基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪

针对目标跟踪算法在精度和鲁棒性上的要求,提出一种基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪算法.首先,建立多种特征来描述目标外观模型,并对各特征分量的加权系数进行自适应调节;然后,利用分类重采样方法解决原始重采样方法中的粒子退化和匮乏问题;最后,提出一种新的模板更新机制,自适应选取运动模板或原始模板.实验结果表明,改进后的算法在具有挑战的跟踪视频序列上实验,具有良好的跟踪精度和鲁棒性,能够应对视频图像分辨率不高、目标转动变化、部分遮挡等复杂条件.     

基于AUV的航迹追踪自适应UKF算法

无迹卡尔曼滤波算法(UKF,unscented kalman filter)是一种常见的(AUV,autonomous underwater vehicle)加权统计线性回归航迹追踪算法,其算法冗余度低于(EKF,extended kalman filter)、(PF,particle filter)及(PSO,particle swarm optimization)等数值优化算法,且算法效率较高。然而,UKF控制算法中的系统采样时间间隔通常会被设置为常数,由此可能会产生预测值的误差累积,从而影响导航预测结果的精度。因此,笔者提出了基于AUV的航迹追踪自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF,adaptive unscented kalamn filter algorithm),以期降低预测算法的累积误差。该预测方法依据标准UKF算法的原理,通过构造相应的约束、判断与反馈机制,调整系统状态方程中每一步的采样间隔t,从而提升算法的航迹追踪精度并减少过程噪声及传感器噪声对预测过程的影响。最后,通过仿真实验与结果对比,近一步验证了之前所提出的设想。     

CEEMDAN自适应阈值去噪算法在地震方向的应用

提出一种基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN,complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)的自适应阈值去噪算法。含噪信号经CEEMDAN算法分解成若干个模态分量(IMF,intrinsic mode functions),根据样本熵理论,对IMF分量中高频分量自适应选取,根据噪声和有用信息与原始信号的相关性不同,对高频分量中的噪声系数定位,利用能量熵选取噪声主区间,用高频分量中噪声主区间的噪声系数方差作为阈值,对高频分量进行阈值去噪,进一步去除噪声,保留高频中的有用信息,最后将信噪分离的高频分量和低频分量重构。分别对合成和实际地震信号去噪处理,并与常规去噪算法进行对比。数据仿真和实验结果表明,在原始信号信噪比为0.5dB时,常规与改进算法去噪后信噪比分别为4.55dB和9.97dB,大幅提高信噪比,达到随机噪声压制的目的,实现了高频分量的自适应选取和高频分量中有用信息的再提取。     

自适应卡尔曼滤波在供水管网爆管预警的应用

根据Supervisory Control and Data Acquisition （SCADA）系统异常监测值能及时预警供水管网爆管,但由于用水周期变化、随机波动及监测误差,导致实际中很难预警较小爆管。针对该难题,开展了基于自适应卡尔曼滤波的供水管网爆管信号识别研究,提出将历史监测数据按用水周期分解,采用自适应卡尔曼滤波结合平均低通滤波对管网供水量进行实时估计,根据监测值与估计值的差,预警爆管、估算爆管流量。分别采用仿真数据与实测数据验证所提出方法,结果表明,所提出方法可用于实际供水管网爆管预警;对所采用实测数据,爆管预警精度约为最大时水量的9%;此外,实际爆管预警精度主要取决于用水量本身的随机波动,同时与监测数据采样频率相关。     

基于背景差分法和帧间差分法的车辆运动目标检测

针对背景差分法和帧间差分法在检测车辆运动目标时存在阴影的问题,提出一种结合背景差分法和帧间差分法去除阴影的车辆运动目标检测算法.首先采用均值法从图像序列建模获取背景,通过背景差分法对当前帧进行差分得到背景差分图,二值化得到二值图.然后利用改进Robert算子对二值图与背景差分图进行边缘检测.最后通过对两张边缘图像进行帧间差分,得到去除阴影的车辆运动目标.     

可穿戴血氧芯片的抗运动干扰算法与电路设计

针对可穿戴血氧芯片因运动干扰而使准确度受限的问题,提出一种基于加速度传感器的自适应抗运动干扰算法并进行了电路设计.根据三轴加速度信号判断运动幅度,当运动较微弱时,采用自适应滤波(AF)算法消除运动干扰,提取特征参数,计算血氧饱和度;当运动较强烈时,采用改进型离散饱和度变换(IDST)算法,比较不同离散饱和度下参考信号与加速度信号的相关性,相关系数最大时的离散饱和度即为血氧饱和度.所设计的芯片采用SMIC 180 nm工艺实现,算法电路的测量误差在2%以内,整个抗运动干扰模块的电路面积为0.31 mm2,最高时钟频率可达到56.4 MHz,满足可穿戴应用的需求.     

多缸液压机的自适应容错滑模控制分配

针对一类多缸液压机提出了一种基于滑模的自适应容错控制分配方法.该方法不仅考虑了单一执行器的故障问题,而且可以满足执行器同时发生故障时控制系统的性能要求.当某一个液压缸发生故障时,控制分配部分采用容错控制分配方法在健康的液压缸之间对故障进行补偿;当液压缸同时发生故障时,针对虚拟控制量存在误差的问题,采用在线自适应控制方法调整高层滑模控制器的控制增益,在消除虚拟控制误差的同时,保持了闭环系统的稳定性.仿真实验表明:所提出的控制器与未考虑容错性能的控制器相比具有更好的控制性能,在液压缸分别出现局部或全局故障的情况下,皆表现出较强的鲁棒性.     

碳纤维角联织机卷取系统张力网络化控制研究

针对碳纤维角联织机卷取系统中的张力控制问题,对卷取系统进行动力学分析并建立动力学模型;在考虑网络诱导时延、数据包丢失及网络带宽占有率等因素的基础上设计一种自适应模糊PID控制器,将此控制方法与常规的PID控制方法进行仿真对比。结果表明,在同时存在网络诱导时延、数据包丢失及网络带宽占有率的情况下,自适应模糊PID控制方法超调量小、输出张力波动小、跟踪效果良好、系统稳定性强,具有更好的控制效果。     

基于分数阶变换的彩色图像自适应重构水印算法

首先, 采用分数阶Fourier变换算法, 对彩色图像进行分数阶频域变换, 分析图像的频域信息, 筛选出适合嵌入水印的系数, 作为水印的嵌入位置; 其次, 定义频域系数的隐蔽特性, 并对隐蔽特性进行分级, 使水印嵌入系数达到最优; 最后, 对二值化水印图像分块做提升小波变换和压缩感知测量, 将测量结果作为水印信息嵌入到载体图像中, 解决了当前多数水印算法嵌入信息冗余度高, 含水印图像抗攻击能力不足的问题. 实验结果表明, 该算法在抵抗几何攻击、 噪声干扰等方面性能良好, 显著降低了水印信息冗余度, 提高了嵌入的效率和水印信息安全性, 增加了水印算法的可靠性.     

基于变分模态分解的相关能量熵自适应阈值去噪

为有效抑制噪声对地震数据的影响,根据地震信号的时频特性,提出了基于变分模态分解的相关能量熵阈值去噪方法。采用变分模态分解算法将地震信号分解为频率由高频到低频且具有一定带宽的模态分量,计算各模态分量与地震信号的规范化相关系数,实现对各模态分量中的有效信息和噪声的定位。将去除有效信息的各模态分量分成若干子区间,分别计算各子区间的噪声能量熵,选取能量熵最大区间的模态分量系数作为该分量的噪声方差获得该分量的阈值,再将经阈值处理后的各模态分量重构得到去噪信号。通过对合成地震模型和实际地震信号进行去噪处理,并与直接去除高频分量的变分模态分解去噪方法进行了对比,结果表明,该方法能在强噪声环境下更有效地提取地震信号中的有效成分,提高信噪比。