為解決單、雙光學浮標無法獲得目標全要素信息的問題,文中基于聲學目標運動要素解算技術,提出了一種多光學浮標聯(lián)合定位算法,建立了包含浮標定位誤差、觀測時間誤差和光學觀測模糊誤差的光學浮標觀測數(shù)學模型,利用蒙特卡洛仿真方法給出了考慮上述誤差并針對機動目標不同數(shù)量光學浮標的定位精度指標,同時分析了各因素對多浮標聯(lián)合定位的影響。文中研究為光學浮標的工程應用提供了數(shù)據(jù)支撐。引言光學浮標是一種慣性導航、信號采集與處理、電機控制、微電子技術與數(shù)字圖像識別處理等諸多技術,實現(xiàn)目標識別和監(jiān)測的復雜設備。近年來,隨著電子信息技術的高速發(fā)展,光學浮標技術取得了巨大進展并且越來越地應用在領域,可以為無人水下航行器對視界范圍內(nèi)的敵水面艦艇攻擊提供有效的目標指示[1]。由于體積限制等因素,單個光學浮標瞬時定位能力較弱,需要依靠定位算法利用信息的時間累計獲得滿足使用要求的空間定位精度。定位算法有參數(shù)估計和狀態(tài)估計兩類,參數(shù)估計類算法包括線性小二乘、非線性小二乘、極大似然估計以及輔助變量小二乘等算法;狀態(tài)估計類算法包括線性卡爾曼濾波、非線性卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波、容積卡爾曼濾波和粒子濾波等算法。狀態(tài)估計類算法均屬于廣義貝葉斯算法。天津光學定位醫(yī)療儀器設備價格，可以咨詢位姿科技（上海）有限公司；延慶區(qū)的光學定位聯(lián)系地址

    要求有目標的先驗知識,即確定目標的初始似然位置后進行濾波,以獲得一定條件下的目標大后驗概率解,大后驗概率解受初始似然位置的影響較大。參數(shù)估計類算法不需要目標的先驗知識,但需要對目標測量參數(shù)進行一定時間累積后分析目標的運動參數(shù)[2-6]。實際工程應用中,對于可以直接獲得較高精度目標距離和目標方位的有源傳感器(如雷達、激光測距儀),一般采用狀態(tài)估計類算法進行目標定位;對于無法獲取目標距離或獲取目標距離精度較差的無源傳感器,一般采用參數(shù)估計類算法進行目標定位。光電浮標屬于被動無源傳感器,獲取目標距離的主要方式是焦平面凝視手段,在設備尺寸的限制下,獲取距離精度差,無法達到使用要求。浮標定位工程化研究方面,劉忠、石章松等[7-9]針對聲學多節(jié)點被動定位,將節(jié)點拓撲結構分為了集中式和分布式兩大類,并分別給出了相關定位算法;杜選民等[10]研究了多聲基陣聯(lián)合的無源純方位算法,并給出相關的研究結論。目前,光學浮標領域的工程化研究主要集中在利用浮標進行海洋環(huán)境檢測等遙感領域,將其利用在目標定位與追蹤領域的文獻很少[11]。為滿足武器的實際使用需求,文中借鑒聲學目標運動要素解算的技術,提出了一種工程化的多光學浮標聯(lián)合定位方法。延慶區(qū)的光學定位聯(lián)系地址廣州光學定位儀器公司，位姿科技（上海）有限公司；

    更直觀和可靠的方式獲得他們需要的信息及幫助。這減少了員工花在內(nèi)部網(wǎng)站導航、信息搜索或咨詢同事的時間。他們還打算在客戶服務中采用這種聊天機器人，從而提高服務質量和效率。2018Al趨勢預測站在2018年的開端，我列出了以下四個我認為會在未來12個月內(nèi)出現(xiàn)的人工智能趨勢：2018年，人工智能將開始大規(guī)模應用：如前文中提到的日本汽車制造商一樣，越來越多的公司將看到AI的價值，因此人工智能的應用將在2018年開始飆升。據(jù)IDC預測，到2020年，全球人工智能收入將超過460億美元。到2021年，人工智能在亞太地區(qū)的投資預計將達到69億美元，增長73%（來源：CAGR）。無所不在的虛擬助手：我們將越來越多地看到對話式的人工智能機器人被應用在消費和商業(yè)場景中。據(jù)Gartner預測，人工智能將成為客戶服務的技術，到2020年，超過85%的客戶服務將在沒有人工客服的情況下由機器完成。普及大數(shù)據(jù)，助力商業(yè)決策：在數(shù)據(jù)比任何時候都重要的世界中，能夠從數(shù)據(jù)中提取更多有意義的商業(yè)洞察，并將其比較大幅度地賦予到相關員工身上顯得極為重要。人工智能將通過匯總來自員工和商業(yè)應用程序的數(shù)據(jù)以及其他全球數(shù)據(jù)來完成這一使命。建立人工智能的信任基礎：未來。

    因此本文考慮外螺紋壓圈，又根據(jù)光學系統(tǒng)對邊緣光線是否擴散和外觀要求的不同，壓圈可以分成三種形式。以鏡筒和壓圈的結構形式組合(暫考慮隔圈一種形式)就可以把鏡頭結構分為如圖2所示的六種形式。本文所述CAD的方法是用戶根據(jù)鏡筒和壓圈分類的圖標菜單來選擇結構形式，再通過文字提示用戶去決定選擇何種隔圈形式。三、總體設計把鏡頭基本結構分成了六種類型，就可以把整個軟件系統(tǒng)設計成六個主程序來分別完成六種類型結構的設計。首先讓用戶輸入光學系統(tǒng)外形尺寸，然后選擇：只畫光學系統(tǒng)圖或畫六種類型中一種類型結構圖。每個主程序要調用光學系統(tǒng)、壓圈、鏡筒、隔圈的子程序完成整個光學鏡頭裝配圖繪制和自動設計。軟件系統(tǒng)框圖如圖3所示。在設計程序時采用了模塊化設計，一個模塊實現(xiàn)某一特定的功能，各個模塊功能不重復，相互之間共享數(shù)據(jù)資源，存在調用關系。各個模塊實現(xiàn)的功能和程序的對應關系如表1所示。在本設計中我們主要采用編制下拉菜單的方法提供用戶界面。建立的新菜單文件名是，編輯的下拉菜單區(qū)是POP6，名稱是BYSJ。圖4在用戶進入到繪圖方式后，點取下拉菜單BYSJ將會看到如圖4所示的菜單。PartControl項主要用于完成設計之后分離各零件。福建光學定位儀器公司，位姿科技（上海）有限公司；

    選擇出射線能量相對應的電脈沖，作定時或定量顯示。圖1.吸碘功能儀結構框圖另外，從體外探測放射性物質在體內(nèi)情況的顯像裝置有γ掃描機和γ照相機兩種。γ掃描機在一定時間內(nèi)只探測體內(nèi)一個小區(qū)域中發(fā)出的γ射線，用逐點、逐行掃描的方式來獲取物質在體內(nèi)某個部位分布的整個圖像。γ照相機可同時探測到體內(nèi)某個部位中各處發(fā)射的γ射線，且能區(qū)別出發(fā)射的位置，再通過積累γ射線的計數(shù)而得到放射性物質的分布圖像。相比之下，γ照相機的靈敏度較高。2.光纖傳感器光纖傳感器在觀察體內(nèi)，傳遞形態(tài)學檢查圖像中起到重要作用。它一般是由光纖和光電器件組成。光纖是由纖維芯和覆蓋層組成的。光纖的直徑多為10～200μm，長度因用途而異。纖維芯的材料一般用多成分玻璃或塑料制成，而覆蓋層用折射率低的玻璃或其它材料。為了將光從光纖的一端傳到另一端，外部射入光線的入射角應滿足全反射的基本條件。此外，還要避免光在一定的傳播距離內(nèi)，纖維芯的吸收、散射及彎曲處的輻射而造成能量被耗盡的情況。光在纖維芯中傳播時損失多少，則與纖維成分和光波波長有關。下面以光纖體壓計為例，簡要介紹其裝置及原理。光纖體壓計可以測量人體內(nèi)各部位的壓力。光學定位設備，可以聯(lián)系位姿科技（上海）有限公司；延慶區(qū)的光學定位聯(lián)系地址

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    在當今這個日益數(shù)字化的時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為新的“石油”，同時也成為企業(yè)價值和競爭優(yōu)勢的源泉。其次，是無所不在的云計算能力。現(xiàn)如今，無論是誰，只要你有一張，你就可以擁有以往只有跨國公司或才能擁有的計算能力。云計算正在全球范圍內(nèi)不斷普及，并加速創(chuàng)新。第三個決定人工智能的能力的要素體現(xiàn)在軟件算法和機器學習上的突破。如果說大數(shù)據(jù)是“新石油”，那么機器學習就是“新的內(nèi)燃機”，能從復雜的大數(shù)據(jù)中識別出規(guī)律并加以應用。所以說，人工智能的加速普及和發(fā)展不是任何單一的技術突破所帶來的，而是以上這些行業(yè)趨勢所共同促成的。AI無處不在微軟人工智能及微軟研究事業(yè)部負責人沈向洋博士（HarryShum）曾把Al對我們生活的影響比喻成一場“看不見的**”。他認為人工智能將在越來越多的地方為人們提供便利，不論是個性化的搜索引擎服務還是新聞閱讀體驗，又或者是為用戶的銀行賬號或旅行計劃提供虛擬智能助手，甚至防止。這場人工智能**將比以前任何技術**都滲透得更加深入，卻不會那么具有破壞性。特別值得說明的是，AI將被有機地融合到我們現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務中，以增強它們的實力。舉一個簡單的例子，來說明AI是如何幫助我更有效地進行日常工作的。

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