无线传感器网络自适应动态簇目标跟踪策略

考虑到无线传感器网络的特点及目标跟踪对实时性要求较高,提出一种基于动态簇的无线传感器网络目标跟踪策略.当目标出现时,基于节点管理机制采用层次分析法选举簇首,定义节点跟踪权值作为参与跟踪的依据,并建立动态簇.目标监视过程中,根据实际跟踪质量自适应调整动态簇规模;为了避免目标丢失,在自适应机制的基础上提出目标恢复机制.目标离开后,解散动态簇,释放节点资源.采用NS2对所提算法进行仿真测试,结果表明,基于动态簇的跟踪策略能够以较少的通信开销为代价获得很好的目标捕获率.     

双门限值变步长光伏最大功率点跟踪

针对传统的干扰观察法和变步长干扰观察法的不足,提出了双门限值变步长光伏最大功率点跟踪法.该方法分别将功率曲线的斜率值乘以和除以输出电流而得到2个步长选择标准,每一标准下设一门限值.利用Matlab/Simulink工具建立相应的光伏阵列控制模型,对该方法和变步长干扰观察法的仿真.结果表明：该方法跟踪速度快、稳定性高,特别是当光强突变时也能快速地追踪到最大功率点.     

一种简单的轮式移动机器人控制器设计

研究了轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题.针对传统控制器设计较为复杂的问题,通过构造Lyapunov函数,并根据Lyapunov稳定性定理,推导出了具有全局渐近稳定的跟踪控制器.该方法设计简单并具有直观的稳定性分析.仿真结果证明了该控制器能过保证闭环系统所有状态渐近稳定,达到了轮式移动机器人的轨迹跟踪控制目的.     

低轨道航天器姿态跟踪机动控制研究

某些低轨道航天器在执行任务时 ,需要通过姿态控制系统使其有效载荷 (如星载相机 )在一段时间里连续指向地面或空间的给定目标。文中研究了带 3个反作用飞轮的低轨道航天器的姿态跟踪开展问题。首先根据刚体运动学知识推导出航天器的参考姿态角、参考角速度和参考角加速度表达式 ,然后基于卫星航天器姿态动力学给出了 3个互相垂直安装的反作用飞轮的控制律 ,并利用 L yapunov稳定性理论证明了闭环系统的渐近稳定性。最后通过数值仿真计算验证了控制算法的正确性     

基于Kalman滤波和改进的MeanShift算法的目标跟踪

MeanShift算法因为简单性和稳定性在目标跟踪中得到广泛应用,但是当目标和背景的颜色模型比较接近时,传统的MeanShift算法由于缺少空间信息,且经典的相似性度量函数不易区别,导致跟踪失败。为了克服上述缺点,采用基于空间颜色特征和新的相似性度量的MeanShift算法,并提出一种融合Kalman滤波器和改进的MeanShift算法的目标跟踪方法。首先,利用改进的MeanShift算法计算出当前帧中目标的准确位置,然后使用Kalman滤波器去预测下一个初始搜索位置,用于下一帧中MeanShift迭代,最后实现对目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以准确地跟踪目标,并且跟踪的准确率优于传统的MeanShift算法或者Kalman和传统Meanshift的融合算法。     

用GPS输出反馈实现大角度姿态状态跟踪控制

本文首次讨论并给出了利用星上GPS输出反馈,来实现卫星大角度姿态机动的自主非线性状态跟踪控制系统的设计.其中包括非线性状态反馈控制器的设计以及利用星上GPS伪距测量输出信息,采用修改的罗格里德参数描述姿态状态方程,实现星上实时状态跟踪控制的非线性估计器的设计.文中以EO-1/LandSat7卫星编队飞行为背景,给出了姿态测量信息的获取、姿态状态估计和实时跟踪控制的数学仿真结果,验证了控制系统设计的可行性和正确性,精度指标满足要求.     

基于自适应背景模型的全方位视觉人体运动检测

设计了一种新的全方位视觉系统,用来在室内对多个人体目标进行实时运动检测。系统中使用全方位摄像机作为图像采集设备,能在一幅图像中获取水平方向360°的环境信息。在检测开始之前,首先由摄像机对无人环境持续观测一段时间,建立背景的统计模型;在检测开始之后,将每一时刻全方位摄像机采集到的图像变换成柱状全景图像,再利用背景的统计模型,通过自适应的动态背景减除算法得到前景区域,同时在线更新背景模型。最后进行区域分割,确定人体的位置。试验结果表明,该系统在复杂背景的室内环境下,有较好的实时性和检测效果。     

一种适于工程应用的多目标跟踪快速数据关联算法

提出了一种新的多目标跟踪快速数据关联算法,重点分析了关联门相交区域中的公共回波对航迹更新的影响,并综合考虑了关联门内其余侯选回波对航迹更新的作用,以很小的计算代价完成了后验概率的计算。仿真表明,新算法以与ＰＤＡＦ算法接近的计算量,达到了接近于ＪＰＤＡＦ算法的目标跟踪成功率。     

基于免疫遗传算法的移动机器人轨迹跟踪

为实现移动机器人轨迹的准确跟踪,提出一种基于免疫遗传算法的移动机器人控制器参数整定方法.首先建立移动机器人的结构模型、运动学模型、电机控制系统模型,然后针对所建立的模型,采用一种改进的免疫遗传算法对电机控制系统模型参数进行了整定.该算法在选择下一代的过程中,既考虑了抗原的适应度函数,强调抗体的个人竞争,保证了算法的收敛速度,又引入了抗体浓度概念来体现抗体间的相互交流,从而强化了算法的全局搜索能力,弥补了传统遗传算法搜索能力不足的缺陷.文中最后利用移动机器人的实验平台,进行了带负载下驱动电机的阶跃信号响应和移动机器人运动轨迹的跟踪实验,电机的阶跃信号响应良好,移动机器人也能较好地复现所规划的轨迹.仿真与实验结果表明,所提出的基于免疫遗传算法的机器人轨迹跟踪控制算法有较高的可行性与优越性.     

跟踪门对多目标跟踪系统性能的影响

讨论了密集目标环境下跟踪门门限对多目标跟踪系统性能的影响。在略去杂波的情况下,以方差压缩比作为跟踪系统性能的衡量指标,对跟踪门性能进行了理论分析。给出了矩形跟踪门配合K alm an滤波算法和PDA关联算法的仿真数据。提出了一种跟踪门门限的选取方法,将离线仿真得到的门限直接应用于跟踪系统,门限计算复杂减小,适用于对速度要求较高的跟踪系统。