利用支持向量机的矢量跟踪通道故障检测算法

为了克服卫星导航矢量跟踪接收机中故障通道对其他正常通道的影响,提高矢量跟踪接收机的鲁棒性,提出一种利用支持向量机的通道故障检测算法,利用矢量跟踪接收机的导航滤波器的新息序列作为支持向量机的输入。支持向量机的输出为通道的状态,根据支持向量机的输出通道的状态来判断该通道是否纳入导航滤波器,用来跟踪滤波器状态值,这样能够有效地避免故障通道对导航结果的污染。仿真实验结果表明:该方法能准确地检测出有故障的通道,提高矢量跟踪环路的鲁棒性。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

面向工业物流服务的智能车及循迹算法的研究

将工业物流服务的智能循迹小车作为研究对象,并结合循迹算法原理,采用混合遗传算法,设计了智能循迹小车。经测试验证,小车能准确接收配送任务,按需求将物件运送到指定工位并语音播报提示,在行驶过程中能够自动避障,并在执行任务过程中能够将输运信息上传至上位机进行实时数据处理。最后,搭建了工业物流模拟服务平台,实现了对运送全程的追踪记录,进而提高工业生产自动化的程度,降低制造企业的生产成本,促进企业信息化建设。     

多帧高斯混合概率假设密度的多目标跟踪算法

针对低检测概率下多目标跟踪时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标被漏检时,依据目标状态抽取标志,并结合目标多帧权值记录集中权值信息估计丢失目标的状态。仿真实验表明,算法有效地提高了低检测概率下现有相关算法的目标状态和数目估计精度。     

面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。     

基于CUDA GPU的多摄像机场面航空器识别加速算法

基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。     

防发散无迹卡尔曼滤波自适应网格交互式多模型算法

针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯模型,采用防发散无迹卡尔曼滤波方法和自适应网格的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用。     

高超声速飞行器新息滤波交互式多模型跟踪算法

研究临近空间高超声速飞行器在运动特点,针对强杂波环境下高速、高机动目标跟踪问题,提出用新息滤波减小观测噪声以修正模型概率更新过程的算法。Monte-Carlo仿真结果表明:该算法可以有效减小量测噪声对系统滤波的影响,提高滤波精度,在临近空间强杂波环境下具有较好的跟踪精度,具有一定工程实用价值。     

卫星导航接收机延迟锁定环鉴相器有限字长分析

码相位鉴别器作为延迟锁定环的主要组成部分,其性能直接影响了接收机伪码的跟踪精度。针对输入信号有限字长效应对鉴相器性能的影响,提出一种新的基于信号统计特性的分析方法,分析了归一化早迟幅度鉴相器输入信号有限字长对输出性能的影响。理论分析和仿真结果表明,字长效应在输入信号高信噪比下比低信噪比时明显,随着信噪比的增加,由有限字长导致的伪码跟踪精度损失将增加,而当输入信号采用4bit以上的量化时,字长效应对伪码跟踪性能的影响将可忽略。该结论可用于指导接收机低功耗小型化设计。     

基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。