基于能量谱函数相关系数的极化SAR数据滤波方法研究

有效的极化SAR相干斑滤波器需要在抑制噪声的同时避免图像细节信息的模糊。然而固定大小窗口的滤波器很难做到两方面都好的效果。由于极化总功率(Span)图像可以有效地反映地物极化散射特征的变化,提出根据Span图像局部能量谱函数的相关系数值自适应地选择窗口大小,能够在均质地区选择较大窗口而在异质地区选择较小窗口,再利用方向窗选择像素进行最小均方误差(MMSE)滤波。实验结果表明,该方法能在滤除噪声的同时,有效地保持对地物细节的分辨能力,为极化SAR数据的后期处理和应用打下基础。     

基于联邦滤波算法的无人机集群分层协同导航

为了解决传统单主从式无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)相对导航结构因长机故障导致导航精度发散以及全连通协同导航算法计算量和通信负担较重的问题,提高集群导航稳定性以及导航信息的利用率,基于联邦滤波算法,提出了一种分层协同导航算法,并且根据导航精度将UAV集群分为长机层与僚机层,建立了UAV集...     

广义离散系统降阶Wiener滤波、平滑和预报

应用现代时间序列分析方法,基于Kalman滤波和白噪声估计理论,对于广义离散随机线性系统的一种典范型,提出降阶Wiener状态估值器,可统一处理滤波、平滑和预报问题,并且能减少计算负担,便于实时应用.一个仿真例子说明其有效性.     

气驱点滴水改变渗流阻力驱油实验研究

低渗透油藏注气开发极容易发生气窜,导致采收率降低。本文研讨一种新型驱替方法,在注入气体的同时,点滴注入水,从而增大驱替相的渗流阻力,减少气窜。随气液比的降低,压力上升无量纲值增加。点滴频率越快,压力上升无量纲值越大,即渗流阻力越大。     

某型无人机载光电吊舱供电设计改进

本文主要分析了某型无人机光电吊舱在外场出现的因电源模块失效引起的电路板烧毁故障,在对故障原因进行分析验证的基础上提出了此类产品供电系统设计改进的一些具体措施,包括改善PCB电路板散热性和采用浪涌抑制模块及EMI滤波器来抑制载机电源脉冲保护二次电源模块等。通过在该型产品上应用相应的措施,并经过用户外场使用验证,最终证明措施有效。最后,在对问题处理整个过程进行总结的基础上,提出了光电吊舱类产品供电系统设计应注意的几个方面,对同类产品开展相同性质的设计工作有借鉴意义。     

基于关联滤波算法的飞机任务段使用监控

针对飞机服役历程中复杂多变的使用环境和飞行任务,为了准确快速地获得其实际使用情况,提出了合成关联滤波算法。对于各实测数据任务段,建立对应的关联滤波器。并基于滤波结果和贝叶斯网络设计实现了一种飞机任务段推理决策方法。经实测数据验证表明,建立的任务段关联滤波器能够较好地识别出各飞行参数响应,采用任务段推理决策方法对测试样本的类别属性进行推断,结果的准确率达97.2%。可为飞机等大型机械结构的复杂使用情况监控提供新的技术途径,也可为其损伤/寿命监控提供必要的数据支持。     

基于k-means聚类与RBF网络的电力系统日负荷预测

针对大型工业企业电力负荷震荡剧烈,幅度大等问题,提出了借助卡尔曼滤波对“失真数据”进行实时估计,弱化陈旧数据权值的k-means聚类和径向基网络的组合预测模型,依据最小逼近误差,利用最小二乘法对RBF网络的输出权值进行优化。文中方法对电力系统不同的工况背景,使用k-means聚类算法来确定隐藏节点的数据中心和扩展常数,改善了常规RBF网络随机选择网络中心的情况,同时使电力负荷精度得以有效提高。最后,依据文中的组合模型和其它4种常用算法分别对宝钢电力系统负荷数据进行分析预测,仿真结果表明：本文方法对负荷预测效果较好。     

基于相似性约束的面部幻象在人脸识别中的应用

为了根据低分辨率（LR）人脸图像生成高分辨率（HR）图像以提高人脸识别率,设计了四个相似性约束函数,提出了基于相似性约束的面部幻象方法。首先利用LR-LR约束计算出输入的LR人脸图像与训练集中各LR人脸图像之间的相似性;然后利用LR-HR约束描述输入的LR人脸图像与HR训练图像之间的局部结构相似性,同时增强相邻幻象图像块之间的平滑约束;最后利用空间相似性约束减少远离幻象图像块的那些图像块的影响。在FERET、Yale及ORL三大通用人脸数据库上的实验结果表明,相比其它几种较为先进的面部幻想生成方法,所提方法得到的幻想图像分辨率更高,此外,所提方法得到了更高的识别率。     

融合多维时空特征的交通流量预测模型

为了精准预测交通流量,充分提取交通流中复杂的线性和非线性特征及其依赖关系,提出了融合多维时空特征的CLABEK模型。其中,由Conv-LSTM、BiLSTM和Dense神经网络分别提取时空特征、周期特征和额外特征(节假日、天气状况以及温度等),并通过将上述模型融合从而全面获取交通流的非线性特征;由卡尔曼滤波提取交通流的线性特征。在公开数据集上的对比实验证明,CLABEK模型在短期交通流预测任务上表现出最好的预测效果。     

基于改进扩展卡尔曼滤波的爬架运行安全姿态估计

为了实时准确的获取爬架运行时的姿态信息,提出了一种基于改进Sage-Husa扩展卡尔曼滤波算法（ISHEKF）的爬架姿态估计方法。首先建立了爬架姿态估计模型,然后在扩展卡尔曼滤波（EKF）对传感器进行融合滤波时,加入Sage-Husa扩展卡尔曼算法（SHEKF）对时变噪声进行调节,再以协方差匹配技术对Sage-Husa进行滤波发散判定,通过在调节因子中引入爬架实时运动速度,改进滤波发散判定依据,从而满足爬架运行时高精度的滤波要求。实验结果表明：静态实验中以横滚角为例,ISHEKF的最大误差较SHEKF减少了21.9%,较EKF最大误差减少了70.8%;动态实验中ISHEKF表现出更好的稳定性和滤波精度,能够准确反映爬架运行的状态变化。