扩频接收机通道处理模块的设计

本文提出了一种扩频接收机通道处理模块的设计方案,其中采用了一种新的载波跟踪环路,使用FLL PLL结合的并行的载波跟踪算法,来实现适合高低动态、高精度扩频接收机方案;同时还采用了一种载波辅助技术,提高了码跟踪环的动态适应能力.     

一种无标定视觉伺服系统的快速跟踪策略

为了提高机械臂跟踪动态目标的跟踪效率,本文提出了一种无标定视觉伺服系统的快速跟踪策略.一方面,该策略通过预测机械臂关节角的方法,使得控制器计算行为与机械臂运动行为同时进行;另一方面,该策略使用最新的图像信息计算关节角,提高了系统的实时性.在仿真实验和实物实验中,构建了应用不同跟踪策略的两个无标定视觉伺服系统以跟踪动态目标.最后,通过对比两系统的跟踪时间和跟踪路径,验证了新跟踪策略的快速性、实时性和抗干扰性.     

外置式激光跟踪测距系统球形跟踪伺服装置的误差分析

提出一种新的外置式激光跟踪测距系统。该系统根据激光跟踪测量系统的原理和动态响应要求，采用球形跟踪伺服装置的设计思想，设计了两维旋转跟踪伺服装置，并进行了误差分析研究。结果表明，该装置具有结构简单、跟踪精度高、动态性能好的特点，且具有良好的实用价值。     

基于ZPET-FF和ESO的直线伺服鲁棒跟踪控制

提出一种将零相位误差跟踪和前馈(ZPET-FF)与扩张状态观测器(ESO)相结合的重复控制方法,以提高宏动台直线电机伺服系统的跟踪性能.以ZPET-FF作为前馈跟踪控制器,将信号估计器估计的跟踪误差和系统的实时误差作为其输入信号,将控制器对系统的跟踪误差进行实时补偿,以降低参数变化对系统的影响,有效提高系统的带宽和跟踪性能,减小系统的动态跟踪误差;采用ESO补偿系统中的各种扰动抑制噪声,以提高系统的抗干扰能力.实验结果表明,所提出的控制方法不仅提高了系统的动态跟踪性能,而且减小了系统的跟踪误差.     

两轴平台式导引头伺服系统预设性能控制

为了提高两轴平台式导引头伺服系统的动态跟踪性能和鲁棒性,提出一种不依赖初始误差的预设性能控制方法,通过设计一种新的性能函数,取消了对初始误差必须可知的限制,简化了控制器的设计.针对该系统面临的复杂干扰、参数摄动等问题,以及跟踪精度要求高的特点,本文采用的预设性能控制方法可以将角度以及角速度误差控制在设定的性能函数界之内,从而保证了系统响应的动态和稳态特性.文中对算法的稳定性进行了Lyapunov证明,保证了系统的稳定性.仿真实验表明,文中的方法鲁棒性强、精度高,进一步提升了系统的跟踪性能.同时,算法的结构简单,应用前景广阔.      

基于强化学习的指定性能轨迹跟踪最优控制

为保证无人船对期望轨迹的高动态精确跟踪,针对带有输入饱和限制的无人船轨迹跟踪系统,提出一种基于强化学习的指定性能轨迹跟踪最优控制策略.采用双曲正切函数逼近饱和函数,并利用指定性能控制技术将无人船跟踪误差进行误差转换,使跟踪动态误差约束在期望的指定范围内以保证轨迹跟踪系统的高动态性能.在此基础上,采用最优控制理论与强化学习中基于神经网络的Ac-tor-Critic 控制框架设计无人船轨迹跟踪最优控制方法,同时解决了控制输入饱和限制的问题.基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了本文控制策略下无人船轨迹跟踪系统的稳定性,保证了跟踪误差均在指定的范围内.仿真实验也验证了本文策略的有效性与优越性.     

关于云计算环境中虚拟机快照技术的综述

在云计算环境中一个重要的技术是硬件和储存资源的虚拟化,而虚拟机的快照可以提升云端平台的服务质量,当系统发生错误时,可以透过快照回复到之前某个时刻的状态,让系统从快照点继续执行,减少因系统错误而造成的数据丢失;本研究提出了一个策略型的快照,透过两种不同类型快照相互搭配,为用户系统提供保护,用户只需在接口上选择虚拟机的保护级别,系统将自动的进行快照,在虚拟机发生故障时,自动选用最近一次的快照进行还原,透过以上所提出的机制,可以将使用者的损失降低,让使用者可以更加的轻松以及放心地去使用这些云端服务。     

在线社会网络的动态社区发现及其演化

分析了目前动态社区发现及其演化所存在的问题,提出了一种新的动态社区演化方法.该方法利用静态社区挖掘算法提取不同时间快照的每个社区,然后计算出相邻快照的社区之间的演化影响力,进一步分析连续快照中社区结构的发展演化过程.在新浪微博、网络测量Gnutella等大规模实验数据集上的验证,证明了该方法的有效性.此外,实验中还分析了社会网络中节点的出现和消失的频繁程度会影响社区稳定性以及社区结构的演化.      

基于边缘增强模板匹配的PTZ主动目标跟踪系统

为实现对运动目标的动态跟踪,设计了基于PTZ摄像机的主动实时跟踪系统,实现对高关注度目标进行持续跟踪。该系统采用背景建模方法检测当前视野中的运动目标并进行跟踪,针对感兴趣目标采用基于边缘增强模板匹配(EETM)方法进行主动跟踪,并提出了一种简单有效的PTZ摄像机控制方法。采用海康威视球机进行测试,测试结果表明:该系统利用低成本PTZ摄像机可以实现对静态场景和动态场景中目标的检测和跟踪,对感兴趣目标进行主动跟踪,PTZ摄像机控制平稳,能够满足实时性的要求。     

基于误差空间的UUV三维鲁棒跟踪控制研究

针对水下无人航行器(UUV)系统存在非线性和不确定性的特点,采用基于误差空间理论的跟踪控制方法,进行UUV在复杂海洋环境以及自身工作状态和模块配置变化时的空间跟踪控制问题研究. 以海浪干扰下的深度跟踪控制仿真实验分析该控制方法的鲁棒性. 该控制方法的理论基础是结合被跟踪平台的动态过程,以被跟踪平台和跟踪平台的空间误差为状态空间的状态量组成误差空间系统. 由于融合了被跟踪平台的动态过程和跟踪误差,跟踪精度和跟踪能力增加,同时系统的鲁棒性也增强.      

协同网络下分布式跟踪的动态传感器管理

协同网络系统采用分等级的分布式信息处理结构,在实现对杂波中多目标的精确跟踪时,需要考虑量测起源不确定性问题和传感器对目标及局部融合中心的同时分配问题.针对上述问题,文中提出了一种适用于分布式跟踪的动态传感器管理方法.首先以修正Riccati差分方程的解作为目标跟踪性能的评价标准,据此构建传感器管理的目标函数,然后根据分层优化策略,利用蚁群算法实时求近似优解,最后基于分布式融合算法获取多目标的最优跟踪轨迹.仿真结果表明,与NN分簇和MV分簇两种传感器管理方法相比,文中所提方法具有更高的目标跟踪精度和网络资源利用率.     

基于Kalman滤波器与肤色模型的手势跟踪方法

有效和鲁棒的手势跟踪是动态手势识别的前提,针对手势及其运动的特点,提出了结合Kalman滤波器和肤色模型的手势运动目标跟踪方法.首先通过背景差法和YCb’Cr’空间上的椭圆肤色模型检测出手部运动目标,通过目标区域的空间结构参数来设置Kalman滤波器的各项运动参数,然后计算空间结构特征的跟踪匹配函数对目标预测位置进行修正,获得运动手势目标区域及其运动轨迹.实验结果表明,所提方法能有效地跟踪手势,并能较好地适应手势在运动过程中的手形变化、轨迹转弯等情况,检测准确,鲁棒性高.     

基于Mean Shift的视频图像检测与跟踪

在复杂背景的视频图像中,实时、准确、连续、长距离的跟踪以人为对象的目标,是一件很困难的任务。人体对象在跟踪目标图像位置的变化时,一直随着姿态的变化而改变,因此这是一个非常典型的非刚体目标,对这类目标采用简单的模板匹配的方法进行目标跟踪,无法达到准确的跟踪。均值漂移（Mean Shift）是现今最受欢迎的对象跟踪方法之一,广泛的运用于人脸的跟踪,文章提出了一种基于均值漂移算法的复杂背景视频图像检测与跟踪算法。在运动目标跟踪中,提出了以直方图为模式特征,以均值漂移算法为核心算法的目标跟踪算法,通过实验表明该跟踪算法能对候选目标进行运动检测,完成实时跟踪,同时有效抑制了局部遮挡、背景混乱等,过滤了伪目标,保证了跟踪的可靠性。     

一种基于数据融合的目标跟踪方法

为了提高相控阵波束的跟踪能力,基于多设备源的测量信息,提出一种基于数据融合的目标跟踪方法。该方法依次进行数据外推时延修正,数据检择,坐标变换,再进行测量数据的平滑滤波处理,最后利用动态加权的数据融合处理方法,提高了目标的跟踪预测性能。仿真实验结果表明,提的基于动态加权数据融合的目标跟踪方法具有较高的目标跟踪精度,满足系统要求。     

基于Kinect的目标跟踪与避障

利用Kinect实现室内移动机器人的目标跟踪与避障功能,其中Kinect提供的光学图像用于实现机器人视觉目标跟踪。利用Kinect的人脸识别功能,避免当环境中出现多目标时,机器人对运动目标的识别出现混乱;同时增加了增量子空间对视频信息进行及时更新,避免机器人因目标移动较快而跟丢目标;利用T-S模糊神经网络法实现避障功能,相比传统算法有效改善了其收敛性。在移动机器人CRX10上实验证实了该系统能够较好地完成目标跟踪的同时具有躲避障碍物的功能。     

改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法

为解决视频监控系统中因光照变化、相似颜色干扰及快速动目标而导致的目标易丢失问题,提出一种改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法。首先采用三帧差分和ViBe算法结合进行前景目标提取和检测,以消除鬼影的干扰,利用色度特征和梯度特征相结合的方法来抑制阴影;同时通过将边缘特征融入到Meanshift算法中,引入运动矢量在当前帧中预测下一帧运动目标的位置,实现场面监视环境中运动目标的持续、准确跟踪。通过在监控视频中行人、车辆及飞行器等不同场面目标做实验,验证了本文方法不仅能够持续、准确地跟踪运动目标,并且可适用于场面雾天低能见度条件下的运动目标跟踪。     

审计信息系统全覆盖联网数据精准定位方法

针对传统数据定位方法中存在的定位精度较低、时间较长等问题,提出审计信息系统全覆盖联网数据精 准定位方法。采用近邻方法对审计信息系统全覆盖联网数据关联进行分析,引入相关品质函数理论,将传感器 获取的多特征数据转入到关联判决过程,计算关联测度。在此基础上,根据关联测度的计算结果,通过改进的 KCF 算法组建目标跟踪器,利用跟踪器获取目标具体的运行状态,采用数据关联算法得到目标相对应的跟踪集 以及检测集,根据加权融合三特征的跟踪结果,准确获取审计信息系统中各个目标数据的具体位置,实现数据 精准定位。仿真实验结果表明,所提方法能快速准确获取审计信息系统全覆盖联网数据的具体位置。     

基于改进TLD的自动目标跟踪方法

视觉跟踪一直是机器视觉研究热点,TLD（tracking-learning-detection）算法是近年来出现的一种高效的视觉跟踪算法,针对TLD算法中Lucas-Kanade（LK）光流法无法有效跟踪物体快速移动和尺度变化的问题,采用金字塔光流法对TLD算法进行改进。并将所跟踪物体形心作为图像定位参考点,提取物体定位信息,通过定位信息运用比例-积分-微分（proportion-integral-derivative,PID）控制算法控制摄像头舵机云台转向,使摄像头快速、灵活、精确地自动跟踪指定物体。通过系统测试,与传统TLD算法对比,采用金字塔光流法改进的TLD目标跟踪算法在跟踪目标发生光照变化、尺度变化等情况时,具有更加优良的跟踪性能,准确将跟踪目标形心位置提供给控制部分,控制算法高效灵活,在获取信息后精确、快速地控制摄像头方位,使其正对跟踪目标。该系统对目标跟踪技术、安防技术、自动瞄准系统具有重大意义。     

基于嵌入式的智能目标检测与跟踪系统

借鉴嵌入式系统在电子技术、信号处理和计算机等领域运用的成功经验,在分析目标检测与跟踪算法的基础上,将改进的目标检测与跟踪算法植入嵌入式系统,设计一种基于嵌入式S3C2410处理器的目标检测与跟踪系统,给出该系统的硬件结构和软件程序流程图,并以具体的飞行目标对其进行目标识别和跟踪。通过实验发现该系统可实现目标的准确跟踪。