基于多尺度光流融合特征点视觉-惯性SLAM方法

为提高视觉-惯性导航系统在弱纹理环境下的鲁棒性和精度,结合特征点法精度高和光流法速度快的特点以及惯性信息,提出一种多尺度均匀化光流融合特征点法的视觉-惯性同时定位与地图(simultaneous localization and mapping, SLAM)构建方法。首先,改进快速特征点提取和描述(oriented fast and rotated brief, ORB)特征提取过程,采用多尺度网格化的方法提取ORB特征点并利用四叉树均匀分配特征点,提高特征分布离散性。其次,在帧间采用LK(Lucas and Kanade)光流法追踪特征点进行帧间的数据关联,在关键帧对特征点进行描述子的计算和匹配从而实现关键帧间的数据关联,保证算法速度的同时提高定位精度和鲁棒性。最后,基于光流法建立的数据关联得到的初始位姿为后端优化提供初始值,整合ORB特征点重投影误差、惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)预积分误差以及滑动窗口先验误差构建最小化目标函数采用滑动窗口非线性优化进行求解。实验表明,所提方法相比单目视觉惯性系统具有更高的定位精度和鲁棒性,定位精度平均...     

基于共形阵的角度和极化信息联合估计算法

针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。     

自校正信息融合Kalman预报器

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均（MA）新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kalman预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器

基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式规测融合方法和分布式状态融合方法相比．不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器,而且明显减小计箅负担,便于实时应用。一个三传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。     

基于KULLBACK信息融合方法的系统可靠性评估

在产品具有多源验前信息的情形下,讨论冷贮备系统的可靠性评估问题,运用Kullback信息作为分布之间距离的度量,在Kullback信息的融合准则下对多个先验分布进行融合。并以融合后的先验分布作为产品的最终验前分布,对冷贮备系统的可靠性指标进行Bayes估计。最后进行的计算机随机模拟结果表明,文中所提出的方法合理且便于应用。     

关于H1非协调虚拟元的若干估计

本文在多角形网格具拟一致、正则虚拟三角剖分的假设下建立了 H1非协调虚拟元的若干估计,包括逆不等式、范数等价性和插值误差估计.首先用证明协调虚拟元逆不等式的方法在虚拟三角形上使用泡函数技巧获得逆不等式.然后证明自由度型的逆不等式和Poincare-Friedrichs不等式,据此获得L2型范数等价性中关键的上界估计.最...     

基于密度结构分析的改进FCM混合矩阵估计

欠定盲源分离问题中,针对传统FCM算法(fuzzy C-means,FCM)需要预先设定聚类数目和初始聚类中心,以及聚类结果易受噪点干扰的问题,提出一种基于密度结构分析的改进FCM聚类算法,并利用改进后的算法实现混合矩阵估计.这一改进算法首先用OPTICS(ordering points to identify the...     

动态性状基因座的复合区间定位

动态性状因其广泛性和重要性而备受动植物遗传育种研究者关注. 用分子遗传学方法探索该类性状的遗传机制已成为一个极富挑战性的研究课题. 将关于时间(测定日期)的Legendre多项式镶嵌在遗传模型的每个遗传效应中, 以刻画QTL和协同因子对动态性状变化过程的作用, 从而建立动态性状基因复合区间定位分析的数学模型. 利用复合区间定位策略的优势, 提高对控制动态性状多个QTL的检测效力. 以F₂设计群体为例, 阐述了动态性状基因复合区间定位的似然分析原理, 推导了参数似然估计的EM法两步求解过程. 模拟实验证明, 相同设计条件下, 复合区间定位对分布在同一连锁群上多个影响动态性状QTL的检测效果明显好于区间定位; 随着协同因子数目的增加, 复合区间定位不但能检测出更多的甚至所有的QTL, 而且对每个QTL分辨得更加清楚. 在实际应用过程中, 应针对动态性状的变化规律, 并考虑计算成本恰当地选择协同因子数目.     

混沌时间序列联合预测方法

在混沌时间序列加权一阶局域预测法的基础上, 利用数理统计方法中的区间估计概念并通过对预测误差分布的学习, 提出一种新的联合预测方法, 在给出预测值的同时, 给出该预测结果的置信区间, 并用Logistic映射产生的时间序列检验了算法的有效性.