飞行状态敏感的关联门调节算法

机动目标的跟踪精度受飞行状态、噪声等多种因素影响,机动目标发生强机动或者杂波干扰过大都会导致跟踪精度下降。关联门是数据关联算法筛选的有效量测和提高跟踪精度的重要环节。本文提出了一种飞行状态敏感的关联门调节算法(Flight-Status-Sensitive Tracking Gate Adjustment Algorithm, FSSTGAA)。该算法根据目标的飞行状态分析误差的来源及其变化趋势,在跟踪误差尚可接受的范围内,依据误差动态变化率动态调整关联门大小。仿真结果表明,相比于传统关联门自适应算法,本文算法能有效地降低目标丢失率,提高机动目标的跟踪精度。     

基于数据关联融合KCF与Kalman滤波的车辆多目标跟踪

在复杂交通场景下的车辆多目标跟踪,由于车辆之间较高的相似性和交互性,跟踪算法为了保证精度一般都较为复杂,无法满足智能分析应用需求。为此,本文结合简单有效的数据关联算法和快速精准的单目标跟踪算法,提出在线数据关联的多目标跟踪新方法。方法利用目标检测算法获得的当前目标集,通过关联算法建立目标与已形成轨迹集的关联矩阵,并通过行列耦合原则选出最佳关联对作为关联结果,针对不同的关联结果尤其是漏检和严重遮挡的情况,引入KCF与Kalman滤波联合完成目标轨迹的持续更新。实验表明,本文算法对目标误检、漏检以及严重遮挡情况均可以很好解决,并且对目标轨迹的实时准确获取,可以为交通视频智能分析提供可靠的轨迹数据。     

一种新的多机动目标跟踪的GMPHD滤波算法

针对多机动目标跟踪的传统数据关联算法约束条件苛刻、估计精度低、计算量大等问题,提出了一种基于随机集理论的非数据关联的多机动目标跟踪算法.该算法将高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波与"当前"统计模型的优点相结合,绕过了棘手的数据关联问题,能高效处理目标数较大的机动跟踪问题.在漏检、虚警、多机动目标交叉杂波复杂环境下进行了仿真实验,结果表明,该算法具有较高的跟踪精度和稳健的跟踪性能.     

基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法

针对异类传感器观测空间不一致的问题，提出了基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法．该算法首先通过在不同传感器的观测空间上建立多目标运动状态的投影，将多传感器多目标关联问题分解为多个单传感器多目标的关联问题，再对单传感器采用模糊聚类的方法求解关联概率，实现了在密集杂波环境中多目标的数据关联和精确跟踪．该算法降低了多传感器多目标跟踪的复杂性和计算量，有效地解决了异类多传感器可用公共信息少的问题．仿真结果表明，该算法的跟踪误差要小于传统的联合概率数据关联算法，且具有更优越的跟踪性能．     

基于运动模型和数据关联的多目标跟踪

在多目标跟踪的拥挤场景中,目标之间的相互遮挡以及目标外观变化,给多目标跟踪中的目标位置预测和数据关联带来了很大的挑战.利用卡尔曼滤波算法建模目标运动模型对目标轨迹进行预测,能够有效缓解目标外观变化的影响.数据关联是多目标跟踪中的重要组成部分,为此,设计了一种相关性网络来处理多目标跟踪中的数据关联.实验结果证明：利用运动模型在跟踪速度上可以实现实时的跟踪效果,设计的相关性网络有效提升了跟踪器的跟踪精度.     

基于多分辨率光流和多尺度角点的运动车辆跟踪

针对稀疏光流LK(Lucas-Kanade)算法不能稳定跟踪快速移动目标的局限性,提出了基于小波金字塔的多分辨率光流跟踪算法.算法基于多分辨率思想对原始稀疏光流进行了改进,从而实现了准确跟踪快速移动目标.在特征提取方面,提出了多尺度Harris角点检测方法,较好地解决了传统Harris方法的漏检和角点分布不均匀的缺陷,适合复杂交通场景中运动车辆特征提取.实验表明,当运动车辆旋转、移动以及摄像机变焦时,角点始终稳定可靠,并且跟踪算法能够快速、准确地匹配特征角点,实现了复杂交通场景下对运动车辆目标的实时稳定跟踪.     

基于关键点的点对特征三维目标识别算法

针对复杂场景下的三维点云目标识别速度慢,准确率低的问题,提出了一种基于关键点的点对特征三维目标识别算法. 通过直接对关键点建立点对特征,避免了周围邻域局部曲面的特征计算,具有空间维度小和计算速度快的特点. 使用哈希表存储,加快了特征匹配的时间. 利用快速投票方案对模型点云和场景点云进行匹配识别,生成候选位姿,利用贪婪算法对候选位姿进行聚类与筛选,采用ICP算法对物体位姿进行优化,基于配准后的点云重叠情况完成目标识别. 对提出的算法在多个数据集以及真实场景下进行了实验,验证了所提出的识别方法具有可行性和有效性,且对噪声的鲁棒性较强,具有一定的实际工程应用价值.      

多频高频地波雷达目标数据融合与跟踪

强烈的海杂波干扰以及目标起伏严重制约了高频雷达的目标检测与跟踪性能,针对这一不足,提出一种基于多频雷达的数据融合与跟踪算法.通过加权最近邻关联来融合多频数据;通过无味卡尔曼滤波输出跟踪结果.在中国东海舟山海域进行了为期10d的数据采集实验用于验证系统性能.研究了多频雷达数据特点,给出了合适的距离、速度和方位的融合门限及权重设置方法,建立了从检测到跟踪整套处理流程,并提出了用于检验多频工作性能的评价指标.评价指标包括目标在线时间、航迹分裂数目、跟踪区域和定位误差.研究结果表明:通过数据融合和跟踪滤波显著延长了目标在线时间,提高了目标检测概率并减小了定位误差和跟踪中出现的航迹分裂数量,增强了跟踪稳健性.     

基于UPF的红外机动目标跟踪算法

利用红外探测器对目标红外辐射的响应信息进行处理,使得红外搜索与跟踪(Infrared Search and Tracking,IRST)系统成为一个距离可观测系统,建立了目标的观测模型,推导出机动目标跟踪的不敏粒子滤波(Unscented Particle Filter,UPF)跟踪算法.通过跟踪一个高机动目标的仿真过程,对算法性能进行验证,并与扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)跟踪算法进行比较.仿真结果表明:UPF算法的跟踪误差比EKF算法的跟踪误差小300 m左右,鲁棒性好,同时经过高机动周期后,UPF的收敛速度比EKF快.     

基于K-近邻法和粒子滤波的多目标跟踪算法

针对多目标跟踪中目标与观测样本关联难的问题,提出了一种基于K-近邻法和粒子滤波的多目标跟踪算法.首先利用K-近邻方式将目标和观测信息进行数据关联,然后利用粒子滤波算法解决非线性问题的特点,单独对所有目标进行滤波,以完成对目标状态的更新.仿真实验表明,所提算法能够很好地对多目标展开跟踪,与联合概率数据关联算法(JPDAF)相比,能更好地逼近目标的真实轨迹,跟踪精度得到大幅提升.     

逐步回归分析的拓展

给出一种方法,在逐步回归后,使每一前进（后退）步为一单元步,用Ｆ检验来判别这单元步的去留,使回归式子比逐步回归纳入更多的解析变量,同时能减低向后消元法产生多重共线性的可能性．     

基于子空间方法的超超临界机组过热蒸汽系统模型辨识

针对超超临界机组过热蒸汽系统模型辨识,采用基于数据驱动的闭环子空间辨识方法直接得到系统的阶跃响应系数,结合传统的SISO(Single Input Single Output)辨识方法,并利用最小二乘算法回归出系统的低阶传递函数模型.通过对某电厂超超临界机组过热蒸汽系统进行闭环辨识,结果表明,该策略很好地融合了子空间方法的简便性以及传统SISO辨识方法的最优性,并成功用于超超临界机组过热蒸汽系统模型辨识.     

地震动持续时间在抗震设计中的应用

根据收集到的１１２条美国地震记录，研究地震动持续时间对单自由度钢筋混凝土结构累积破坏的影响，统计回归出适合于单自由度钢筋混凝土结构考虑持续时间影响的抗震设计反应谱修正系数的表达式，并给出了如何把单自由度的研究结果推广多自由度中去的方法，从而为把地震动持续时间应用到抗震设计中迈出了第一步。     

一类具有时滞的捕食者-食饵系统的数值逼近

研究了一类具有时滞的捕食系统的数值逼近问题.运用离散动力系统的分支理论,在该系统具有Hopf分支的条件下,讨论了欧拉方法数值求解该系统时,差分方程Hopf分支的存在性以及连续系统与其数值逼近间的关系.证明了当该系统在τ=0τ处产生Hopf分支且时间步长充分小时,其数值解在相应的参数值τh处也存在Hopf分支.     

水轮机调节系统调节品质预估

本文依据常用的水轮机调节系统数学模型,对400多组不同参数值下的调节过程进行计算机仿真。将仿真所得的系统性能指标和调节参数分成三组进行回归分析,得出在水流加速时间常数T_w三个不同范围内调节系统的调节时间T_p/T_w,及最大振幅σ和调节系统各系数之间关系的回归拟合式。所得公式具有较高准确度,且简单实用,可供现场水轮机调速器参数整定时使用。     

增量迭代的软件开发方法

增量迭代的软件开发方法把整个软件开发周期划分为若干个迭代周期,以构架为中心,按相当小的用例增量构造软件,每次迭代都产生一个可运行的不断改进了的系统原型,一个逐渐向目标系统接近的构架基线,从而达到系统的完全实现。所以,它是一个循序渐进的开发方法,其开发过程是可见和验证的。     

基于融合分割和LASSO回归的实时车道偏离预警

在有路面污染、标识干扰等复杂高速道路环境下,车道偏离预警系统的鲁棒性和实时性会变差。为此提出一种利用两种算法融合分割和LASSO回归模型进行车道线检测和偏离预警的新方法。首先,分别采用TopHat算法和OTSU算法分割出车道线背景并进行"与"运算融合,据此准确提取出车道信息;其次,分两步检测车道线,第一步基于概率Hough变换进行直线检测,将检测出的车道线位置设为动态ROI区域并进行卡尔曼滤波跟踪处理,第二步是基于LASSO多项式回归模型对车道线再次进行参数估计和拟合,以改善使用最小二乘法时的过拟合问题;最后,根据设置的虚拟车道线和角度模型进行车道偏离预警决策。实验结果表明,所提出的方法在复杂道路环境下的平均正检率为96.07%,检测速率可达到32 ms/帧,即具有良好的鲁棒性和实时性。     

液压位置系统的时间序列分析

本文讨论了用CAR时间序列模型来辨识液压系统的阶和参数。文中提出了AIC定阶准则和辅助变量法结合,来确定模型阶和参数的方法,进一步根据估计参数的渐近正态性确定模型的子阶和时滞。文中应用该方法辨识了液压位置系统的阶和参数。仿真和实测阶跃响应比较,证明得到的辨识模型是有效的。     

方波上升时间对确定方波响应时间的影响

本文研究确定冲击电压测量系统方波响应时间T_1时,实际方波的波前上升时间t_f对测量结果带来的影响.导出了一个简明的关系式:T_1=T0_+T_1.其中T_0为被测系统的真实响应时间,时间常数T_f跟t_f有关.讨论了该关系式的实际意义.文中还指出,电子技术中常用的波前时间累积公式不能用来计算上述误差.本研究结果易于估算由实际方波的波前带来的误差,可供实际使用.     

离子选择电极信息特性研究

以硝酸根选择电极为例 ,介绍了离子选择电极的响应时间特性 ,建立了硝酸根选择电极在温度阶跃变化下输出电势对时间的响应模型 .本研究中 ,用相关分析最小二乘法拟合响应全过程曲线 ,根据残差平方和准则判定模型的阶次 ;再用最小二乘法逐步拟合确定模型的参数 .为连续自动分析和在线测量提供了基础 .大量实验结果表明 ,建立的模型能很好地拟合响应过程曲线 ,且对一般离子选择电极具有通用性 .