Joint Optimization Strategy for Video Transmission over Distributed Cognitive Radio Networks

A novel joint optimization strategy for the secondary user( SU) was proposed to consider the short-term and long-term video transmissions over distributed cognitive radio networks( DCRNs).Since the long-term video transmission consisted of a series of shortterm transmissions, the optimization problem in the video transmission was a composite optimization process. Firstly,considering some factors like primary user’s( PU’s) collision limitations,non-synchronization between SU and PU,and SU’s limited buffer size, the short-term optimization problem was formulated as a mixed integer non-linear program( MINLP) to minimize the block probability of video packets. Secondly,combining the minimum packet block probability obtained in shortterm optimization and SU’s constraint on hardware complexity,the partially observable Markov decision process( POMDP) framework was proposed to learn PU’s statistic information over DCRNs.Moreover,based on the proposed framework,joint optimization strategy was designed to obtain the minimum packet loss rate in long-term video transmission. Numerical simulation results were provided to demonstrate validity of our strategies.     

船舶航向跟踪系统自适应滤波反步终端滑模控制

针对船舶航向非线性系统,提出了一种基于自适应滤波反步法的终端滑模控制器. 系统由二阶非线性野本模型和舵机响应模型串联组成,考虑了模型不确定性和外部干扰等未知项,并由模糊系统对未知项进行在线逼近. 首先引入二阶低通滤波器,避免了对虚拟控制律的解析求导,从而简化了反步控制器的设计,而且滤波器的低通特性可大大减小测量噪声的影响;然后利用滤波反步法的结果设计了终端滑模面,并最终得到了使系统跟踪误差有限时间收敛的终端滑模控制器. 根据Lyapunov理论证明了闭环系统所有误差变量均是一致最终有界的. 仿真结果验证了所提方法的有效性.      

速度欺骗干扰对反舰PD导引头的相干视频仿真

现有的末制导雷达电子干扰仿真评估试验对弹道解算模型进行了较大简化,普遍采用质点模型,使得仿真结果严重失真.讨论了六自由度闭环弹道仿真中的脉冲多普勒雷达导引头(PDRS)相干视频仿真,并针对典型的速度波门拖引干扰场景进行了仿真试验.结果表明速度波门拖引干扰对角度跟踪回路无直接影响,仅影响了角速度估计的收敛性,导致制导精度并无太大变化.该结论和暗室测量结果相吻合,表明PDRS相干视频模型用于6自由度闭环弹道仿真非常准确,为战术巡航导弹的参数设计和性能评估提供了一个有效和实际的解决方案.     

基于最小费用流建模的目标跟踪器研究与仿真

针对目标跟踪中的物体遮挡、光照影响、杂波扰动等问题,设计一种基于最小费用流建模的跟踪器。该跟踪器把整数规划与最小费用流模型相结合,将目标跟踪问题转变为可解的线性规划问题。与其他同类型跟踪器相比,该跟踪器具有更好的跟踪准确性。实验结果表明：运用最小费用流模型的跟踪器可以对复杂环境下的多个目标进行稳定跟踪,提升了跟踪的鲁棒性。     

DVC中基于残差子带分组的自适应噪声模型估计

为提高噪声模型的估计精度,改善系统率失真性能,文中提出了一种基于残差子带分组聚类的自适应噪声模型估计方法.首先根据频率高低对残差子带进行分组,然后由组内子带残差样本生成特征矢量,进而利用改进的模糊c-均值聚类算法对当前解码子带进行聚类,最后计算出每类残差系数的噪声参数.实验结果表明,相比于相邻子带聚类-方差估计算法,文中所提算法能够更加准确地匹配残差分布特征,率失真性能平均提升0.60 d B,且解码时间平均节省40.59%.     

两轮智能车跟踪控制系统的研究

自平衡式两轮机器人是多变量、强耦合对象,文章针对斜坡上的两轮智能车的目标跟踪问题,设计了基于T-S模糊控制器的跟踪控制系统,该系统包括底层平衡控制器、底层转弯控制器和全局运动控制器。底层的平衡控制应用T-S模糊控制器,并利用LQR线性控制器来简化控制器的参数设计。底层转弯控制器采用PI算法,在此基础上运用李雅普诺夫函数方法,进行了全局运动控制器的设计,得出了具有全局渐近稳定的控制律。最后通过仿真验证了该方法的正确性和可行性。     

基于专利分析的河南省新能源汽车产业及关键技术发展研究

本文在对河南省新能源汽车技术现状与发展趋势等进行研究的基础上,对新能源汽车关键技术数据进行深入分析,客观呈现了河南省新能源汽车产业领域关键技术的发展状况和面临的竞争态势,以及未来的发展趋势,为政府决策部门完善产业政策与制定竞争战略提供参考,为新能源汽车相关企业提供了客观准确的技术分析数据。     

基于视觉显著性特征的自适应目标跟踪

为解决运动目标跟踪过程中候选目标信息描述单一的问题, 提出一种基于视觉显著性特征融合的自适应目标跟踪算法。提取目标颜色、颜色的变化、强度和运动信息构建目标四元数模型, 采用相位谱重建算法检测目标的显著图(Saliency Map), 并根据特征相似度大小自适应调整权值, 融合视觉显著性特征和颜色特征实现目标跟踪。实验结果表明, 该算法能有效克服部分遮挡和背景融合干扰, 从而实现复杂背景下目标的准确跟踪。     

SINS非线性自对准中的强跟踪UKF算法设计

为了实现噪声不确定和干扰环境下捷联惯导系统(SINS)的快速初始对准,结合无迹卡尔曼滤波(UKF),从强跟踪滤波2个条件出发,提出了一种新的强跟踪UKF算法.该算法充分利用了SINS非线性自对准滤波模型的特点,简化了强跟踪UKF的步骤,很大程度上减小了计算量,提高了算法的实时性.在给出算法流程的同时给出了该强跟踪UKF成立的证明,并根据强跟踪滤波充分条件给出了次优渐消因子求解过程,分析了算法的优越性.最后,通过SINS大方位失准角初始对准仿真和车载试验结果证明了新的强跟踪UKF算法的正确性和优越性.     

焊接视觉跟踪机器人数学建模和工作空间分析

摘要： 针对大构件相贯线型空间焊缝的视觉跟踪方法,设计并制造了8自由度焊接视觉跟踪机器人.描述了一种空间机器人建模方法,主要思路为将移动坐标系从绝对坐标系原点,顺着关节机构移动到机器人末端工作点,运用此法对机器人进行数学建模并仿真,得到机器人运动学正解,运用数值法对机器人进行工作空间分析,得到工作空间三维图和侧向剖面图.仿真结果证明数学建模方法的有效性,空间分析结果表明本机构工作空间无空洞,工作范围符合设计要求.最后用物理样机对空间曲线型焊缝进行运动跟踪实验验证.