一种新的窗函数法设计余弦调制滤波器组系统

针对用传统的窗函数法,设计滤波器组存在设计复杂、性能不理想等缺点,提出了一种新的余弦调制滤波器组设计方法。该方法采用了一种在理想滤波器的过渡带内插样条函数的窗函数法设计原型滤波器,放松精确重构的限制条件,将余弦调制滤波器组的设计问题转化为无约束的目标函数的优化问题;再用量子粒子群优化算法优化目标函数,求得最优参数通带截止频率,设计出有限冲激响应（finite impulse response, FIR）原型滤波器。仿真实验表明,用本文算法设计的余弦调制滤波器组在幅度失真、混叠失真、信噪比、重构误差等方面都明显优于用传统的“砖墙式”理想滤波器设计的余弦调制滤波器组,用本方法设计的余弦调制传输复用器在通信系统中的应用也有很好的性能。     

Novel approach to GPS/SINS integration for IMU alignment

Strapdown inertial navigation system(SINS) requires an initialization process that establishes the relationship between the body frame and the local geographic reference.This process,called alignment,is generally used to estimate the initial attitude angles.This is possible because an accurate determination of the inertial measurement unit(IMU) motion is available based on the measurement obtained from global position system(GPS).But the update frequency of GPS is much lower than SINS.Due to the non-synchronous data streams from GPS and SINS,the initial attitude angles may not be computed accurately enough.In addition,the estimated initial attitude angles may have relatively large uncertainties that can affect the accuracy of other navigation parameters.This paper presents an effective approach of matching the velocities which are provided by GPS and SINS.In this approach,a digital high-pass filter,which implements a pre-filtering scheme of the measured signal,is used to filter the Schuler cycle of discrete velocity difference between the SINS and GPS.Simulation results show that this approach improves the accuracy greatly and makes the convergence time satisfy the required accuracy.     

基于改进的暗通道先验去雾辅助导航算法

经典的去雾算法无法满足车道线检测的实时性和准确性要求,因此提出一种改进暗通道与边缘检测融合的雾天车道线识别算法。首先对有雾图像进行对比度增强处理,突出边缘、颜色等有效信息,基于道路先验信息对图像进行感兴趣区域处理,利用暗通道先验算法对静态约束图像进行去雾操作,并通过双边滤波器细化透射率图,得到清晰的去雾图像;然后引入动态约束理念,提取车道线可能存在的区域,借助Sobel算子检测动态约束后的车道线区域,提取车道线边缘点;最后利用Hough变换进行准确的车道线拟合。实验表明,改进的去雾算法得到的图像清晰度与对比度更高,满足了车道线检测的准确性与实时性要求;去雾及车道线检测算法平均处理时间为297. 305 ms,满足无人驾驶时间要求。     

一种改进的超短波带通滤波器设计方法研究

针对传统滤波器设计方法在超短波带通滤波器设计过程中出现的通带偏移问题,本文将基于有限元法的电磁场仿真软件与基于矩量法的电路仿真软件结合起来,提出了一种改进的滤波器设计方法,并对工作于50MHz-110MHz的带通滤波器进行了设计。将仿真设计结果与实验结果进行了对比,验证了该改进的滤波器设计方法很好地解决了通带偏移的问题。     

眼动指标在实时测量心理负荷中的应用进展

作业人员心理负荷大小关系着整个作业系统的安全,实时有效的测量监控作业人员心理负荷无疑会显著提高系统的可靠性。眼动指标作为一类重要的生理指标,因其实时性、无干扰性和有效性被广泛运用于心理负荷实时测量的研究中。将眼动指标分为注视指标、扫视指标、眨眼指标、瞳孔指标及其他指标五类分别进行阐述,介绍了国内外利用眼动指标测量心理负荷的研究现状,并对眼动指标在心理负荷测量领域的发展提出一些见解。     

基于粒子滤波的变电站内动态目标跟踪技术

为实时智能监控变电站安全生产区域内的移动目标,克服现有视频系统人工切换图像和肉眼判断所造成的漏检和滞后问题,对变电站内运动目标的自动检测与识别跟踪技术进行了研究;基于背景差分法实现了人物动态目标检测,提出了基于颜色直方图的粒子滤波人物动态目标跟踪方法;通过提取目标颜色特征,建立目标状态模型和系统模型,进而准确定位目标;研发了变电站安全事件视频自动识别跟踪系统.系统应用结果表明:算法检测与跟踪的时间性能良好,能够快速识别目标,并准确跟踪目标运动轨迹,有效提升了全天候智能监控站内的安全生产能力.     

拦截蛇形机动目标考虑自动驾驶仪动态特性的最优制导律

针对目标蛇形机动及导弹自动驾驶仪动态特性对制导精度的不利影响,基于二维制导模型,推导了拦截蛇形机动目标考虑精确自动驾驶仪动态特性最优数值制导律. 设计了蛇形机动目标特性卡尔曼滤波器,分析了该最优数值制导律的具体实现方法. 仿真结果表明,卡尔曼滤波器对蛇形机动目标跟踪性能良好;采用蒙特卡洛仿真技术,证实了该最优数值制导律比已有拦截蛇形机动目标最优制导律制导性能高,能有效降低目标蛇形机动及自动驾驶仪动态特性造成的不利影响.      

雾霾天气彩色图像的局域非线性变换增强算法

基于数字图像处理的实时图像增强处理技术可有效地降低受到雾、霾等大气环境的影响,严重限制了电视成像系统的性能和使用环境这种不利影响,本文分析了雾、霾等大气环境对彩色电视成像系统产生影响的原因,研究了基于Retinex理论的图像增强方法和子块部分重叠局域亮度灰度非线性变换算法,并对这几种算法的处理效果及算法复杂程度进行了对比. 结果表明,子块部分重叠局域亮度灰度非线性变换算法是一种处理效果和处理速度比较平衡的算法.      

混合动力履带车辆全系统建模与实时仿真

采用面向对象思想建立履带车辆动力学实时仿真模型. 建立了发动机-发电机组和电池组电功率耦合特性模型和混合动力驱动系统及其控制策略模型. 依托RT-LAB环境实现混合动力驱动系统和控制策略模型实时化. 通过CAN实现车辆动力学模型与混合动力驱动系统及其控制模型的实时通信,建立了混合动力履带车辆驾驶员在环的全系统实时仿真软硬件环境,仿真实例验证其可行性及有效性.      

基于粒子群优化的移动机器人SLAM方法

针对传统Rao-Blackwellized粒子滤波器存在的粒子消耗问题,提出了一种基于粒子群优化的移动机器人同步定位与制图方法. 该方法在粒子重采样过程中利用粒子群优化算法获得机器人位姿的建议分布,并引入遗传算法中的交叉和变异操作对求得的粒子集进一步优化、调整. 改进后的粒子分布保持了粒子的多样性,有效提高了机器人位姿估计的一致性. 仿真结果表明,本文提出的方法与传统Rao-Blackwellized粒子滤波器相比,能有效解决粒子耗尽问题,使机器人获得更精准的定位和更准确的地图,具有可行性、实用性.