运动参数受限的目标跟踪算法研究

提出一种运动参数受限的目标跟踪算法,对于速度受限目标采用平滑修正滤波跟踪算法,首先使用Kalman滤波得到当前时刻的滤波值,找到平滑精度最高点,根据速度限制条件,对滤波结果进行修正。为了保证滤波的无偏有效性,修正计算得到的结果不参与后续滤波处理。通过理论分析和仿真表明,速度受限跟踪算法在观测误差相对较大以及滤波起始阶段可以使滤波跟踪效果获得较大的改善。     

基于智能球机的视频车辆检测系统的设计

以现有的视频检测算法为基础,根据智慧交通系统的需求设计了一套车辆检测系统.该系统包括客户端模块、命名管道通信模块、特征提取模块、轨迹数据处理模块和数据库存储模块,可以实现检测跟踪道路车辆、计算目标车辆数据、汇总道路数据和查询历史信息等功能.现场测试与运行结果表明,视频车辆检测系统检测精度高,整体性能强,系统运行稳定,能够满足路政需求.     

突发污染源散发特性辨识与仿真研究（英文）

在载人航天器、潜艇、飞机等密闭微环境中,如果发现有污染源存在,确定污染源的位置及其散发特性具有重要意义。笔者提出一种新型的浓度离散随机模型,在采用敏感性分析方法实现污染源定位后,利用隐式与显式卡尔曼滤波相结合的方法实现污染源散发特性的动态辨识与预测,同时完成空气污染物浓度预测。笔者采用蒙特卡罗仿真实验方法对一密闭空间进行了动态仿真研究,仿真结果表明提出的方法可以实现污染源散发特性的快速准确辨识,具有重要的应用价值。

Abstract：

In case of contaminants appear in enclosed spaces such as spacecraft,submarine,aircraft and so on,it is useful to find the contaminant source. A novel algorithm was proposed to identify contaminant source strength based on finite sensors. After having identified the source location by using the Sensitivity Analysis Algorithm （SAA）,this method built a new discrete concentration stochastic model,and combined implicit and explicit Kalman filter. Monte Carlo simulation was used in our experiment. The simulation results show that the new method could track and predict the source strength dynamically; meanwhile,it also could predict the distribution of contaminant concentration.     

载人航天器舱室温湿度最优预测控制研究

目前的载人航天器温湿度控制系统回路中未设回热换热器或电加热器,结构简单可靠,但有时不能满足除湿要求,是优先控制温度的空气参数处理方法。针对该温湿度系统,分析其热湿耦合机理,提出采用优先控制湿度的最优预测控制策略,利用观测数据在线动态估计热湿负荷并预测舱室温湿度变化趋势,结合优化目标函数,获得最优的冷凝空气处理风量,从而实现温湿度最优控制,保证航天员热舒适性。仿真结果证明了该控制策略的有效性。     

基于C/S架构的光纤智能预警系统的软件设计

以C/S架构为基础，根据光纤预警系统的需求建立了系统的平台网络结构.系统依据总体架构可划分为服务端(Server)和客户端 (Client)2部分.服务端主要包括DSP通信模块、前后端交互模块、数据库模块和算法模块；客户端主要包括前后端交互模块、地图显示模块、历史报警查询模块和参数设置模块.设计了基于C/S架构的实时数据软件系统，完成了各功能模块在VS中的实现，并将其移植到系统服务器上进行了性能测试.测试结果表明，本系统能够有效完成数据报警信息的实时处理.     

基于小波重构与时空二维特征的光纤振动识别

针对光纤预警系统提出基于小波重构降噪和时空二维域特征的光纤振动识别.分析光纤振源信号的特征,使用小波重构降噪处理算法对时域信号进行特征提取,并以灰度图展示其明显的特征,进而提出灰度图腐蚀识别算法.通过时空二维域特征分析处理识别方法,能够较好地分类识别入侵振源信号.     

脑电信号中独立分量特征提取与脑力负荷分类

脑力负荷过高会造成作业绩效下降和人因事故,过低则会造成人力资源浪费,所以研究操作人员脑力负荷状态非常有意义。现有脑力负荷分类方法利用脑电(electroencephalogram, EEG)信号特征进行分类,准确率较低。所以,本文针对视觉和操作类脑力负荷提出一种基于脑电独立分量特征的分类方法,该方法采用独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)对脑电信号进行分离,直接对得到的独立分量提取四种不同频段的能量特征,最后将特征作为支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的输入,对脑力负荷进行分类。由于直接使用脑电独立分量特征,所以分类精度高于现有方法,平均分类精度提高29.14%。本文还进一步发现脑电独立分量中存在的眼电伪迹对分类结果没有明显影响。本文提出的方法可以实现快速、准确、自动的脑力负荷分类。     

序列蒙特卡洛滤波在卫星传热反问题中的应用

为了解决卫星在轨外热流辨识与实时温度预测问题,提出采用序列蒙特卡洛SMC(Sequential Monte Carlo)算法实时辨识卫星轨道外热流变化,结合双层集总参数模型,快速准确地预测星载仪器温度变化.SMC算法采用构造温度的后验概率密度函数PPDF的方法进行滤波和预测,使得外热流的在线辨识和温度预测性能得到较大提高.仿真结果表明序列蒙特卡洛滤波方法可以实现卫星热系统动态特性辨识,保证了低维模型参数的自适应辨识的可靠性,实现受控对象温度变化的在线预测技术.     

基于样本选择的跨被试脑力负荷识别

人体的脑力负荷状态与人机操作工作时的工作效率,人力资源分配以及事故的发生等息息相关,因此研究操作人员的脑力负荷状态具有重要意义。为了解决现有脑力负荷识别方法由于训练集中样本数量过少导致分类效果较差的问题,本文提出了一种基于样本选择的跨被试脑力负荷识别方法。将其他被试的脑电数据作为训练集,参考目标被试的少量历史数据对训练集中的特征数据进行样本选择,实现减少样本数量的同时减少训练集和测试集之间的域差异,之后再通过主成分分析对样本选择后的自适应训练集和目标被试测试集特征进行特征降维,最后再用自适应训练集主成分建立支持向量机分类模型识别测试集样本的脑力负荷状态。结果表明,该方法可以在提高分类效率的同时提高分类精度,实现快速、准确的脑力负荷状态识别。     

基于C/S架构的客流检测系统设计与实现

客流检测系统基于Windows平台,以C/S架构为基础,通过对采集视频进行一系列的处理来实现行人的检测跟踪,以及相关客流数据的实时计算与显示.对视频解码模块、检测跟踪处理模块和进程间交互模块的设计作了详细介绍,测试结果表明,系统各模块均达到使用要求,且具有较强的稳定性和可扩展性.