互耦条件下双基地MIMO雷达的收发角度估计

阵元互耦的存在会使双基地MIMO雷达多目标定位算法的性能恶化．利用发射和接收互耦矩阵的带状、对称Toeplitz性质,提出了一种基于ESPRIT的双基地MIMO雷达收发角度算法,并针对现有参数配对算法中存在参量兼并的问题,给出了一种改进的自动配对算法．仿真结果表明：在存有相同发射角／接收角时,本文算法仍能有效实现多目标定位,无需进行谱峰搜索和额外的目标配对;本文算法对互耦系数自由度和扰动误差的稳健性优于MUSIC-like算法,并且具有更高的估计精度．此外,还推导了确定信号模型下收发角和互耦系数的CRB（Cramer—Raobound）．     

植物生长素整体原位定位技术

针对现有植物激素测定方法比较繁琐,缺少胞内激素浓度测量方法的问题,建立拟南芥侧根和花发育过程中生长素IAA分布整体原位检测方法。利用抗体对抗原的特异性反应,通过与酶和荧光分子等连接的二抗结合,利用光学显微镜和电子显微镜对组织或器官内的生长素进行检测,实现植物生长素的整体原位定位。该方法不仅适用于生长素IAA,也适用于脱落酸ABA等激素快速和可靠的组织或器官定位。整个检测流程通常在3～4天内完成,是一种高度敏感、特异且简单的激素原位定位方法,适用于各种植物幼嫩的器官和组织。     

负压波输油管道泄漏检测技术研究

管道输送以自己独特的优点在国民经济中占有重要的地位,然而由于各种原因,管道泄漏事故频频 发生,不仅造成资源损失和环境污染,而且会带来巨大的财产损失和人员伤亡。为保障管道安全运行和将泄漏事故造成的危害减少到最小,需要研究泄漏检测技术以获得更高的泄漏检测灵敏度和更准确的泄漏点定位精度。针对这个问题,本文主要介绍了负压波泄漏检测技术,分析了其检测定位原理以及影响准确定位的关键因素,最后说明了管道泄漏检测系统的设计与构成。     

机器人定位中稳健的自适应粒子滤波算法

为了提高粒子滤波算法在机器人定位中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,引入概率回退的方法对机器人的初始状态进行估计,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对机器人位置估计的情况动态更新粒子集合的大小,得到一种改进的粒子滤波算法——稳健的自适应粒子滤波算法。仿真结果表明:该算法充分利用了对机器人位置估计的有效信息,在显著提高算法稳健性的同时,降低了运算复杂度,较好地解决了机器人定位这一非线性非Gauss状态在线估计问题。     

一种抗非视距误差的组合定位算法

为解决移动机器人在NLOS 环境下定位系统误差大和稳定性差的问题,提出一种抗NLOS误差的N-CTK组合算法。首先在Chan-Taylor协同算法基础上,融入卡尔曼滤波算法,提出一种CTK组合定位算法,然后基于TDOA测量值构建NLOS误差模型,引入NLOS误差转化因子,融合扩展卡尔曼滤波算法,并结合所提CTK组合算法,最终获得标签的估计值。实验测试表明：LOS环境下误差为6cm时,N-CTK组合算法相比CTK组合算法的累积分布函数提高了13.5%,NLOS环境下误差为15cm时,N-CTK组合算法相比CTK组合算法的累积分布函数提高了55%,定位精度明显提高。     

基于分层SLAM的空地多智能体协同导航

针对单一智能体在导航过程中存在全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）易受遮挡或干扰,惯性导航存在误差累积的问题,提出基于视觉的分层即时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）空地多智能体协同算法。通过建立系统模型,采用基于扩展卡尔曼滤波融合欧氏点、逆深度点、锚定同质点3种不同特征点的分层SLAM算法,实现了对导航系统的辅助和增强。针对空地协同场景设计并开展了仿真实验。结果表明,空地多智能体协同算法可以将位置误差降低40%;而在使用锚定同质点以后,误识别率由49%降低至4%。实验验证该算法具有良好的定位精度、实用性和有效性。     

基于B超图像的HIFU运动控制系统位移标定

针对目前高强度聚焦超声（HIFU）治疗中运动控制系统与B超图像之间的位移标定准确度不高的问题,基于B超图像的亚像素级配准算法,研究组合探头运动时靶区组织的实际位移与B超图像中像素位移之间的映射关系并进行标定,以提高对靶区组织B超定位的准确性,帮助HIFU临床医生更加有效地对靶区组织进行治疗。     

粉末冶金行星齿轮架的国产化分析与展望

分析了国内外粉末冶金行星齿轮架的发展现状,从原材料选择、成形工艺、烧结钎焊及批量检验四个方面研究行星架国产化批量生产的技术难点,选择适合国内批量生产的粉末冶金生产方式,再根据研究结果进行成本与效益分析,验证了粉末冶金行星齿轮架的国产化可行性.     

基于被动红外传感器的室内人行为机器学习模型

室内人行为的准确识别,包括人员位置和活动类型的判定,是智能家居领域中各类电器设备实现多场景控制模式的重要输入参数.采用被动红外(PIR)传感器阵列监测人行为,分析人员不同位置及不同强度动作的数据特征.基于机器学习算法建立室内人员位置及动作识别模型,并对比不同累加时长和机器学习算法的模型预测准确度.最终以PIR传感器当前...     

基于轮胎半径自适应的智能车辆组合定位

定位系统是智能车辆环境感知系统的重要组成部分。设计了智能车辆轮胎半径自适应在线估计算法以提高车辆速度估计精度,从而在GNSS(Global Navigation Satellites System)不可用时提升IMU(inertial measurement unit)/WSS(wheel speed sensor)组合定位系统的精度。首先,在GNSS信号良好时,考虑车轮动态设计了多模型融合的轮胎有效滚动半径自适应算法,以准确估计轮胎有效滚动半径;然后,基于自适应误差状态卡尔曼滤波设计了多传感器融合组合定位算法。实车试验结果表明,所设计的算法在初始轮胎半径有不足2%的误差时,丢失GNSS 40s可将定位精度提高30%以上。