基于LQR技术的直流电动机转速控制设计

以直流电动机为控制对象,采用输出反馈线性二次型调节器LQR(Linear Quadratic Regulator)技术完成了直流电动机的转速控制设计.利用获得的控制系统进行数字仿真,并与常规反馈校正和PID控制设计效果进行了比较.结果表明,LQR控制系统更好地实现了转速指令的精确跟踪,且具有良好的抗干扰能力,适合直流电动机转速控制要求.     

基于综合导向的车式移动机器人轨迹跟踪控制

分析了具有不确定性和非完整约束的车式移动机器人系统的轨迹跟踪问题.基于运动学模型分析,提出一种自适应的轨迹跟踪控制方法.通过引入状态微分反馈实现系统的镇定.同时引入人工场,使其和位姿误差一起作用于控制系统,从而改善了对车式移动机器人的导航控制.运用Lyapunov稳定性理论证明了控制器的稳定性.直线和圆周两种轨迹跟踪的仿真实验表明,该控制方法能够使四轮车式移动机器人在导航中具有理想的跟踪轨迹.     

基于Adaboost首帧检测的时空上下文人脸跟踪算法

针对时空上下文算法首帧需进行手动框选及选择偏差带来后续跟踪干扰的不足, 提出利用Adaboost算法进行首帧检测, 引入Kalman预测机制辅助时空上下文算法进行跟踪.当出现遮挡、 抖动等问题时, 保证跟踪稳定地进行, 提高算法鲁棒性. 在Shelter1等3组公共数据集上进行对比实验的结果表明, 该算法能实现首帧自动检测功能, 后续跟踪算法的鲁棒性及跟踪效果也得到明显提升.     

含预测和容错的自适应Kalman目标跟踪

针对模型不准确时,传统Kalman滤波目标跟踪算法精度有限甚至发散的问题,研究了基于新息协方差在线匹配技术的自适应Kalman滤波算法,提高跟踪精度;并以Kalman滤波估计的目标位置为基础,利用一步Kalman预测得到下一时刻目标可能的位置范围,避免对整幅后帧图像进行遍历搜索,减小了计算量;为了避免存在干扰时异常量测对目标跟踪的影响,研究了量测信息异常检测算法,以Kalman预测的量测代替异常量测,增强抗干扰能力。实验证明,所提算法能够有效提高目标跟踪的精度和鲁棒性。     

路径表达式的并行正向指针跟踪算法:设计与性能分析

在对象数据库系统中,路径表达式是用于定位复杂对象的不可缺少的工具·由于路径表达式的计算非常耗时,因此若要提高数据库性能,优化和并行计算路径表达式的执行是关键环节·并行正向指针跟踪算法(PFPC)充分利用了管道并行性和I/O并行性·在基于分布式共享虚拟存储器(DSVM)的分布式对象数据库FISH系统上完成了实现和测试·对算法的设计进行了详细描述并分析其性能·     

粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量.相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率.     

某高动态扩频接收机的设计与实现

通过对一种扩频外测接收机设计原理及特点的介绍,阐述了一种先进的伪码快捕跟踪算法和动态载波跟踪技术,并将这种新技术与以前的通用方法做比较,说明其提高系统接收性能的原理及推广价值。     

光伏发电最大功率跟踪方法的研究

在分析太阳能电池等效电路模型的基础上,建立了太阳能电池阵列的数学模型,仿真验证了光伏发电系统存在最大功率点.针对传统MPPT控制算法的缺点,提出了固定参数法与扰动观察法相结合、固定参数法和电导增量法相结合、高斯法与扰动观察法相结合的复合MPPT控制算法,较深入地探讨了这些算法的优点及详细实现方案.通过光伏发电MPPT仿真实验,验证了高斯法在最大功率跟踪应用中的有效性.     

三阶线性跟踪-微分器的收敛性证明及仿真研究

首先给出了一种三阶线性跟踪微分器的结构形式，然后从连续和离散两个方面证明了其收敛性，为其实际应用提供了理论依据。通过仿真研究表明，这种线性跟踪微分器具有较好的跟踪能力和较高的跟踪精度，适用于高速跟踪系统。     

采用DaVinci技术的智能监控系统设计与实现

采用DaVinci技术,设计一种具有人脸检测与跟踪功能的智能监控系统.利用TMS320DM6446芯片的双核结构优势,在ARM端实现基于Linux系统的多线程应用程序,负责视频录放、用户界面控制、视频信号的网络传输、外围器件控制等;而在DSP(数字信号处理)端完成基于AdaBoost的人脸检测、基于卡尔曼滤波器和Mea...