基于粒子滤波的目标主动轮廓跟踪算法

传统的粒子滤波方法采用若干维参数定义的简单几何图形给出跟踪结果,不能精确表示现实中具有复杂形状的目标物体。针对这一问题,该文提出基于粒子滤波的主动轮廓算法,用于计算复杂形状目标的轮廓跟踪任务。在目标状态后验分布的模拟样本基础上引入主动轮廓模型,并使用带权粒子定义其能量函数,使得模型的轮廓线向具有重要权重粒子的所在区域演化,并最终收敛到具有最大目标似然的图像区域,从而实现对目标物体的全局运动及局部形态演化的同时估计。精确的目标区域提高了目标模型的更新精度,避免了跟踪中漂移现象的发生。最后,结合真实机场监控验证了该方法在实际复杂场景下的有效性及鲁棒性。     

广义合作目标跟踪的误差空间估计方法

提出了广义合作目标的概念及误差空间估计方法,提高了光电跟踪系统的跟踪精度与平稳性。该方法采用引导数据与引导误差描述目标的运动,通过将目标的机动分散到引导数据和引导误差,在目标状态空间中根据目标的运动模型进行滤波,在误差空间中根据引导误差模型进行滤波与预测,再进行合成得到目标位置预测数据。实验结果表明在相同的机动水平下,该方法的跟踪性能优于Kalman滤波与强跟踪滤波。     

基于多簇头K连通的抗毁拓扑构建方法

针对无线传感器网络复杂应用环境中簇头节点失效问题,提出一种改进的多簇头K连通抗毁拓扑结构构建方法。通过节点连通可靠度选举多个簇头,当簇头节点失效时,临时簇头集合中权值最大的节点自动升级成为簇头,同时利用K连通检测算法检测出关键节点并调整其发射功率实现K连通拓扑构建。该方法节约了簇头节点失效后网络重新进行簇头选举所耗费的时间及能量,并且增加了关键节点与周围节点之间的信息交互边。仿真结果表明:相比基于K-Means算法的普通分簇拓扑构建方法,该方法可使网络丢包率降低15.63%,端到端时延降低20.1%,提高了网络的抗毁性。     

一种改进的高斯粒子滤波室内节点跟踪算法研究

粒子滤波器(PF)是非线性估计领域一个重要方向。为了避免粒子失去多样性的问题,基于启发式优化算法的思想,提出了一种新的引力高斯粒子滤波算法(GSA-GPF)并将该算法用于室内节点轨迹跟踪问题。在使用高斯粒子滤波器(GPF)估计出粒子分布及权重后,采用引力搜索算法使粒子向高似然区域移动,增加了有效粒子数,同时,GSA-GPF避免了PF中重采样过程的缺陷,减小了粒子多样性的损失。仿真结果表明:GSA-GPF有效地抑制了常规PF的发散现象,在少量粒子数的情况下,将其跟踪误差减小了约64.1%,并且与粒子群优化的GPF相比,保持了更好的滤波精度。     

高等学校岗位绩效工资实施策略研究

在非线性条件下，扩展Kalman滤波(EKF)的应用最为广泛。但是，由于它采用了Taylor展开的线性变换来近似非线性模型，因而存在计算量大、实时性差、估计精度低等缺点。粒子滤波(PF)用一些带有权值的随机样本(粒子)来表示所需要的后验概率密度，并通过这些粒子的加权来估计目标运动的状态，从而得到基于物理模型的近似最优数值解，具有精度高、收敛速度快等特点。通过仿真实验将PF与EKF的性能进行了对比，并且研究了噪声协方差与粒子数对PF的影响。PF与EKF的对比实验结果表明，在强非线性条件下，PF比EKF跟踪精     

粒子滤波算法的FPGA设计与实现

粒子滤波在非线性和非高斯的场合有着广泛的应用,但由于其计算量大、运算速度慢等原因限制了粒子滤波在实时性系统中的应用．本文以FPGA为核心实现粒子滤波算法,采用模块化功能设计,在运用中简化了粒子滤波算法,提高了运算速度,以被动定位系统中目标跟踪为例进行仿真,验证了该方案的有效性．实验结果表明：该方案具有速度快、占用资源少的特点．     

基于密度分簇的无线传感器网络定位算法

针对MDS-MAP(P)算法存在节点间最短路径距离计算误差、合并误差及算法复杂度过高等问题,提出了一种基于密度分簇的算法MDS-MAP(DB)。该算法选择邻居节点数最多的节点作为分簇机制的开始节点,一跳邻居节点组成的簇域内利用三角不等式法则测距,两跳内节点组成的簇域内利用最短路径法测距,且每个簇域内只有簇头节点执行测距算法,降低了测距误差及算法计算复杂度,提高了算法的性能。仿真实验结果表明,该算法具有更小的定位误差。     

基于多节点姿态信息融合的行人步长估计算法

针对单节点行人惯性定位算法中步长计算精度较低的问题,提出了一种基于多节点运动姿态信息融合的行人步长估计算法。首先,根据行走时足部节点Z轴加速度与X轴角速度的波峰、波谷值变化特征检测行人的步态;其次,通过腿部4个节点X轴角速度的波峰及波谷值变化特征,对足跟着地动作的识别进行约束;最后,结合行人双腿长度信息、步态检测结果及腿部俯仰角信息解算得到行人步长。实验数据表明,该步长估计算法能与身体多个部位的运动信息相结合,行人步长平均估计精度可达98.9%。     

基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法

研究了非线性环境中的集中式多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法。算法通过广义S-D分配技术实现每个传感器中的量测与目标的数据关联,求得所有可能互联中的最佳划分,然后按照顺序多传感器联合概率数据互联算法,依次处理最佳划分中各传感器源于同一目标的量测,在此基础上通过不敏卡尔曼滤波(UKF)解决非线性系统中的目标跟踪问题。最后给出了该算法与MSJPDA/EKF算法的仿真比较,结果表明该算法具有更高的稳定性和跟踪精度。     

微弱高频CW信号的自适应滤波

高频电报(CW)是强噪声背景下战术应急通信的主要工作方式,由于高频信道是典型的随参信道,不可能事先已知干扰噪声的统计特性。该文提出了一种基于ARMA新息模型的CW信号自适应Kalman滤波方法,以解决高斯背景下高频电报系统干扰噪声方差未知的问题。根据CW信号的时频域特征定义状态空间随机信号模型,构造ARMA新息模型,通过在线辨识新息模型参数来估计Kalman滤波增益,实现CW信号的自适应跟踪滤波。仿真结果表明,该方法能够有效估计微弱高频CW信号时域波形,算法可递推实现,实时性强。     

当前统计概率数据关联算法

目标跟踪领域的一个研究重点是如何解决在密集杂波环境下机动目标的跟踪问题。机动目标跟踪的关键是解决目标模型的不确定性,而密集杂波环境则使这个问题变得更加复杂。针对这一问题,提出一种当前模型概率数据互联算法。该算法将当前模型算法与概率数据互联相结合,在使用概率数据互联算法的同时,利用当前模型算法对目标出现的机动进行自适应滤波。最后,给出了算法的仿真分析,仿真结果说明该方法能够有效地跟踪杂波环境中的机动目标。     

基于虚拟网格技术的自适应车辆跟踪算法的研究

为了解决车辆跟踪速度、精度、非线性等问题,引入简化跟踪目标图像信息的虚拟网格技术,结合改进的Kalman预测理论,构建自适应车辆跟踪算法,利用该算法完成对移动目标车辆进行实时检测跟踪。测试结果验证了算法提高视频图像中移动目标跟踪速度,且以较高的精确性对单个、多个移动目标进行检测跟踪。     

无线传感器网络功率控制的质心定位算法

在无线传感器网络的诸多应用中,迫切需要对事件发生区域或者数据来源进行定位,特别是在无锚节点的情况下。为此该文提出一种基于功率控制的质心定位算法(CLAPC),采用离散功率控制的方式对目标区域进行虚拟网格划分,从而确定包含未知节点的最小区域,在提升系统能效的同时,提高了节点的定位精度。算法无需部署锚节点,具有较高的实用性,仿真实验也进一步验证了算法的有效性。     

基于SRCDKF的交互式多模型算法

给出了一种基于平方根中心差分卡尔曼滤波的交互多模型(IMM)算法.该算法较好地解决了非线性条件下机动目标跟踪的问题,可获得比基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的IMM算法更好的数值稳定性、计算精度和收敛速度,还避免了复杂的Jacobi矩阵运算.Monte Carlo仿真验证了该算法的可行性和有效性.     

基于模糊Topsis的传感器资源分配算法

影响传感器资源分配的目标属性有多种.文中将目标模糊多属性效用作为传感器资源分配的依据,提出了一种基于模糊Topsis的传感器资源分配算法,并分别给出了影响资源分配的目标多属性模糊效用函数.提出了几种传感器资源分配性能评价指标.仿真结果表明,该算法充分考虑了目标跟踪和威胁等多因素,更符合不同目标对传感器资源的需求.     

一种激光雷达的机动目标跟踪算法

分析了激光雷达在点跟踪模式下的工作特点，得到了适用于此激光雷达边缘跟踪的四象限输出加权方法。不少文献中都讨论过跟踪算法。经过对这些算法的研究，提出的新算法基于双模型、两次检测结构的卡尔曼滤波器，并外加一些举措提高了它的精度。这种算法有运算量简单、精度高的优点。计算机访真结果显示了它的有效性。     

SAR原始数据的模拟研究

针对面目标，给出了合成孔径雷达（ＳＡＲ）系统中获取原始数据的算法及其模拟结果。对模拟的面目标采用矩形网格模型，根据雷达目标的反向散射机理获取雷达原始数据。采用标准的Ｒ－Ｄ算法，通过计算机模拟，得到了面目标的成像结果。     

雷达群组网中几种目标跟踪滤波器的比较

在雷达群组网目标跟踪中,目标量测在雷达各自的坐标系下,而目标跟踪却在公共坐标系下,针对这种混合坐标系下异地雷达目标跟踪问题,通常解决这类跟踪问题的滤波算法有CMKF法和EKF法.文中从测量误差模型出发,给出了适用于群组网目标跟踪算法的推导过程,并且通过仿真实验和分析,比较了几种算法的优缺点并给出了结论.     

GMM驱动镗杆镗削倒锥形销孑L闭环控制研究

针对GMM智能镗杆镗削异形销孔控制难度大的问题,以现有的控制系统硬件为基础,进行了DSP控制系统的 软件设计,包括A/D采集、反馈检测算法和闭环控制算法的编程实现。并在此基础上开展了控制系统整体性能的测试 实验,分别采用开环逆模型补偿控制、普通PID控制和前馈逆补偿PID控制3种控制方法对实际加工活塞销孔的刀具轨 迹进行了相应的轨迹跟踪实验。实验结果表明,对于低频加工轨迹,采用前馈逆模型补偿PID控制精度比开环逆模型补 偿控制精度要高,达到预期的技术指标。所建立的闭环控制系统具有很好的应用效果。