面向多平台多目标协同跟踪的指派问题

针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。     

自适应采样数粒子滤波算法

基于统计决策规则提出自适应采样数粒子滤波算法,在定义综合性能风险函数的基础上,推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系式,使得在跟踪过程中,可以根据目标的机动情况在线调节粒子数,以使跟踪性能达到最优。在Matlab仿真平台下进行了闪烁噪声下的机动目标跟踪实验,结果表明,自适应采样数粒子滤波算法是一种有效的机动目标跟踪方法,跟踪性能较基本粒子滤波算法提高了3.7倍。     

粒子滤波的重采样方法

粒子滤波是基于递推的Monte Carlo仿真方法的总称,原则上可用于任意非线性、非高斯随机系统的状态估计.但粒子的退化现象是粒子滤波器的最大缺陷,减轻这一现象影响的方法之一就是对粒子进行重采样.阐述了几种重要的重采样算法及其改进策略,并对其进行总结与展望.     

固冲发动机补燃室凝相碳颗粒燃烧研究

应用改进的移动火焰锋面(MFF)模型,分析了环境压力、温度等参数对碳颗粒燃烧过程的影响。在此基础上,研究了固冲发动机补燃室内碳颗粒的燃烧过程,得到了固冲补燃室环境中的碳颗粒燃烧特性,并通过固冲直连式试验验证了数值模拟结果。结果表明:补燃室中大部分碳颗粒在进气道出口附近燃烧。     

粒子滤波匹配追踪重构算法

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

基于压缩传感的PSO-OMP重构算法的研究

由于粒子群算法具有解决寻优问题的能力,将其应用于信号处理领域,提出了一种新的基于PSO-OMP的信号重构算法。为了降低计算复杂度,把粒子群算法运用在正交匹配追踪算法的匹配过程,以此来确定最优原子。实验结果表明,所提出的新的基于PSO-OMP的信号重构算法具有计算复杂度低和重构成功概率高等特点。     

烟雾干扰光学制导武器中Mie散射系数快速算法

烟雾干扰光学制导武器中烟雾中的颗粒物的浓度、平均粒径的精确测量是评价武器隐蔽效果的关键指标。Mie散射中的消光系数计算是烟雾中颗粒物的平均粒径和浓度测量中的关键步骤。在传统Mie散射计算的基础上提出一种适用不同颗粒大小和复折射率的Mie散射系数算法。推导了散射系数计算公式,分析了不同折射率和粒径的递推公式。计算表明,该方法的计算精度高、范围广、时间短,适用于干扰烟雾中生成颗粒物的平均粒径和浓度在线测量。     

改进的二进制粒子群算法的传感器优化配置

传感器组合优化问题是设备状态检测系统设计的重要问题.在研究传感器与故障有向图的基础上,提出了传感器优化配置模型;根据传感器组合优化自身特点,从位改变率、惯性权重两个方面对BPSO算法进行了参数分析.结合免疫算法的“亲和度”思想以及非线性惯性权重递减公式,提出了改进的二进制粒子群算法.案例显示,改进的二进制PSO算法提高了算法在整个解空间的搜索能力,加快了收敛速度,能够很好地用于解决传感器优化问题.     

基于多测量融合的粒子滤波跟踪算法

复杂背景下运动目标的可靠跟踪,是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。提出了一种融合颜色和纹理信息的粒子滤波跟踪算法,在粒子滤波的测量阶段,使用颜色直方图对目标进行颜色描述,用梯度方向向量对目标进行纹理描述。对这两种信息,分别用Bhattacharyya系数和欧几里德距离比较粒子与参考模板的相似性。为解决目标变化和遮挡问题,采用了模板更新策略。实验结果表明该方法是稳健的,能够在复杂的背景下对运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

粒子滤波算法的关键技术应用

针对基于贝叶斯原理的序贯蒙特卡罗粒子滤波器出现退化现象的原因,以无敏粒子滤波(UPF)、辅助粒子滤波(ASIR)及采样重要再采样(SIR)等改进的粒子滤波算法为例,对消除该缺陷的关键技术(优化重要密度函数及再采样)进行了分析研究.说明通过提高重要密度函数的似然度、引进当前测量值、预增和复制大权值粒子等方式,可以有效改善算法性能.最后通过对一无源探测定位问题进行仿真,验证了运用该关键技术后,算法的收敛精度和鲁棒性得到进一步增强.