用于人机交互的交流式电磁跟踪系统的研究

虚拟现实系统和计算机仿真系统中广泛采用电磁跟踪系统测量用户的头部或手部的位置和姿态来实现人机交互。本文分析了目前已有的直流式电磁跟踪系统的不足，提出了一种采用交流信号作激励源的交流式电磁跟踪系统，研究了该系统的结构，推导了用于提取传感器接收信号的递推数字互相关算法，讨论了算法参数与算法性能的关系。仿真实验证明了算法的有效性及理论分析的正确性。本文的研究成果为实际的交流式电磁跟踪系统的设计提供了理论依据。     

一种获得磁跟踪系统参数的简单方法

提出了一种获得磁跟踪系统参数的简单方法，给出了利用磁传感器和三轴正交线圈作为磁场检测器件时的算法公式。该方法通过测量磁场中与发射线圈轴垂直的平面上三个点得磁场信号获得对应该发射线圈的各系统参数。试验结果表明利用该方法获得的参数相对利用传统方法获得的参数提高了系统定位精度。     

二阶动力学系统模型的跟踪设计

考虑了基于分散状态反馈控制律的二阶动力学系统输出渐近跟踪设计,该控制律包括被控对象状态和参考模型状态两部分。给出了问题解的存在条件:两个矩阵方程,其中一个为二阶Sylvester矩阵方程。给出了所有控制器增益阵的完全参数化表达式。归纳出了二阶动力学系统模型参考输出跟踪控制律的设计算法。该算法直接基于原系统的参数矩阵,无须对系统增广或变换,仅涉及自由参数的选取和一些简单的代数运算,便于工程应用。仿真结果说明所给出的算法是有效的。     

基于a&ω六自由度运动模型的船舶运动参数发生器

针对航海模拟器中船舶运动数学模型建立过程过于复杂、仿真的有效性难以验证的问题, 结合船舶自身机动特点设计了一种新的船舶运动参数发生器, 可生成航海模拟器所需的各船舶运动参数。首先, 在响应模型的基础上, 建立了基于线加速度和角速度(linear acceleration and angular velocity, a & ω)的船舶运动模型。然后, 通过船舶运动微分方程求解了船舶位置、速度、姿态、航向等运动参数信息。最后, 提出相似度评估指标并将其应用于基于实测数据的仿真的验证。仿真验证结果表明, 船舶运动参数发生器能有效地模拟船舶在多种机动状况下的运动, 各船舶运动参数的相似度均在80%以上, 是一种有效的航海模拟器的船舶运动模拟仿真研究方法。     

电磁跟踪系统磁传感器三轴非理想正交的快速校正算法

六自由度电磁跟踪系统由于磁传感器三轴非理想正交,系统引入误差导致参数定位精度降低。为了克服传统的基于共轭次梯度算法和神经网络模型校正方法存在的算法复杂、计算耗时较长、精度较低的缺点,提出了以误差校正矩阵〖WTHX〗P〖WTBX〗为基础的快速校正算法,同时实现了非正交参数的提取和系统误差的校正。通过系统特定参数的跟踪模型,构造了包含非正交参数的线性方程组,求解出误差校正矩阵。数值模拟结果表明,该方法具有算法简单、计算量小、快速准确的优点,可以有效校正电磁跟踪系统由于磁传感器三轴非理想正交而引入的参数误差,提高了系统定位精度。     

基于算法参数、模型与模型参数优选的智能DISOPE方法

给出了 DISOPE算法收敛速度指标的定义 ,提出了基于算法参数、模型与模型参数优选的智能 DISOPE方法 ,有效地改善了 DISOPE算法的收敛性能和实用性 .仿真表明了该方法的可靠性和有效性 .     

空间电磁对接轨迹跟踪的自适应控制

面向在轨服务的空间电磁对接技术能克服传统基于推力器对接所固有的不足,应用前景广阔。航天器对接是一个相对距离逐渐减小的过程,应用于控制器设计的解析远场电磁力模型具有强非线性,且模型误差随相对距离的减小而逐渐增大。基于Lyapunov稳定性理论开展空间电磁对接轨迹跟踪控制器的自适应设计,通过控制参数在线修正以消除模型的不确定性以及外界干扰的影响;开展控制参数整定分析,证明了自适应控制策略的渐近稳定性。理论分析及仿真结果表明,空间电磁对接的自适应控制策略是可行的,并且具有渐近稳定性。     

基于算法与模型参数优选的智能DISOPE方法

本文给出了ＤＩＳＯＰＥ算法收敛速度指标的定义,提出了基于算法与模型参数优选的智能ＤＩＳＯＰＥ方法,有效地改善了ＤＩＳＯＰＥ方法的收敛性能和实用性。仿真表明了该方法的可靠性和有效性。     

视线跟踪系统光源位置与视线分辨参数关系研究

为实现红外电视法视线跟踪人机交互系统工作参数自适应标定,通过对人机交互空间各组成部分相互关系的分析,提出一种视线分辨角和方向角检测视线方向的方法,并建立走系统模型。利用建立的模型和提出的方法进行了仿真实验,重点研究了眼睛注视交互界面上不同目标时,视线分辨参数在光源不同位置情况下的变化规律。试验结果表明,光源在交互界面中...     

电磁跟踪系统磁场畸变规律数值模拟及校正方法

电磁跟踪系统参数定位精度易受工作环境中金属物体的影响。为了研究由于金属干扰导致电磁跟踪系统空间磁场的畸变规律,采用基于消息传递模式的网络并行计算系统和区域分割技术实现了并行时域有限差分算法。引入快速傅里叶变换算法,克服了系统激励源频率较低难以模拟的困难。通过对磁场畸变规律的研究,引入误差校正矩阵,通过修正发射矩阵进而校正磁场畸变引起的目标参数定位误差。采用正交多项式拟合的算法求解误差校正矩阵,数值模拟结果验证了校正方法的正确性,可以明显提高磁场畸变时系统参数的定位精度。磁场畸变规律的数值模拟,降低了系统实时数据采集的工作量,提高了系统校正方法检验的快速性。     

电各向异性介质目标散射分析的快速偶极子法

提出一种求解电场体积分方程的快速算法--快速偶极子法 (fast dipole method, FDM),并用其求解了三维非均匀电各向异性介质目标的电磁散射问题。该方法基于等效偶极矩法 (equivalent dipole-moment method, EDM) 和Schaubert-Wilton-Glisson (SWG)基函数。在EDM中,将SWG基函数的体元对用偶极子等效,加快了阻抗矩阵元素的计算速度,但是并不能降低内存需求和矩阵求解时间。快速偶极子法通过简单的泰勒级数展开将阻抗矩阵元素的计算自然地转化为聚集-转移-发散的过程,有效地缓解了矩阵求解时间和内存消耗的矛盾。数值结果表明该方法的高效性以及令人满意的数值精度。     

基于概率主成分分析表观模型的视觉跟踪

在粒子滤波框架下,提出了一种基于概率主成分分析（probabilistic principal component analysis, PPCA）表观模型的视觉跟踪算法。该算法采用在线学习的PPCA表观模型获得目标的子空间描述,并引入遗忘因子增加最近的观测在模型中的权重,使得新算法对场景光照变化和目标表观变化的适应能力大为增强。同时考虑到遮挡发生的空间邻近关系,提出对目标区域进行分块处理,以提高算法在目标遮挡情况下的鲁棒性。真实场景下的实验结果表明,该算法在目标位姿变化、光照变化以及遮挡情况下具有更强的稳健性。     

基于非对称交互多模型弹道导弹跟踪

弹道导弹飞行三个阶段的动力学模型异常复杂且非线性强,在未知导弹任何先验信息前提下如何连续地跟踪整个弹道已成为目前亟待解决的难题。针对该问题,提出了一种实时非对称交互多模型跟踪算法,它根据弹道不同阶段的受力情况建立相应的跟踪模型。该算法采用非对称的状态交互以及基于熵信息变化的模型概率更新方法对导弹进行实时状态估计,并将其中一个无迹滤波器的非线性状态估计用改进离散方法实现,提高了实时性。仿真实验表明,该跟踪算法能够较精确地从弹道主动段连续地跟踪到再入段,并且能较大幅度地减小模型切换之间的跟踪误差。     

Electronic image stabilization system based on global feature tracking

A new robust electronic image stabilization system is presented, which involves feature-point, tracking based global motion estimation and Kalman filtering based motion compensation. First, global motion is estimated from the local motions of selected feature points. Considering the local moving objects or the inevitable mismatch, the matching validation, based on the stable relative distance between the points set is proposed, thus maintaining high accuracy and robustness. Next, the global motion parameters are accumulated for correction by Kalman filteration. The experimental result illustrates that the proposed system is effective to stabilize translational, rotational, and zooming jitter and robust to local motions.     

基于算法融合的红外成像目标稳健跟踪方法

针对复杂背景下的红外图像机动目标跟踪问题,在对现有的多种红外成像目标跟踪算法进行分析与比较的基础上,提出了一种基于算法融合的红外成像目标稳健跟踪方法。该方法在对各跟踪器输出的目标位置测量值序列采用基于“当前”统计模型的模糊交互多模方法进行处理的基础上,采用基于总均方误差最小规则的自适应加权融合方法对目标状态的多个滤波与预测值进行综合处理,较大程度上提高了系统的跟踪精度与稳定性。仿真结果显示了该方法的有效性与稳健性。     

跟踪窗自适应的Mean Shift目标跟踪算法

针对Mean Shift算法不能很好地跟踪尺度变化目标的缺点,提出一种将Mean Shift算法和目标几何特征相结合的目标跟踪算法。该方法在Mean Shift框架下提取目标的几何特征,根据目标的面积和型心坐标对跟踪窗的位置和大小进行修正,最后更新Mean Shift的目标模板。通过大量实验仿真证明,改进的算法能很好地跟踪尺度变化的目标,对目标的仿射变化和非刚性的形态变化具有有效性和鲁棒性。     

基于当前统计模型的机动目标自适应跟踪算法

当前统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法对强机动目标具有很好的跟踪效果,但当机动目标为弱机动和非机动时算法跟踪性能较差。针对这一问题,提出了采用铃形函数作为模糊隶属函数对模型中加速度极值进行修正的自适应滤波算法,调整加速度稳定时的系统过程噪声方差,提高算法的跟踪精度。同时,借鉴强跟踪滤波算法的渐消自适应滤波因子思想,针对加速度突变的情况引入渐消因子对修正的加速度极值进行调节,提高算法在加速度突变情况下的跟踪速度。仿真实验结果表明,算法对弱机动目标和非机动目标的跟踪具有良好的效果。