基于距离加权的概率数据关联机动目标跟踪算法

为了提高杂波环境下机动目标跟踪的实时性和精确性,在概率数据关联算法的基础上,引入距离加权的概念,以区分来自于目标的量测概率和来自于杂波的虚假概率,在一定程度上提高了概率数据关联算法在密集杂波环境下的非机动目标的跟踪性能.针对机动目标的跟踪,提出了一种适用于密集杂波环境下的联合交互式多模型概率数据关联跟踪算法,该算法利用距离加权的概率数据关联算法进行滤波.模拟实验结果表明:该算法可以在一定程度上提高密集杂波环境下机动目标跟踪的性能,能够更加有效、可靠地实现机动目标跟踪的目的.     

一种高可靠性的头部校验夜间行人快速识别方案

针对夜间行人检测成像尺度不一等因素所引起的类内方差较大、实时性不足等问题,本文在统计学习的应用原理下,设计了基于熵加权和FCSVM优化的头部校验夜间行人快速识别方案.该方案应用熵加权原理改进梯度直方图特征,引入了三分支结构的支持向量机对目标进一步识别,同时利用快速分类支持向量机(FCSVM)降低运算所需的开销,确保实时性,最后通过头部校验方法对误检目标进一步分析评估,进一步提高图像匹配的准确度.实验结果表明,该方案在夜间环境下能有效区分远红外行人目标,在充分确保行人实时性的基础上,在市区、郊区等不同应用环境中,均具有良好的实用性.     

基于纵向避撞时间的预警／制动算法

针对汽车纵向避撞系统的要求,提出了一种基于纵向避撞时间的纵向碰撞预警／避撞（FCW／FCA）算法。通过分析纵向避撞时间与驾驶员反应时间之间的关系,建立了前车不同行驶工况条件下的安全车距模型,并在3种不同行驶工况下,与 Berkeley 模型进行制动／预警距离的对比。研究结果表明：该算法确定的制动距离与 Berkeley 模型确定的距离相差很小,并且考虑了前车的运行工况;该算法还能够根据前车行驶工况的不同,确定出合理的预警距离。对比分析结果验证了该算法的有效性和可行性,能够提高车辆行驶的安全性。     

基于纵向避撞时间的预警/制动算法

针对汽车纵向避撞系统的要求,提出了一种基于纵向避撞时间的纵向碰撞预警/避撞(FCW/FCA)算法。通过分析纵向避撞时间与驾驶员反应时间之间的关系,建立了前车不同行驶工况条件下的安全车距模型,并在3种不同行驶工况下,与Berkeley模型进行制动/预警距离的对比。研究结果表明:该算法确定的制动距离与Berkeley模型确定的距离相差很小,并且考虑了前车的运行工况;该算法还能够根据前车行驶工况的不同,确定出合理的预警距离。对比分析结果验证了该算法的有效性和可行性,能够提高车辆行驶的安全性。     

分层架构下智能电动汽车纵向运动自适应模糊滑模控制

针对智能电动汽车(intelligent electric vehicles,IEV)的纵向控制在不确定性干扰下存在非线性、强时变特征,提出一种分层控制架构下的智能电动汽车纵向跟车运动自适应模糊滑模控制方法.根据经典理论力学建立表征智能电动汽车纵向行为机理的动力学系统模型,并进一步构建智能电动汽车纵向跟车运动分层控制构架.上层控制根据本车与前车的行驶状态信息得出期望加速度滑模控制律,进而利用自适应模糊系统替代滑模切换项以改善控制性能;下层控制通过设计驱动/制动切换策略以提高行驶舒适性,然后基于逆动力学模型实时求解期望控制力矩以跟踪期望加速度.为验证所提方法的有效性,在不同行驶工况下进行的仿真试验结果表明,该方法能实现本车平稳准确地跟随前车行驶,且对前车加速度的干扰具有鲁棒性.     

基于规则组合的Job Shop多目标柔性调度方法

为提高Job Shop模式下多目标柔性调度的实时性,文章利用规则调度计算量小、实现速度快的特点,建立基于双层规则组合的Job Shop多目标柔性调度方法;运用离差最大化原理分析规则调度结果,生成合理的多目标权重,以选择符合现场实时工况的较优调度方案;通过仿真实例验证了该调度方法的有效性。     

一种多信道突发信号联合检测方法

针对突发信号检测中能量检测方法检测概率低、循环平稳检测方法计算复杂等问题,为提高检测性能和处理实时性,提出了一种适用于多信道突发信号的低复杂度联合检测方法.该方法依据初始能量检测的判决结果,对可能存在突发信号的频谱集合采用了一种频域简化的循环平稳检测方法,并依据判决流程给出了与传统方法在检测正确率和运算量上的对比函数.理论分析和仿真结果表明,该联合检测方法可有效提高突发信号的检测概率并降低计算复杂度.     

起伏背景噪声下地震波传感器阵列目标检测算法研究

针对起伏背景噪声下传统地震波传感器阵列检测算法虚警概率高、检测概率低的问题,提出一种基于信号相关性的阵列目标检测算法.利用传感器阵列在一个检测周期内接收到的数据建立信号检测矩阵,由检测矩阵列向量之间的相关性标记信号中目标成分的大小,进而引入相关性参数并构建检测统计量,利用信号相关消除时变的环境噪声干扰,有效克服起伏噪声对目标检测结果的影响.推导算法虚警概率与检测门限之间的定量关系,得到一定虚警率下的检测概率.基于计算机仿真和舰船目标实测试验对比本文提出算法与现有方法,结果表明本文算法可以在起伏背景噪声下有效检测出目标,且检测性能优于现有检测算法.     

一种杂波环境下的多目标跟踪算法

以实用有效的 JPDA算法为基础 ,运用直接计算后验概率的快速关联算法 ,结合两级自适应滤波器 ,同时考虑邻近目标干扰引入等效噪声协方差 ,提出了一种杂波环境下的多目标跟踪算法。理论分析和计算机模拟结果表明 ,算法有效降低了数据关联算法的复杂度 ,且计算量显著减少 ,实时性得到提高     

红外序列图像中运动点目标的检测

针对在云天背景下运动红外小目标的分割,对目标在图像序列表现出来的特性进行了分析.根据目标不仅在单帧图像中有自己的灰度分布特性,而且在相邻图像中也具有灰度反相性,提出一种新的分割方法.该方法将单帧处理结果与相邻图像滤波结果相结合,提高了目标的检测概率.实验证明了该方法的正确性和有效性.     

基于图像对称差分运算的运动小目标检测方法

提出了一种基于图像对称差分运算的运动小目标检测新方法．该方法以连续三帧序列图像为一组处理对象,先进行绝对差运算,再作均值滤波,保证了算法能很好地检测出复杂背景中的低信噪比、运动小目标;单帧二值图像处理以及基于运动轨迹连续性的目标检测后处理,可以在保证系统检测概率的前提下减少目标检测的虚警概率．实验表明,该方法性能比图像差分法要好,与累积图像差分法相差无几,且硬件实现容易．     

混合动力系统控制网络的逆向分析与测试方法

针对未知车用混合动力系统的控制网络提出了逆向分析与测试的实验方法.提出了一种对比回归的思路,结合实车道路实验和台架实验的数据,分析得出实用有效的控制协议;以该协议为基础,采用虚拟仪器技术设计了快速原型控制器,通过台架实验完成了系统中各部件的性能测试;在整个台架实验过程中均用到了残余总线法.以国外某型号客车用并联混合动力系统为目标进行了验证,快速原型在系统控制中的有效应用证明了协议分析的正确性以及所提出的逆向分析与测试方法的适用性;同时采用残余总线法实现了部件的在系统测试.     

基于机器学习的数据库小数据集并行集成方法

为了解决传统方法不能按照训练样本量设计最优网络模型,集成效率低的弊端,通过机器学习方法研究数据库小数据集并行集成方法。机器学习选用朴素贝叶斯算法,依据条件独立性假设,通过计算目标先验概率,采用贝叶斯定理求出其后验概率,对后验概率进行比较,完成决策分类,对基分类器进行训练,把不同朴素贝叶斯基分类器当成集成分类器,在原始数据库上对基分类器进行训练,依据分类结果对数据库中小数据集样本分布进行调整,将其当成新数据集对基分类器进行训练,按照基分类器的表现,通过加权将其组合在一起,产生强分类器,实现对数据库小数据集的集成处理。通过MapReduce并行处理完成并行数据集成,输出并行集成结果。通过仿真实验与实例分析验证所提方法的有效性,结果表明:所提方法在训练样本规模相同的情况下有最高的分类精度和最小的波动,在不同集成规模下的分类精度一直最高,波动最小;所提方法可达到数据的最优集成,数据失效比降低,合成比提高。可见所提方法集成精度高,计算稳定性强,集成效果好,效率优。     

复杂星间链路网络规划评估方法

为确保以导航星座星间链路为代表的复杂星间链路的运行服务效果,在使用网络建链拓扑、路由规划参数前,应对其正确性和有效性进行评估确认.本文提出了对复杂星间链路网络规划进行参数正确性快速评估和业务服务性能评估的分级评估方法.第一级评估实现网络规划结果正确性的快速判断,涵盖了场景要素符合性、节点特性符合性、测量业务约束满足性、数传性能满足性等多维度综合化快速验证评估.第二级实现网络规划结果有效性的进一步确认,构建由星间网络行为模型和数据接入模型组成的星间链路网络仿真系统,基于星间数据传输和处理的加速仿真,统计建链数量和数据包传输性能并与业务服务指标比对,完成业务服务性能仿真评估.经对导航星座星间链路典型业务场景的两级评估结果的比对,验证了分级评估方法的有效性.     

考虑顾客选择行为的服务要素优化配置方法

服务要素配置是服务设计流程中的关键环节,考虑顾客选择行为并对服务要素进行优化配置是一个重要研究课题.针对服务要素优化配置问题,提出了一种决策分析方法.该方法是通过向目标顾客群体发放调查问卷获取其针对各服务项的期望水平以及针对各服务要素的评价值,然后构建用于刻画目标顾客群体心理感知的效用函数,进而建立针对服务产品的顾客选择行为模型,并计算目标顾客群体针对服务产品的选择概率,进一步地,通过建立和求解优化模型来确定最优的服务要素配置方案.最后,通过一个算例说明了提出方法的可行性与有效性.     

基于FBD法的有源电力滤波器参考电流检测新方法

构建了一种基于模糊决策的复合低通滤波器(LPF),提出了一种基于FBD法的有源电力滤波器(APF)参考电流检测新方法.该方法利用锁相环(PLL)产生参考电压,将负载电流投影到参考电压上,通过LPF可以准确检测出基波有功电流和基波无功电流.设计了基于模糊决策的复合LPF,该LPF由截止频率为10 Hz和30 Hz的双二阶...     

半参数测量误差模型中参数的随机加权估计

给出了半参数测量误差模型中参数的随机加权最小二乘估计.讨论了用随机加权方法逼近最小二乘估计的分布,证明这种逼近是以概率1渐近有效的,并用模拟例子验证了提出方法的有效性.     

一种RFID数据中位置参数的Bayes估计方法

RFID设备固有的限制和环境噪声的影响,造成RFID原始数据的不确定性。为了估计RFID冗余数据中位置参数,提出了利用多阅读器观测到的冗余数据反演目标符号位置参数的Bayes方法。该方法以3-态识别模型为基础建立了Bayes推论模型,通过融合监测区域中的先验知识和约束条件,采用Markov Chain Monte Carlo(MCMC)的方法求解Bayes联合概率分布,进而得到符号位置参数的后验概率分布。模拟实验结果表明,符号位置参数的估计方法可以获得较好的效率和准确性。     

电-Fenton反应降解苯酚及中间产物的高效液相色谱分析

介绍了一种用高效液相色谱分析测定苯酚及其电化学方法降解的中间产物的方法，确定了HPLC适宜的测试条件，检测波长为210nm和280nm，流动相甲醇与水的体积比为60：40，流速为O．5mL／min．在15min内实现了苯酚、对苯二酚、邻苯二酚、顺丁烯二酸的分离，外标法定量。实验测得的相对偏差为O．2％～6．7％，回收率为94．6％～102．5％，重现性好。     

非均匀分布量测下的扩展目标跟踪方法

针对雷达方位角变化导致散射源统计特性改变的问题,提出了一种非均匀分布量测下的扩展目标跟踪方法.算法通过轮廓质心法和接受-拒绝采样法产生伪量测,并构建了分层无迹卡尔曼滤波器(hierarchical unscented kalman filter,HUKF)来估计运动状态和形状参数.实验结果表明,相比于传统的无迹卡尔曼滤...