基于分层核粒子滤波的快速运动目标跟踪

针对目标发生快速、运动不规则及遮挡等情况下的跟踪问题,提出了一种分层核采样策略。首先通过先验转移和后验转移分别预测2组粒子来建立联合分布,利用聚类算法近似联合分布粒子集的混合高斯分布;然后对每个聚类进行采样;最后采用均值漂移算法将粒子移动到后验密度的局部极值处。实验结果表明:算法在目标发生快速机动情况时,跟踪性能优于传统粒子滤波、核粒子滤波及分层粒子滤波,且对遮挡具有较好的鲁棒性。     

直接探测型窄脉冲激光雷达扫描性能分析

针对脉冲激光雷达系统,通过对激光脉冲重叠方式的分析,确定了采用"五点式"重叠方式进行扫描。针对这种扫描方式,分析了方位和俯仰两个方向的扫描光束角步长,确定了对于确定探测空域的最短扫描时间,推导了反射镜在方位和俯仰两个方向的扫描速度以及两者之间的定量关系,给出了脉冲激光雷达扫描器方位扫描速度和俯仰扫描速度设计的理论依据。最后分析了激光器和机械扫描系统所引起的系统误差,并给出了解决方法。     

液体推进剂消耗对大型卫星结构动特性的影响分析

为了研究液体推进剂消耗对某大型卫星结构动特性的影响,采用简化的“弹簧-质量”模型分析了推进剂消耗对结构动特性的影响趋势;基于MSC.PATRAN/NASTRAN给出了动力学分析过程中液体推进剂的等效建模和分析方法,包括梁单元法、附加质量法、“RBE3 -质量点”单元法和虚拟质量法等;建立了该卫星结构的有限元模型,进行了结构动力学特性和动响应分析,讨论了液体推进剂消耗对其动特性的影响规律.研究结果表明:随着推进剂的消耗,卫星整体振型的固有频率逐渐增大,而部分局部振型的固有频率保持不变;随着推进剂的消耗,卫星仪器安装板动力学响应峰值逐渐增大,所对应的频率也逐渐增大.     

基于循环频域滤波及Schmidt正交对消的单通道信号分离算法

单通道盲信号分离是信号处理领域中的研究热点和难点.分析了循环频域滤波用于单通道时频重叠信号分离的可行性,提出了基于循环平稳频移滤波器及Schmidt正交对消的信号分离方法.利用频移滤波器提取一个源信号,通过Schmidt正交化法从观测信号中消去已提取的源信号获得另一个源信号.仿真表明,本文算法可有效分离时频重叠的雷达通信信号,相比时域维纳滤波,分离性能提高了10dB以上.     

Carlitz 定理的一个注记

置换多项式一直是一个热门的研究课题,事实上,研究有限域上的置换多项式相当于研究有限域上的一一映射.所以它在编码密码、组合设计、代数曲线等许多领域有重要的应用.Carlitz曾经对一些置换多项式有一个刻画,证明了如果f(x)是一个系数在F0的多项式满足f(0)=0,f(1)=l,并且对任意a,b ∈Fq有η(f(a)-f(b))=η(a-b),这里η是Fq的乘法群Fq*的二次特征,则存在某个非负整数j使得对任意χ ∈F0,有f(x)=xpj.本文给出了这个结果的推广.     

基于改进多模滤波算法的控制系统故障诊断

应用分层多模自适应滤波算法对控制系统的故障进行诊断时,只能识别出故障的类型,如识别出是传感器还是执行器发生故障,并不能判定出故障的大小.提出一种改进分层多模自适应滤波算法,应用此算法可使分层多模自适应滤波算法不仅可以检测出控制系统的故障类型,而且能够确定发生故障的执行器局部故障程度.将此算法应用于某无人机控制系统的故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性.     

粒子滤波的序列图像运动目标跟踪(英文)

序列图像的运动目标识别与跟踪是计算机视觉主要研究方向之一。研究的重点是要建立一个准确可靠的跟踪系统。针对此问题,传统的帧间差分法进行了改进,并研究了粒子滤波算法。在改进的帧间差分法和粒子滤波的基础上,提出了序列图像运动目标跟踪方法。实验实验表明,这种方法能够在目标被背景云彩遮挡的情况下,实现目标的可靠跟踪。     

隶属度信息辅助的红外多目标模糊关联算法

针对红外多目标跟踪,利用红外序列图像中目标隶属度信息建立改进的多目标关联算法。该算法是基于模糊c均值聚类方法,以红外目标运动状态和背景环境变化引起的红外目标隶属度信息变化为选择门限,适时切换算法赋值策略,以提高特殊环境下多目标关联的适应性。通过仿真对比证明了该方法具有更好的跟踪精度和稳定性。     

舰船结构塑性动力响应研究进展

从舰船结构塑性动力响应的工程背景出发,简要介绍了该问题当前的研究进展．主要评述了国内外学者所关注的一些基本问题和研究方法,主要包括解析法、近似法、数值法等,以及冲击载荷作用下梁、板、板架、壳体等结构塑性动力响应的研究进展．     

虚拟现实系统中的视觉延迟及其克服算法

虚拟现实(VR)技术问世以来,用户在使用基于VR的飞行模拟器时有时出现恶心、头晕等不适感,这种现象已引起人们的关注。研究表明,视觉延迟是引起这种不适感的重要原因之一。分析了VR系统中视觉延迟产生的原因,并基于卡尔曼滤波技术,设计了视觉延迟克服算法。算法首先假定头部运动是一个随机过程,且有较大的随机加速度,活动幅度一般不超过80mm,建立了头部运动的随机数学模型;其次,采用了测量数据预处理技术以提高预测精度。理论分析和仿真检验都表明,该算法与以往的预测算法相比,计算量增加很少,但预测精度得到了明显的提高。进而减缓了图像的抖动和对操作者头部运动的限制,提高了与虚拟场景的适应能力。