基于随机蕨的实时车辆匹配

基于随机蕨算法,在快速"车脸"定位的前提下对车辆实时匹配.结合车辆区域定位和车牌快速定位提出了快速车脸区域定位方法.结合车辆的特征,提出了一种快速多尺度特征点检测算法.先建立离线随机蕨分类器,在线阶段用训练好的分类器进行分类,形成初始匹配.提出了一种改进的顺序抽样一致性(PROSAC)算法,对初始匹配进行快速精确的匹配.实验结果表明,基于随机蕨的车辆匹配算法能够快速实时地进行匹配.     

基于模糊匹配算法的门址定位方法

为实现地址数据的高效匹配,本文提出了一种基于模糊匹配算法的门址定位方法,并实现了地址数据的完全匹配、模糊匹配以及模糊定位.以快递业务数据为实验数据,实验结果表明,该方法能取得较好的匹配效果,并且定位方法简单实用可行,为快递业务降低退回率提供了一种有效的方法.     

一种分布式后缀树构造与匹配算法

提出一种基于消息传递模式的分布式后缀树构造算法(DPSTG)及相应的并行匹配算法.DPSTG算法按不同的字符将原始字符串的后缀树分解成若干个子后缀树后由多个处理器并行构造.处理器间通过消息传递方式连接各个子后缀树,匹配时首先将要查找的字符串分割成若干不同首字符的子字符串,然后在构造相应首字符子后缀树的处理器上实现多个子字符串的并行匹配.理论分析表明DPSTG算法的时间复杂度要优于现有的大多数后缀树并行生成算法.模拟实验结果表明DPSTG算法的并行加速比随着待处理字符串的长度增加而提高.     

面向多媒体移动终端的DSP脚本语言设计

移动终端像移动电话等正在采用双核处理器.这种处理器包含MPu和DSP两种核心,双核处理器有利于移动终端性能的提高和功耗的降低,但它会使软件的发展更趋复杂,因为MPU和DSP都要求各自的开发程序.为了改进双核系统对软件发展的要求,研制出了一种DSP脚本语言,其运行环境可以和MPu匹配,阐述了这个系统的设计、运行和评价.     

基于多视角特征点匹配的室外目标定位

受室外大范围场景中景物多样性和复杂性的影响,移动机器人在进行目标检测与定位时,运动视角的改变往往导致定位成功率下降.针对此提出一种基于多视角特征点匹配的方法进行室外目标定位.该方法首先获取图像的SURF特征进行匹配,然后结合FLANN和KNN算法滤除错误匹配点,有效地提升了匹配质量,节省了运算时间.通过对不同视角下景物模板的匹配判断,经透视变换映射出目标物体,最终实现目标定位.以校园场景景物为定位目标进行实验.结果表明该方法有效提升了单视角目标定位的成功率,具有较好实时性.     

基于Harris-Hist的特征匹配及目标定位算法

针对目前机器人伺服定位抓取中定位精度和实时性较差的问题, 提出一种基于Harris-Hist的快速特征匹配及目标定位算法. 首先, 采用Harris检测算法提取图像特征点; 然后, 提出一种新的特征点描述子定义方法, 计算特征点圆形邻域内像素点灰度直方图刻画特征点, 通过计算两幅图像中各特征点描述子间的距离实 现特征匹配; 最后, 根据匹配结果, 估计单应性矩阵, 定位目标在场景图像中的位置. 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 定位精度高, 能满足机器人伺服定位抓取中定位精度和实时性的要求.     

基于空域的网格匹配定位算法

提出一种基于空域的网格特征匹配定位算法,利用信号衰减模型,将信号空间的匹配计算变换为距离空间的匹配计算,并计算相似度,选出最邻近的目标网格,最后通过加权计算进行精确求解.该方法有效降低非线性空间匹配带来的位置相似度误差,利用网格匹配算法的思想,进一步降低了定位误差,提高了定位精度,与基于信号强度的K近邻算法和基于信号强度的网格匹配算法相比,所提出的基于空域网格匹配算法降低了定位误差,定位精度提升近10%,满足了目前室内高精度定位需求.     

基于角点匹配的几何形状定位

针对常见的几何形状匹配算法对目标遮挡较为敏感,提出了一种基于角点匹配的几何形状定位.该方法首先根据边缘曲率提取图像的角点,然后采用基于改进的投票策略的角点匹配算法对检测图与模板图进行匹配,最后通过Ransac算法去除错匹配.实验表明,该算法定位效果良好,有效地解决了目标部分遮挡问题.     

基于智能天线的阴影匹配技术

阴影匹配技术是一种新颖的全球卫星导航定位技术,用于提高城市峡谷地区的定位精度.不过,阴影匹配技术易受到反射的卫星信号的干扰,从而影响定位的可靠性.针对这一问题,提出将智能天线与阴影匹配相结合的方法,利用智能天线可以抑制干扰信号的特点对阴影匹配技术进行改进.首先给出了结合两种技术的总设计框架,然后设计了一个具体方案实例,最后针对假定场景进行了仿真验证.     

基于Android移动终端的车辆导航地图匹配算法研究

基于Android移动终端设计了一种基于路网拓扑结构的地图匹配算法,将地图匹配分成定位数据预处理、确定车辆所在路段、确定车辆匹配位置和出错检测等4个相对独立的过程.算法在过滤掉异常定位数据后采用航位推算进行补偿,使用考虑距离和方向两种要素的加权评估模型确定匹配路段,在确定匹配位置时对常用的垂直投影进行改进,得到一种优化方法.结果表明,该算法具有较高的路段识别正确率,优化方法相对于垂直投影法在位置精度上有所提高,地图匹配效果好.     

无人潜航器舷侧阵声呐匹配场被动定位方法研究

为了使无人潜航器在复杂的浅海环境中具有对远程声源被动定位的能力,提出了一种将舷侧阵声呐与匹配场处理算法相结合的被动定位方法.该方法可用于无人潜航器定深低速直线巡航时定点数据采集的过程中.首先用匹配场算法处理在每个采样位置上收集到的舷侧阵数据,实现对远程声源的初步定位,然后融合处理所有采样位置上的匹配场定位输出．这样可以克服舷侧阵声呐空间增益低的缺点,降低海洋环境参数失配和舷侧阵位置误差的影响,稳定参数估计过程并提高输出信噪比,随着时间的推移逐渐估算出远程声源的三维坐标.仿真测试结果表明,该定位方法在不同的输入信噪比下具有较高的定位概率和定位精度,而且使用该方法的系统需求较低,便于实际应用.     

Matched-field localization using a virtual time-reversal processing method in shallow water

Time-reversal processing (TRP) is an implementation of matched-field processing (MFP) where the ocean itself is used to construct the replica field. This paper introduces virtual time-reversal processing (VTRP) that is implemented electronically at a receiver array and simulates the kind of processing that would be done by an actual TRP during the reciprocal propagation stage. MFP is a forward propagation process, while VTRP is a back-propagation process, which exploits the properties of reciprocity and superposition and is realized by weighting the replica surface with the complex conjugate of the data received on the corresponding element, followed by summation of the processed received data. The number of parabolic equation computational grids of VTRP is much smaller than that of MFP in a range-dependent waveguide. As a result, the localization surface of VTRP can be formed faster than its MFP counterpart in a range-dependent waveguide. The performance of VTRP for source localization is validated through numerical simulations and data from the Mediterranean Sea.     

水下机器人关键区域定位系统的设计与实现

针对水下机器人定位中的淤泥、水流对定位过程的干扰问题,设计并实现了一种引入机器学习的水下机器人高精度定位系统,系统通过信号发射板产生需要的调制信号,利用数据采集模块实现接收处理功能,定位模块作为所提系统的核心模块,通过引入机器学习的思想,实现了水下机器人高精度定位系统的硬件和软件设计,实现定位功能。实验结果表明,所提系统在不同水深环境下,能较好完成水下复杂环境的机器人定位,具有很高的实用性及可靠性。     

波导环境中利用匹配场处理技术的声源定位研究

采用现代信号处理技术及水声物理学的交叉内容形成匹配场处理技术，用来进行声源定位。运用数值方法进行简正波分解得到各阶简正波的特征值与特征函数，进而求得远距离声场，并采用Bucker检测因子(DF)方法对假定声源进行了计算机定位仿真。这一方法，具有精度高、低频计算快的特点，特别是在远距离有关的环境。     

基于分布式水下无线传感器网络目标协同定位方法研究

本文提出了一种基于水下传感器网络的目标协同定位改进方法。基于多重信号分类方法（MUSIC）得到目标的DOA估计,通过对水下信号传输特性分析,建立水下阵列传感器网络的目标定位模型,利用最大似然估计得到目标位置。利用基于阈值检测的分布式高斯牛顿迭代法完成最大似然估计的解算,仿真结果表明该方法有效节约了网络节点能量,降低了数据通信量,且得到了更好的定位精度。此外,分析比较了在不同噪声环境下、不同声源级情况下的目标位置结果。     

基于矢量水听器的水下战武器二维弹道测量研究

 水下弹道测量是水下战武器试验的重要内容。本文基于矢量水听器测量水中目标航行噪声,利用矢量水听器测向原理,经过数字信号处理器对矢量信号进行分析处理,得出武器水下航行的二维弹道轨迹。介绍矢量水听器测量原理和矢量浮标阵纯方位定位原理。通过实验室消声水池测试对矢量水听器声压与振速相位差进行修正,利用湖上试验对矢量水听器的测向误差进行修正。采用DGPS水面定位与水下水声定位相结合的方法,研制了水下战武器二维弹道测量系统,介绍测量系统的3个主要组成部分及其主要功能,并在海上实际试验中验证了基于矢量水听器的水下武器弹道测量方法先进可行、实时性强、测量精度高、使用方便,可以满足实际使用要求。     

Matlab在激光水下图像处理中的应用

 水下激光成像技术在水下探测等海洋开发中具有重要的实用价值,但水介质的特殊性,使其所成图像易受噪声污染而造成分辨率下降。即使采用同步扫描和距离选通等技术,获得的成像质量仍然不好,图像存在由后向散射形成的散斑噪声和其他一些高斯噪声。为了进一步改善成像效果,需要利用数字图像处理技术对水下成像进行后续加工,水下图像处理结果的好坏直接影响到后面的特征提取和目标识别等的成败。本文分析了Matlab在数字图像处理中的应用, 并结合对激光水下图像的处理,说明了Matlab在图像处理中的强大功能,对常用的噪声抑制算法：维纳滤波、中值滤波、均值滤波进行了介绍,并且通过对实际的激光水下图像处理,利用以上各算法计算了处理图像的散斑指数、峰值信噪比和归一化均方误差,比较了其散斑抑制能力。     

引入载体潜深信息的水下磁场定位方法

分析了混合于地磁场的偶极子目标磁场难以分离,致使水下磁场定位方法存在目标磁场模值不易获得的难题,提出了基于2次测量载体潜深实现定位的方法,利用潜深直接获取载体相对于目标的垂向距离,理论推导和数值仿真结果表明该方法原则上具有较高的定位精度.分析了潜深及磁场梯度误差对定位精度的影响及定位误差同2次潜深差的关系;讨论了单次测...     

智能化小型化差热分析仪的研制

新研制成功的差热分析仪采用上位ＰＣ系列微机与下位多单片机的分布式控制结构。下位温控卡和信号采集卡与上位机通过ＲＳ－２３２Ｃ接口进行通信。上位机采用Ｗｉｎｄｏｗｓ９５操作环境和ＶＢ４．０编程语言,可以对下位机进行参数设定和控制,对炉温信号,样品温度信号,差热信号进行实时显示和多种量程曲线描绘,放大、平移以及数据存储,并附有功能丰富的数据处理软件包。     

一种基于Logistic映射的水声混沌信号测距方法

在浅海水声定位系统中,针对传统声呐信号持续时间长、效率低、正交性差的问题,提出了一种抗噪声、快速、窄带的水声混沌信号。通过推导Logistic混沌序列的混沌性和相关特性;并据此将具有混沌特性的相位信息对混沌序列进行调制。理论表明调制后的水声混沌信号具有正的Lyapunov指数、理想的相关性和窄带性。水域数据分析显示,水声混沌信号依旧表现出混沌性和窄带性;并且与同水域实验的m序列相比,定位精度提高了5 cm左右,信号时长缩短了73 ms,为海洋中动态目标的快速定位提供了参考。