利用单应变换与对极约束的基础矩阵估计算法

为了提高不同图像之间的基础矩阵估计的精度与效率,提出了一种结合单应变换和对极几何约束的基础矩阵估计算法.在不同图像上提取特征点并建立匹配关系,过滤其中明显的误匹配点,并计算单应变换矩阵,由于单应变换的内点和外点在图像之间的对应关系均符合对极几何约束,通过将单应变换矩阵与外点结合,进一步计算出基础矩阵.为了验证算法的有效...     

无人驾驶车辆单目视觉里程计快速位姿估计

针对传统的单目视觉里程计位姿估计算法无法满足无人驾驶车辆实时定位需求的问题,提出了一种基于基础矩阵性质改进的快速位姿估计算法。通过优化基础矩阵的计算过程来提高算法的实时性,首先得到含有8个未知参数的基础矩阵,然后利用特征匹配点对来求解基础矩阵。通过仿真实验对算法的效率和精度进行了分析,并将其与现有的算法进行了对比。实验结果表明,在不降低运动估计结果精度的前提下,优化后的位姿估计算法的运行速度可以在传统算法的基础上提高近4倍。研究对视觉里程计在无人驾驶车辆上的实时应用具有一定的参考价值。     

一种新的基础矩阵估计算法研究

该文提出了一种新的估计基础矩阵的鲁棒算法——基于粒子群算法的最小平方中值法(PSO-LMed S)。该方法是将最小平方中值法(LMed S)与粒子群算法(PSO)相结合,将LMed S方法得到的匹配点对作为PSO的初始种群,利用粒子群算法的全局优化特性,通过不断的寻优过程,估计得到最佳基础矩阵,提高基础矩阵估计精度。通过仿真实例,证明改进后的算法具有较高的鲁棒性和精确性。     

基于方向密度检测与霍夫变换的混合矩阵估计

针对欠定盲源分离混合矩阵的估计问题,提出一种基于局部方向密度检测的孤立时频点处理与霍夫变换相结合的混合矩阵估计算法.首先通过变换域单源时频点处理增强信号的稀疏性,对散点图中的方向直线进行霍夫变换,通过判断局部极大值点确定源信号数量并估计混合矩阵.针对霍夫变换易出现的峰值簇拥问题,提出采用局部方向密度检测方法先判别并去除孤立时频点,之后再进行霍夫变换,提高了混合矩阵的估计精度.实验结果表明本文所提出的方法能够在未知源信号数量情况下实现混合矩阵估计,且估计精度高于K-means等常用方法.      

一种改进的欠定混合矩阵估计算法

针对欠定盲源分离中混合矩阵的估计问题,以及现有算法大多存在复杂度高、估计精度低的缺陷,在分析K-Plane算法的基础上,提出了一种改进的欠定混合矩阵估计算法——IK-Plane(improved K-Plane)算法.IK-Plane算法通过最优化方法,计算与所有观测信号的内积和最小的向量,并将该向量作为新的法向量,改进了法向量的更新方法,从而改善了算法的时间复杂度及估计精度.实验结果表明:相对于K-Plane算法,IKPlane算法在提高估计精度的同时,能够显著地降低算法的时间复杂度.     

基于视觉的火星探测器着陆运动参数估计

火星探测是我国深空探测的重要目标之一,精确估计火星探测器自主着陆时的运动参数是实现自主着陆的前提.在探测器所携带相机内参数已知的情况下,研究2幅图片中特征点之间的对应关系,得出火星探测器空间三维运动信息,以实现其运动参数估计.首先进行特征点检测,然后进行特征点匹配,根据匹配结果估计出基础矩阵F;然后进行本质矩阵的计算、姿态解算和幅值恢复,对所得运动参数进行非线性优化;最后通过仿真实验验证了上述方法的有效性.     

体积积分新息滤波

为了提高扩展新息滤波的精度,将体积积分方法和新息滤波相结合,提出了体积积分新息滤波算法。新算法采用三阶球半径体积规则和高斯-拉盖尔积分规则选择积分点,估计新息滤波的新息状态和新息矩阵,不需要计算非线性函数的雅克比矩阵。实验结果表明,与扩展新息滤波和体积新息滤波相比,新算法提高了非线性系统的估计精度。     

多视点标定图像的交替迭代度量重建方法

提出了一种针对相机内部参数已标定的多视点图像交替迭代度量重建方法.该方法以目标空间中重建的3D点到匹配特征点的反投影线间的距离作为重建误差的测度,使误差函数形式上更简洁且具有明确的几何意义.重建过程通过对相机外部参数中的旋转矩阵、平移量和3D重建点交替迭代完成,其中平移量和3D点一起估计,避免了它们与旋转矩阵中的元素间的尺度差异引起的数值偏差.利用合成数据和真实图像的计算分析均表明本文方法有较高的重建精度,具有实用性.     

概率假设密度滤波的谱聚类目标状态提取方法

提出了一种谱聚类目标状态提取方法来实现概率假设密度(PHD)滤波中序贯蒙特卡罗(SMC)实现方式的多目标状态估计.该方法利用PHD滤波SMC实现方式输出的大量的加权粒子点间的相似度关系建立相似矩阵,通过变换得到拉普拉斯矩阵,进而对拉普拉斯矩阵进行特征分解,以实现粒子点的聚类,再在每类中寻找粒子的聚类点作为多目标状态的估计值,同时为了减小计算量,利用Nystrm逼近方法求解特征向量.仿真实验表明,PHD滤波的谱聚类目标状态提取方法的估计精度比k均值目标状态提取方法提高了60%以上.     

频谱校正中频率-幅值估计的一种新方法

指出了导致频谱误差的根本原因是标准DFT计算中的频率初始点为零,并由此提出一类新的频谱校正方法——初始频率扫描法,包括单频率估计方法和全频段估计方法.该方法以幅值最大为判据准则,以一个频率分辨力为寻优区间,通过调整DFT计算的初始频率点实现对频率和幅值的最优估计.验证结果表明,该方法估计精度较高,能够稳定保持在10-3数量级,且估计精度对信号点数的要求不高,同时,噪声的强烈程度对估计精度影响并不显著,说明该方法具有很强的实用性.     

混沌系统设计中的基频变换及不可预测性估计算法

本文研究了混沌产生器设计中的两个重要的计算问题。文中基于混沌吸引子周期轨道理论的频域分析概念和矩阵分析原理提出了一种混沌系统基波频率变换方法。基于该方法对Lorenz和Chua系统分别进行了不同基频硬件电路参数设计，并对所产生信号频谱进行了测试，实验结果验证了所提出基频变换方法的正确性。另外，深入讨论了混沌系统不可预测性的检测方法，通过对所设计电路的不可预测性强弱的分析，表明所提出的改进计算式提高了比较不同混沌系统时的评估准确度。     

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

计算机视觉中基本矩阵的估计方法

基本矩阵的估计是计算机视觉中一项重要的研究课题.从特征点的提取、匹配到从一组对应点求出基本矩阵的估计值,完整地介绍了求解基本矩阵的方法.对于噪声干扰以及问题固有的复杂性所导致的误匹配,以及由此导致的估计结果恶化问题,采用最小中值法（LMedS）,有效地解决了存在误匹配情况下稳定、准确地估计基本矩阵的问题.     

精密测距三角高程精度分析及高程混合网定权

推导了对向精密测距三角高程计算公式,并分析了对向精密测距三角高程主要误差的影响规律,从而说明竖直角测量和大气垂直折光差是精密测距对向三角高程的主要误差源;在精密测距三角高程精度估算中,提出了往返折光系数差的计算模型及其精度估算方法;分析说明了,采用实测数据计算测距三角高程的垂直折光系数差,可以有效地估算垂直折光系数差的精度.在精密高程混合网的平差中,提出基于各段测距三角高程估算精度的定权方案.最后通过对高程控制网实测数据的计算结果的比较分析,验证了精密测距三角高程精度的分析方法和定权方案的合理性,说明在精密高程混合网中不宜采用长距离的三角高程测量.     

基于分数低阶矩的空时最大似然DOA估计

为了提高现有基于分数低阶空时矩阵类算法的估计精度和其在低信噪比时的解相干性能,在对称α稳定分布噪声条件下,提出改进分数低阶空时矩阵用于独立信源DOA估计,基于分数低阶矩的空时最大似然算法用于相干信源DOA估计.仿真结果表明:针对独立信源,改进的分数低阶空时矩阵进行DOA估计的成功概率高于分数低阶空时矩方法;针对相干信源,分数低阶矩的空时最大似然算法的估计成功概率比SS-FLOM算法高,均方根误差比SS-FLOM算法小;新方法克服了空间平滑类算法严重损失阵列孔径的弊端,节省阵元.     

基于KM-PCA稀疏信号的盲源分离算法

欠定盲信道估计是欠定盲源分离的关键组成部分,其估计精度直接影响到源信号的估计精度.基于充分稀疏假设,在K均值聚类的基础上,提出一种新的欠定盲信道估计算法——K均值与主成分分析方法(KM-PCA算法).该算法首先对观测数据进行K均值聚类,然后对聚类分析结果分别进行主成分分析,修正其聚类中心,从而提高混叠矩阵的估计精度.采...     

可重复使用助推器组合导航技术研究

为提高火箭动力返回工作模式下可重复使用助推器(RBV)的导航精度,设计了一种组合导航方案。建立了发射点惯性坐标系下的导航系统误差模型,改进了基于联邦滤波的多传感器信息融合技术。针对估计误差方差阵的特点,提出了一种分块阵求逆的部分信息融合方法。基于典型飞行环境的数学仿真表明,该组合导航方案和算法提高了RBV返回过程特别是着陆点处的导航精度。与惯性导航系统相比,组合导航的定位误差由102m级降低到5 m以内、测速误差由0.2~1.0 m/s降至0.01 m/s以内、定姿精度由0.1′提高到0.02′。     

采用时域测量矩阵的压缩感知稀疏信道估计方法

针对传统最小二乘和伪随机序列相关信道估计方法在稀疏信道应用时估计精度差的问题,提出一种采用时域测量矩阵的压缩感知稀疏信道估计方法.新方法首先将循环前缀单载波分块传输系统中的稀疏信道估计建模为一个典型的压缩感知问题,然后利用具有最优循环相关特性的伪随机序列优化构造确定性压缩感知测量矩阵,避免了使用随机测量矩阵造成的存储不便及估计性能差的问题,且提高了信道估计性能.基于准静态COST 207典型城市信道模型的仿真结果表明:该估计方法能够有效地降低稀疏信道的估计均方误差,在16 dB处的误码率可达2×10-5,而相同情况下最小二乘信道估计方法的误码率只能达到3×10-3.     

基于高频信号注入的永磁同步电机转子位置估计

为提升永磁同步电机无传感器控制技术在零/低速范围运行时的动态性能,提出一种改进的转子位置估计方法.首先,在α-β坐标系下建立永磁同步电机高频激励模型;其次,为提高转子位置估计性能,对基于外差法的转子位置估计方法进行分析,并提出基于补偿矩阵的转子位置估计方法;最后,在MATLAB/Simulink仿真环境下对比分析外差法与补偿矩阵两种方法的转子位置估计精度.仿真结果表明,所提出的方法不仅能获得较快的转子位置跟踪速度,而且能够保证较高的转子位置估计精度.