保證工作人員針對進度計劃對現場實際施工狀況進行全程監視和追蹤，針對現場實際狀況分析進度計劃實施過程中所產生的各種和進度發展相關的工程數據，同時針對這些數據和實際進度計劃安排進行對比，綜合分析，找出兩組數據間的異同點，針對其中偏差及時糾正，避免問題擴大化從而對整個工程進度產生嚴重影響，確保工程順利開展和實施，直至竣工。另外，利用BIM模式技術來完成上述內容，不僅能夠實現對工程進度的有效控制，同時有效節約時間，保證進度分析的準確性和有效性，有效實現對工程施工全過程的動態監控。
3、結語
綜上所述，智慧建造環境下的重大工程項目建設管理過程中，需要充分利用現在信息技術手段，對施工現場進行全面管理，并做好動態信息數據的收集和處理工作，從而進一步提升現場的管理效率。相對于發達國家，我國的智慧建造還處于初級階段，在具體的應用過程中還需要考慮施工成本等因素，因此加強技術的研發和應用才能快速提升我國建筑工程中智能化管理水平。
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重慶璧山現代服務業發展區管理委員會
基于雷達的目標檢測范文第5篇
在對QR分解檢測算法進行計算的過程中, 主要需要達到的目的:一是達到理想的檢測精度;二是盡可能的減小在檢測過程中產生的計算量, 即降低計算復雜度。而主要的計算量是產生在檢測過程中所產生的矩陣求逆過程, 解決這個問題是可采用矩陣理論中的矩陣分解方法進行分解即正交三角 (QR) 分解和奇異值 (SVD) 分解, 從而減少計算量, 降低復雜度。
1.1 QR分解原理
QR分解原理, 通常也被稱之為正交三角分解算法, 主要是利用集合原理將矩陣分解的計算方法QR的正交分解方法是在Householder和Givens等計算方法轉化出來的。
在計算中, 其定義解釋如下:
定義一個集合非奇異矩陣A, 將其圍繞轉化成實非奇異上交三角矩陣R, 與正交矩陣Q的乘積形式, 即
則式 (1) 稱為A的QR分解。
1.2 SVD分解原理
矩陣的分解的原理是將某個矩陣通過線性變化形式轉化成矩陣標準型的乘積
定理1:設A∈Crm×n, δ1≥δ2≥?≥δr是A的r個正奇異值, 則存在m階酉矩陣U和n階酉矩陣V, 滿足
2 MIMO-OFDM基帶信號模型
計算模型主要基于QR分解原理進行初始信號的檢測, 檢測至MIMO-OFDM信道下開始衰落, 當信號強度大于信道最大路徑時系統產生時延。將一個矩陣Nt×Nr帶入到MIMO-OFDM系統, 其檢測信號模型用公式表示為:
3 基于QR分解的信號檢測算法的
傳統意義上為了降低信號檢測算法的計算量通常采用正交分解矩陣變換, 減少了檢測過程中的可逆過程, 然后進行迭代計算, 減少迭代層次及計算復雜度。
3.1 QR分解檢測算法
通過提出信號檢測算法主要是利用MIMO-OFDM系統的發射天線數為Nt與接收天線數為Nr。
基于QR分解原理對所需檢測信號的上行和下行干擾信號進行消除, 還原其本質信號, 一般情況下會形成上交三角矩陣。該計算方法理加的直觀。
用公式 (4) 表示其具體算法過程為
QR分解。對信道矩陣H進行QR分解, H=QR, 對Q求其共軛轉置矩陣QH。
其中Q為正交歸一化的酉矩陣, 且QHQ=I。R為Nt×Nt維的上三角矩陣。
將式 (1.4) 左乘QH得到:
令QHW=V
等效為:
硬判決。由式 (6) 估計符號
4 結語
通過對多維空間集合QR進行計算轉換為一個正交、一個上三角兩個矩陣乘積。這種計算方法能夠利用迭代次數將集合重新分配, 減少了信號檢測過程的計算步驟, 以層級迭代方式進行轉換, 大大降低了信號檢測的復雜程度。
摘要：在MIMO-OFDM系統的分層檢測過程能夠通過多維空間集合QR進行重新分配。通過對多維空間集合QR進行計算轉換為一個正交、一個上三角兩個矩陣乘積。這種計算方法能夠利用迭代次數將集合重新分配, 減少了信號檢測過程的計算步驟, 以層級迭代方式進行轉換, 大大降低了信號檢測的復雜程度。
關鍵詞：MIMO-OFDM系統,QR分解,信號檢測
參考文獻
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基于雷達的目標檢測范文第6篇
近些年來, 國內外開展了有關紫外吸收水質檢測技術的研究, 從相關的研究當中我們發現, 水中的吸光度與水中色度、DOC等具有一定的相關性。1978年, 日本將UV254列為水質監測的正式標準。作為一種純物理的光學測量法, 紫外水質檢測不需要化學試劑, 也沒有二次污染的情況發生, 且具有較快的檢測速度, 還能進行在線連續監測, 反應水質動態, 為檢測污染事故預防提供了有力的依據。
目前, 對于COD的測量多采用254mm吸光度的方法來進行檢測, 這種方法操作簡單, 檢測精準度高, 但難以對成分變化較大的水體進行檢測, 因此還需要進行更加深入的探討。本文提出了一種基于UV光譜的分析方法, 能夠對多樣的水體進行有限的分類, 本文介紹的分析方法可以對光譜進行分類, 同時得到關于檢測水體的水質特征。
1紫外水質檢測原理及光譜分析方法
1.1紫外水質檢測原理
紫外水質檢測的理論, 用公式表示為:A=kc L, 在本公式當中, k表示吸收系數, c為物質的溶液濃度, L為水體中苯、酚類等化學需氧量物質, 在紫外區當中, 這些物質都有較強的光譜吸收, 因此紫外吸光度測定能夠有效的應用于COD的檢測當中。
1.2光譜分析方法
(1) 光譜直接對比分析方法
光譜直接對比法需將被測以及參照的水樣光譜進行對比, 并擬定一個評價指標, 之后進行光譜的對比分析, 如果指標大于擬定指標, 那么兩種水樣是一種樣本。
(2) 光譜歸一化分析法
光譜歸一化分析法是一種較為簡化的計算方式, 在實際的檢測過程當中, 如果歸一化光譜出現了重合, 那么樣品組成的成分相同或者相似, 可以歸為一類品;如果沒有擁有較好的重合性, 則不能歸為同一類水樣, 因為兩者之間有較大的成分差別。
2結果與分析
2.1紫外水質監測儀器
該水質監測儀器由多種模塊組成, 在該儀器當中, 脈沖疝燈發出的光, 會經過由電機丹東的光柵分光系統組成的單色器裝置當中, 經過分離的單色光會進入流通池, 被吸收的光信號轉化為電信號, 經過AD轉換后傳輸到上位機進行顯示、儲存以及處理。本位研制的UV水質檢測儀可以由上位機的監控軟件進行控制, 其可測光譜范圍為200-720mm。
2.2紫外吸光度檢測COD
在本文的研究當中, 采集了四種水樣, 利用上文提到的UV水質監測儀對這四種水樣的光譜分別進行了測量, 并建立了相應的數學模型, 結果顯示, 其擬合指標R2均大于0.99。但與此同時我們也發現, 這四種水樣模型上具有較大的差別, 如果利用反演的方式進行檢測, 則會出現一定的誤差, 下表為四種水樣的分析結果。
2.3光譜分析實驗
我們對十四種溶液進行了配置, 并進行了光譜歸一化對比, 在對其進行光譜歸一化處理后, 我們發現大部分的樣品都都出現了小于10%的波動, 每個樣品歸一化光譜波動小于5%的數據均大于85%, 而有一半以上的樣品, 其歸一化光譜波動小于5%的數據達到了99%以上, 因此我們認為, 這些歸一化的光譜重合, 由此可見, 對于成分相同但濃度不同的溶液, 其歸一化光譜重合, 對比擬合直線呈線性。
2.4實際水樣實驗
我們從某條河流當中的同一地點采集了兩份水樣, 一份用離子水稀釋成八份溶液, 且每份的濃度各不相同, 對其COD值進行了分別測量, 并進行光譜分析, 結果發現, 歸一化后兩者有很強的重合度, 這說明所測水樣來自同一樣本。
2.5組成成分濃度比例不變的混合溶液實驗
將鄰苯二甲酸氫鉀與濁度進行配置, 形成混合液, 保持其比例為2∶5, 并對其進行光譜歸一化, 從實際的結果我們發現其光譜具有較大的差異, 為消除這種模型誤差, 采取歸一化以及對比法進行歸類, 并給出預測模型。
3結語
本文利用實驗的形式, 發現了水樣吸光度與COD值之間的關系。本文當中利用的實驗分析方法, 操作簡單, 并且能夠有效的對不同成分的水樣進行判斷。而通過光譜分析的方法, 則能夠減少實際檢測的誤差, 解決精準度的問題。
摘要：本文從實際出發, 提供了一種基于紫外可見光譜的水質檢測系統, 各個水樣的吸光度均大于0.99, 單次測量在1秒內。同時, 本文還提出了光譜直接對比的方法以及對應的參數。通過對鄰苯二甲酸氫鉀溶液以及實際水樣的實驗, 對這些水樣進行分類, 從數據庫尋找合適的模型, 提高了紫外試紙檢測技術的泛化能力, 同時還能得到其他水質的指數。