应用回归分析的数据关联算法

针对复杂电磁环境下目标跟踪需要兼顾实时性和精确性的问题,应用测量领域的数据处理方法,提出了回归分析的数据关联算法.首先,利用对滤波曲线的两点回归分析,逐一预测各观测到达时刻的置信区间,筛选出关联点;接着,以系统处理周期为分组标准,对筛选序列进行成组观测数据回归分析;最后,计算出观测融合点,并用该点更新滤波器新息.该算法不仅能将复杂的关联转变成测量点迹动态更新过程,而且优化了同步化处理步骤.仿真实验表明:回归分析算法与联合概率数据关联算法相比,在直线运动场景下,两者的均方根误差及轨迹丢失率相近,且随着目标数目的增多,前者在平均占用CPU时间上的优越性更加突出;在曲线运动场景下,两者跟踪误差相当,前者占用CPU时间仅为后者的1/6.     

无线调车机车信号和监控系统在专用线上的应用

无线调车机车信号和监控系统是新一代CTC的配套项目之一。主要解决专用调车机固定调车场调车作业和本务机车中间站调车作业的安全防护,该系统将防冒、曲线限速（尽头线土挡、一度停车等）、道岔限速、钩限速有机的结合起来,计算最安全的实时限速,同时也可以防护土挡。根据平面调车系统发送的十、五、三、停车等指令对机车进行控制。以平调优先的方式控制机车,当没有平调指令时以跟踪的距停车点的距离控制机车。系统不仅能保证机车的作业安全,对提高铁路运行效率也有至关重要的作用。     

打造探测地球引力的原子钟

有日本专家组成的一个研究小组研制出迄今为止制造的精准度最高的原子钟。这台光晶格钟灵敏度极高,能够探测到地球引力发生的变化,允许科学家测量时间的精度达到令人吃惊的17位数。此外,它也可用于大幅改进GPS跟踪系统,探测最小10厘米的高度差。这台新原子钟由东京大学的英敏香取教授以及他的团队在澳大利亚新南威尔士大学维克多·弗拉姆鲍姆教授的帮助下研制。弗拉姆鲍姆表示,光晶格钟就像是一个放在草皮上装有原子的蛋格。＂离子时钟通常只有一个原子,你必须等待很长时间,才能达到所希望的精确度。     

基于改进粒子滤波算法的比较分析研究

提出一类改进的粒子滤波算法.对于建议分布的选取方案,此算法采取强跟踪分散的卡尔曼滤波方式建立它的建议分布.由于线性调节参数,此算法让系统拥有更优越的自适应性及鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果,继而为强跟踪扩展卡尔曼滤波的能力.仿真结论说明,此算法的性能比别的几类非线性滤波算法更加优秀.比如辅助粒子滤波器(APF)、迭代扩展卡尔曼粒子滤波器(IEKE-PF)、Unscented粒子滤波器(UPF)、正则化粒子滤波器(RPF),则是在bootstrap粒子滤波器提出之后,继而出现的改进的粒子滤波器0基于粒子滤波,本文提出了阻止粒子退化的两个重点原因,以及选取合适的采样建议分布及重采样算法.     

高维不确定多变量系统的高阶滑模分解控制

针对一类高维不确定多变量系统,提出一种高阶非奇异终端滑模分解控制方法.通过两次非奇异状态变换,首先将系统分解为输入输出子系统和内部子系统.针对输入输出子系统,巧妙结合高阶滑模和非奇异终端滑模,基于跟踪微分器技术,设计了一种新型的高阶非奇异终端滑模控制器,可提高子系统的收敛速度,消除滑模控制的高频抖振信号,同时将内部子系...     

视觉跟踪中的粒子滤波算法研究进展

详细讨论粒子滤波算法在视觉跟踪领域的研究现状,对应用粒子滤波算法解决单目标及多目标跟踪问题进行了详细的分析.在粒子滤波算法框架内,选择一个合适的建议分布构建基于粒子滤波算法的跟踪算法是文章关注的焦点.对视觉跟踪中的难点问题:遮挡、目标交互、场景光线变化等详细的分析了使用粒子滤波算法的解决方法.第三部分对当前粒子滤波算法在视觉跟踪应用中存在的问题进行了分析,最后给出了结论.     

城市干道无信号控制人行横道行人过街特性分析

对城市干道无信号控制人行横道行人过街特性进行了分析,在对行人过街定性分析的基础上总结出反映行人过街效率的6个具体指标,以某市典型无信号控制人行横道为实例进行了交通调查,测算了行人过街效率指标的实际值.通过对指标值的分析,找出了观测路段交通秩序混乱的原因,提出了具体的改进建议.     

无人艇自适应航迹跟踪控制策略研究

针对无人艇航迹跟踪过程中操舵造成的速度损失以及转向导致的跟踪误差变大等问题,提出了一种自适应航迹跟踪控制策略。在制导环中,采用自适应接纳圆策略,根据各航迹段之间的夹角自适应调整航迹点的接纳圆半径,设计了自适应视线制导律,提高了无人艇转向时的跟踪精度;在控制环中,提出了基于模型预测控制的航向及航速解耦控制策略,该策略首先将航向模型与航速模型的耦合项视为时变扰动,提出了一种新的时延估计方法,然后通过航向控制器进行预测,最后在航速控制器中对时变扰动进行补偿,减小了速度损失。之后,通过MATLAB仿真平台对算法的可行性进行验证。实验结果表明,所提出的自适应航迹跟踪控制策略跟踪精度更高、收敛速度更快、抗干扰能力更强、能耗更少。     

基于高性能射线跟踪的高铁车站场景5G-R网络优化技术

针对目前反复路测及人工调试方式难以实现准确高效的铁路无线网络优化要求的弊端,面向5G-Railway(5G-R)频段,在高铁车站这一典型通信场景下,通过三维场景建模和射线跟踪技术,以提升无线网络优化效率和精度为目标,研究了不同反射、散射阶数与接收功率的关系,提出了面向车站场景的反/散射阶数功率增长模型和基于散射体空间分布及多径能量特征的无线网络基站参数优化算法.研究结果表明：本文提出的模型能够支撑射线跟踪传播机理的选择,保障网络覆盖预测结果的准确性;优化算法将车站场景的网络达标覆盖率较优化前提升了8.92%,验证了算法的可行性.研究成果可为完善我国智能铁路技术提供参考.     

基于MPC的无人机航迹跟踪控制器设计

针对固定翼无人机航迹跟踪问题,采用基于状态扩展的双反馈模型预测控制理论对控制器进行设计。首先推导基于侧向偏差的无人机侧向航迹跟踪模型,采用动态逆方法对模型进行线性化处理,在此基础上设计基于状态扩展的双反馈模型预测控制器,并采用量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization, QPSO)算法对控制器参数进行优化,考虑无人机飞行过程中受到的未知干扰,引入扩张状态观测器(extended states observer, ESO)对干扰进行观测,进一步提高系统的鲁棒性,并结合实际工程应用对系统进行数学仿真。仿真结果表明,基于状态扩展双反馈模型预测控制的无人机侧向航迹跟踪控制器,能够在系统存在模型不确定性与受到动态干扰时对期望航迹进行准确、稳定的跟踪。