基于模糊控制的WSN移动节点自主导航算法

设计了一种利用无线传感器网络(WSN)节点间通信信号强度信息(RSSI)及网络拓扑结构实现移动节点自主导航的方法。将机器人作为WSN的移动节点,利用RSSI势场量化的坐标空间描述机器人状态及目标位置,有效避免将RSSI值转换为距离时带来的模型误差。由若干个信标节点组成一个基于模糊控制的分布式导航系统,每个信标节点都是一个独立的模糊控制单元,最后由决策控制中心综合各信标节点的输出量决定机器人的航向。仿真和现场实验都表明该方法的有效性。     

双基地MIMO雷达的高速运动目标定位方法

高速运动目标的大多普勒频率会导致传统匹配滤波器严重失配,因此当目标高速运动时多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达利用传统匹配滤波器无法有效地形成虚拟阵列。研究了利用双基地MIMO雷达实现多个高速运动目标交叉定位的方法,采用降低雷达距离分辨率的方式以获取较长时间的相参积累,并将接收阵列回波信号与发射信号共轭相乘后的数据进行频域处理,有效形成了虚拟阵列,然后利用传统超分辨算法对在相同粗距离分辨单元上的高速运动目标的发射角和接收角进行联合估计,从而能够有效交叉定位多个在距离上无法分辨的高速目标。仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性。     

无线传感器网络低功耗混合地址编码算法

无线传感器网络低功耗MAC地址编码设计需要综合考虑地址通信能量开销、地址编码容量、不同地址类型支持等因素的影响。首先分析了现有定长地址编码和哈夫曼地址编码算法的优缺点,给出了地址编码性能评估参数,接着提出了一种混合地址编码算法,仿真结果表明新算法融合了两种地址编码优点,较好地满足了无线传感器网络低功耗MAC地址编码的设计要求。     

基于无人艇的导航雷达目标检测跟踪算法

在无人艇利用导航雷达进行环境感知的过程中,针对雷达回波图中出现的区域破碎现象以及对运动目标进行跟踪时存在较大误差的问题,提出了一种应用于导航雷达的目标检测跟踪方法提高无人艇对水面目标的检测能力。首先,对雷达原始回波图像解析并进行预处理操作;其次,在图像连通的基础上,设计自适应阈值分割Hausdorff匹配算法对回波图和地图进行匹配,区分属于目标和陆地的回波;然后,对连续两帧的雷达回波图进行目标匹配;最后,通过加入预测序列模型的经验模态分解算法优化检测跟踪结果,提高获取目标信息的准确性。实验验证结果表明：对1 km内相对运动速度低于30节的水面目标,所提方法目标检测概率提升了6.5%,距离误差低于2%,航速误差低于6%,航向误差低于6°,整体性能优于工程中常用的检测跟踪方法。     

基于方位弯折的高分辨距离像雷达目标识别

针对高分辨雷达距离像的方位敏感性问题,将应用于语音处理的动态时间弯折技术引入高分辨距离像雷达目标识别领域,提出了一种动态方位弯折技术,该技术通过将测试数据与模板特征序列进行非线性伸缩(弯折),获得测试帧与模板之间最小匹配距离对应的最佳匹配路径,实现对测试数据的目标识别。对ISAR实测飞机数据的分类实验及与模板匹配法和RBF识别方法的比较,获得了良好的识别结果,表明了该方法的可行性和有效性。     

基于Markov模型的机动目标分类方法

结合弹载脉冲多普勒雷达精确提取目标速度、加速度的特点,研究了利用目标的机动特性进行目标分类的方法。首先提出对目标加速度序列进行标量量化的预处理方法,然后基于一阶马尔可夫(Markov)模型建立了用于对目标加速度序列进行识别的分类器并定义了模型距离,最后分析了共用码书所刻画的状态空间对分类性能的影响。仿真实验证明,该算法计算量小,易于实现,在较小的模型距离下,能取得较高的识别率。     

基于累积前景理论的双边匹配决策方法

针对考虑主体期望值的双边匹配问题,提出了一种基于累积前景理论的决策方法.给出了考虑主体期望值的双边匹配问题的描述;将主体给出的期望值视为参照点,构建了两个相对参照点的益损矩阵;依据累积前景理论和规范化公式,构建了两个规范化前景矩阵;在此基础上,构建了求解该双边匹配问题的多目标优化模型,使用线性加权法将多目标优化模型转化为单目标优化模型,通过求解该单目标优化模型获得匹配结果;最后,通过毕业生与实习岗位的双边匹配实例分析说明了所提方法的可行性和有效性.     

基于动态时间规整的火箭尾喷焰识别仿真

通过分析火箭尾喷焰的红外辐射特性,总结了辐射强度序列的变化规律,提出一种改进的基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)的识别算法。为了提高序列形状相似性度量的效果,使用导数序列计算距离矩阵和匹配路径,依据匹配路径和辐射强度值重新计算距离;采用首尾松弛因子,在一定程度上解决了观测序列长度的不统一影响路径匹配的问题。仿真结果表明:该算法能较好地匹配同一火箭的尾喷焰红外辐射强度序列,在样本较少时实现对火箭的识别。     

基于改进马田系统的复杂系统健康状态评估

健康状态评估是复杂系统故障预测与健康管理的关键环节,为准确评估系统的状态,提出一种基于改进马田系统(improved Mahalanobis-Taguchi system, IMTS)的评估方法。首先,通过监测多特征参数的时间序列,运用IMTS筛选特征并计算加权马氏距离(weighted Mahalanobis distance, WMD);然后,基于WMD构建健康指数(health index, HI)模型,并利用Box-Cox变换和3σ准则确定HI阈值;最后,通过美国国家航空航天局(national aeronautics and space administration, NASA)提供的PHM08数据,对航空发动机的健康状态进行评估。结果表明,该方法能够对复杂系统进行及时有效的综合健康状态评估。     

面向数字孪生的变电站三维场景自动目标识别

为提高自动目标识别的准确性，发挥自动目标识别对变电站运维效果的促进作用，提出面向数字孪生的变电站三维场景自动目标识别方法。构建变电站三维场景自动目标识别模型；利用模型架构的感知模块采集变电站实时状态数据，并采用通信模块将状态数据传输到数字孪生模块，该模块依据接收到的数据信息，通过知识图谱构建的知识库和服务模块的虚实数据处理单元，实现变电站信息的深度融合和全景映射；使用NURBS(non-uniform rational b-splines)曲面重构方法，创建变电站三维场景模型。前视自动目标识别单元在变电站三维场景模型中依据知识库，采用前视模板匹配技术实现对单一目标和多目标的准确识别。实验结果表明：该模型在简单和复杂场景下的变电站三维建模效果均较优异，在阴天和雾天仍能准确识别出变电站中的全部目标。     

基于传输距离估计的无线传感网节点定位方法

为降低无线传感网络节点定位对硬件的要求,提出一种新的基于链路质量指标或接收信号强度获取节点相对位置的实用型高适应性定位算法。在分析大量实测数据的基础上,利用两次分段拟合获取节点间距离与RSSI及信号发射节点电压之间的对应关系。通过基于CC2430芯片的ZigBee网络节点硬件平台,比较了室内环境下两类无线信号衰减特性拟合方式对距离换算精度的影响。结果表明,该方法能较好地估计两节点之间的距离,进而实现未知节点的定位。     

实时力觉交互中的虚拟力计算及渲染方法

虚拟力计算和渲染是虚拟现实力觉显示系统的核心技术。针对人与虚拟环境通过工具进行接触交互的任务,讨论了提高力觉显示逼真度的方法。静态物体采用三角片模型,运动的虚拟工具采用质点模型。用均匀划分包围盒方法和基于三角片元素拓扑关系及最短距离迭代的方法,分别解决虚拟力计算的碰撞检测和碰撞响应问题。针对物体几何特征逼真度显示给出了渲染判据,实现了逼真度和稳定性的矛盾折衷。基于力觉交互设备Phantom,开发了力觉仿真系统平台,通过感知具有典型几何特征的物体形状,验证了虚拟力计算和渲染方法的有效性。     

基于时间差的无线传感器网络节点定位方法

在分析RSSI、ToA、TDoA和AoA测距方法优缺点的基础上,给出一种基于时间差的节点定位方法.该方法无需锚节点与锚节点之间,以及锚节点与目标节点之间的时间同步,根据三个锚节点的定位信号到达目标节点的时间差,即可完成对目标节点的定位.以三个锚节点呈等边直角三角形布置为例,对定位误差进行计算并得出了提高目标节点时钟精度和增加锚节点之间的距离可减小定位误差的结论.最后,利用无线传感器网络测试床进行算法有效性验证,结果表明了所提定位算法的有效性.     

理想成象面上飞行器运动轨迹映射研究

研究了飞行器轨迹三维坐标在理想观测象面上的二维映射方法，在此基础上，对飞行器在位于地球静止轨道上的传感器理想象面上的映射进行了仿真，实验效果较为理想。仿真过程中作者提出了把映射中用到的参数分为相机指向参数和定位参数等方法以更准确地描述飞行器运动轨迹的在理想象面上的映射。     

区间数多指标决策的相对隶属度法

对区间数多指标决策问题 ,基于模糊集下论给出一种新的处理方法 :相对隶属度法 ,首先 ,构造优等与劣等方案 ,借助每一方案与优、劣等方案的综合加权距离求得每个方案相于优等方案的隶属度 ,再按隶属度的大小进行决策 ,该方法克服了以往研究此类问题时所遇到的区间数难以排序的困难。通过分析表明相对隶属度法的择优与排序能力要比传统的逼近理想解法强。最后 ,给出算例说明其应用     

二维时频低碰撞区跳频序列集的构造

基于低碰撞区跳频序列的准同步跳频通信系统在低碰撞区内具有低的多址干扰。将已有的一维跳频序列低碰撞区扩展到时频二维,给出了两种构造二维时频低碰撞区跳频序列集的方法。构造法分别基于Welch Costas阵列和Golomb Costas阵列,通过序列循环移位的方法分别得到一类二维时频低碰撞区跳频序列集。新的序列集满足跳频序列的二维周期汉明自相关函数和互相关函数构成的理论界,同时在二维时频低碰撞区内具有最优的自相关特性和互相关特性。     

基于尺度空间粒子滤波器的多参考#br# 直方图目标跟踪算法

在基于直方图的序列图像目标跟踪算法中,目标的直方图通常都是在跟踪初始化时从目标所在的区域获得,然而单个直方图难以适应跟踪全过程中目标的各种变化。针对事先已知目标几种典型外观的跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波器的多直方图尺度空间跟踪算法。利用多个典型直方图的线性加权来表示目标的直方图,根据目标的当前区域估计加权系数,生成下一帧的目标概率分布图,在目标概率分布图上运用尺度空间粒子滤波器,来估计多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,从而实现目标的定位。通过在真实序列上与现有算法的对比,表明了此算法不仅可以适应目标的色彩和明暗变化,而且能更准确地描述目标的大小,显著提高跟踪的精度。     

信息认识的一般过程和机制

事物因差异而结成关系，信息在差异关系中获得呈现，人们也只能通过差异关系来识辨信息；在认识产生的过程中，主客体之间没有直接的接触，主客体的相互作用是被多级中介的，诸如信息场、主体生理结构、主体认知结构、主体认识的物化工具都是主客体相互作用的中介的形式；被多级中介的认识是在中介中建构和虚拟的认识，认识发生的每一个中介环节都是一个相对于该中介环节的性质而发生信息选择、变换和建构的装置，通过中介环节的建构，对象信息必然会发生某种扭曲或畸变性的再造，并且，在人的思维的信息加工活动中还能够创造出主观设计的新信息，这就必然会呈现出主体对客体认识的形式和内容等方面在某种程度上被虚拟化的情景；虚拟现实的实质是通过直接模拟信息环境、感受体验，直接操纵感受体验的转换，进而实现对人的认识的虚拟；虚拟现实不仅为人的认识的可能方式开辟了极为广阔的前景，而且还有助于从根本上阐明作为信息活动的人的认识活动的一般过程和机制。     

两阶段非线性Wiener过程退化建模与可靠性分析

基于性能退化数据对产品进行可靠性分析一直是可靠性工程领域研究的热点与难点。针对多阶段退化过程中存在的非线性规律,同时考虑变点位置位于测试时刻之间的一般情形且各试样变点存在个体差异性的实际情况,提出了基于Wiener过程的两阶段非线性退化模型,给出了模型参数极大似然估计方法,建立了可靠性分析和寿命预测方法。最后通过高压脉冲电容器实例的对比分析,验证了所提方法的合理性与有效性。结果表明,与多阶段线性Wiener过程方法相比,所提方法能够更加准确地描述退化过程的非线性时变特征,进而得到更为合理的寿命评估结果。     

Novel method for ambiguity elimination in the LFMCW radar

1.INTRODUCTIONLFMCWradar has been widely used on platformssuch as missile,satellite and airplane due to its smallsize,light weight,si mple structure and high resolu-tion,as well as beingfree of distance blind zone[2,3].In most LFMCWradar systems,signals aretransmit-ted as multi-period LFMCW,and would be subject toFFT(fast Fourier transform)processing twice,thefirst for target distance,the second for target veloci-ty[1~3].However,the above methods could be usedonly whenthe multiplyi…