基于粒子滤波的活动轮廓模型视频跟踪(英文)

跟踪变形目标包括假定目标的全局运动和时间方程的局部变形。粒子滤波算法依靠参数化法选择,但是不能处理曲线的拓扑变化。活动轮廓模型是独立参数化,可以比较好地适应拓扑变化。基于上面两个方法的局限性,将上述两种方法相结合,运用于变形目标的跟踪。实验结果证明,该方法有很强的鲁棒性,对部分遮挡的物体有很强的适应性,证明了该方法的有效性。     

一种单轴旋转的车载IMU/DTU组合导航方法

长时间机动工况时,某些复杂路况和车况环境下,捷联惯导组合导航系统方位角误差将增大.基于已有组合导航算法框架,提出了一种基于单轴旋转调制的组合导航方法.采用21维IMU/DTU(里程计)误差状态构造状态方程,以捷联惯导解算的位移增量与里程计解算的位移增量之差作为观测量,Kalman滤波器融合惯导与里程计信息,利用旋转调制...     

求解不确定型车辆路径问题的弱鲁棒优化方法

为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。     

希尔伯特-黄变换在脉冲涡流信号消噪与识别中的应用

针对传统方法无法有效识别不同尺寸细小裂纹所产生的脉冲涡流信号,提出一种基于希尔伯特-黄变换的脉冲涡流信号消噪与识别算法。对脉冲涡流信号进行集成经验模态分解并通过归一化自相关函数及其方差特性分选出含有噪声的本征模态函数;对含噪声的本征模态函数进行阈值消噪并与未做处理的本征模态函数重构成无噪声信号;对无噪声信号进行希尔伯特-黄变换并计算出希尔伯特边际谱;根据希尔伯特边际谱的差异识别出不同细小尺寸的表面与下表面裂纹。实验结果表明了所提方法的有效性,经过集成经验模态分解消噪,消除了噪声对脉冲涡流信号的干扰;而基于希尔伯特-黄变换的方法则能够有效识别出不同尺寸的裂纹。     

混响和噪声环境下基于角度谱的多声源定位与计数算法

针对混响及噪声环境下的多声源定位与计数问题,引入局部信噪比追踪及相关性检测模块,提取出传统广义互相关角度谱中受噪声及声源互扰影响较小的时频支撑域;同时引入双宽度匹配追踪方法替代传统的峰值搜索,改进后续定位与计数的精确度。仿真研究验证了综合应用滤波后的角度谱及双宽度匹配追踪的多声源定位与计数算法相比传统算法在较低信噪比、较强混响以及较多声源数的环境中更加精确及稳健。     

激光焦点控制磁力驱动的控制特性实验对比分析

为了满足激光焦点控制系统的位置和速度响应要求,设计了一种轴向放置、轴向磁化的环形永磁体自复位的3自由度激光焦点磁力驱动微动平台。根据该微动平台的结构进行力学分析并建立动力学方程,在此基础上进行微动平台的比例、积分、微分控制实验和鲁棒控制实验。通过两种不同控制策略的对比分析,结果表明,两种控制策略都能实现微动平台的稳定驱动,但是在比例、积分、微分控制策略下,响应速度更好,在鲁棒控制策略下,抗干扰能力更好。     

卡尔曼滤波框架下优化增益异类噪声处理方法及其应用

针对基于卡尔曼滤波框架算法只能处理已知高斯噪声系统的局限性,设计能够同时处理含有异类噪声系统的改进算法.将不确定系统受到的干扰分成高斯噪声和未知有界噪声,对噪声特点进行分析,并将其加入状态方程和观测方程;在吸收集员滤波优点的基础上,对标准卡尔曼滤波进行改进,通过计算包含两种异类噪声系统状态的最小均方误差,得到该条件下滤...     

单星对卫星的仅测角被动定轨跟踪方法研究

针对单星对卫星被动定轨时使用经典轨道根数作为状态变量可能存在奇点且测量方程变量及相应坐标转换缺乏物理意义等问题,提出一种新的基于J2000.0惯性系的单星对卫星扩展Kalman滤波仅测角被动定轨跟踪方法,并对测量方程中的变量及其坐标转换进行明确定义;同时对状态预测方程、状态转移矩阵及测量雅可比矩阵进行详细推导,最后通过STK6.0仿真场景产生的数据对算法在不同初始状态误差和测角精度下的性能进行对比分析和仿真验证。多次仿真结果表明:该算法实现了单颗高轨卫星(准同步轨道)通过仅测量角度对圆轨道(e=0)低轨卫星辐射源的被动定轨和跟踪,当测角精度优于平均角度变化量时,滤波收敛所需时间及估计误差都大大减小,且该算法对滤波初始误差也具有较好的适应性。     

机动目标状态估计的最小均方误差界

基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式模型滤波的最小均方误差界计算方法,获得了使状态估计均方误差最小的过程噪声方差变化规律。该方法给出了各种基于多项式模型的机动目标跟踪算法的估计均方误差下限,也为机动目标跟踪中最优过程噪声方差的设定提供了依据。仿真结果验证了算法的有效性。     

时分双工MIMO放大转发中继系统中下行链路的联合鲁棒设计

考虑了时分双工MIMO放大转发中继系统中下行链路基站预编码器、中继预编码器与用户均衡器的联合设计问题。在实际应用中信道估计误差以及信道互易延迟会显著恶化基于理想信道状态信息(CSI)的联合设计性能。从估计误差的分布和互易延迟的时间相关特性出发,建立了综合考虑两方面因素的联合"估计误差-互易延迟"信道模型。基于该模型,针对第一跳传输设计了信道奇异值分解的基站预编码方案,避免了第二跳CSI的反馈开销,然后将给定中继总发送功率约束下最小化用户和均方误差(SMSE)的中继预编码器和用户均衡器进行联合优化,并利用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件给出了该优化问题的闭合解。数值结果验证了所提方案的鲁棒性和有效性。