机动目标跟踪中机动频率的自适应调整

研究机动目标跟踪过程中机动频率的自适应调整方法,使其值更加符合目标的实际机动状况.根据卡尔曼滤波残差是否符合零均值正态分布,判断目标机动频率是否发生改变,并采用简化的最小均方误差(LMS)算法对机动频率加以自适应调整.仿真实验表明,通过对频率自适应调整,使机动目标的位置、速度估计误差明显减小.     

引信近场目标特性集成仿真系统设计

通过对引信近场特性仿真系统的可行性研究和系统需求分析,建立了集成化系统的功能框架,并基于系统框架完成了仿真系统总体设计;在分析仿真系统对数据库的需求基础上,完成了目标特性数据库的设计;在系统功能实现流程图的基础上,通过中间接口软件设计实现了数据库与通用电路仿真软件的集成,从而实现电引信的电路级仿真.     

“目标教学”在高校体育课程改革中的应用——公体排球教学中的实验研究

通过在普通高校公体排球教学中运用“目标教学”理论,结合高校体育教学的实际,从课时具体目标入手,发挥教学目标的导向、激励作用,注重情感素材的挖掘、积极情绪的调动,推动了学生知识、技能的掌握和提高,收到了事半功倍的教学效果.     

一种并联机构结构误差识别与修正的新算法

为了提高并联机床的运动精度,针对简化误差源模型（含42个误差量）,基于并联机构位置正解的快速算法提出了一种结构误差识别的新算法．首先按理论并联机构设计参数,将一球杆仪的两个球铰分别固定在保持平行的动、静平台上,令球杆仪在动平台上的球铰中心相对于静平台上的球铰中心做球面螺旋线运动．然后在此前提下根据球杆仪球杆理论计算长度与实际长度之差构造m维矢量空间,依次让每一个待识别的结构参数有一个单位增量,重点修正与实测误差相关程度最高的结构参数．并通过从测量误差向量中分离出主修正向量后的残余误差向量方法提高修正效率．经过若干轮修正,直到使修正后球杆理论计算长度与实际长度基本一致,即可认为各项误差已修正完毕．该算法只需测量球杆的长度值,大大减少了测量工作量及由此而引入的误差源．     

基于A*改进算法的机械臂避障路径规划

为解决机械臂在运行时可能与工作空间中的障碍物发生碰撞,提出圆柱体包络碰撞检测法和基于A*算法的变步长分段搜索法.运用圆柱体包络碰撞检测法,将碰撞检测问题转化为计算圆柱体间的位置关系.变步长分段搜索法解决了应用传统A*算法可能出现的搜索数据量大甚至搜索死循环等问题.分别在基于OpenGL的三维仿真实验平台和实际系统中验证了该方法的有效性和可行性.     

一种间断观测下的无人机地面目标跟踪方法

提出了一种基于贝叶斯滤波器和适航地图的跟踪算法(BF-Hmap),解决间断观测下的无人机地面目标跟踪问题.采用基于中心线和梯度图的快速道路提取算法生成目标适航地图,该图描述了地面目标与当前地形相关的运动能力.采用贝叶斯滤波器分两步在线更新目标状态的后验概率分布,即在预测阶段考虑适航地图对目标运动的约束,以及在估计阶段充分利用目标的所有观测信息.仿真结果表明,在间断观测下该算法对地面机动目标有着良好的跟踪效果.     

基于模糊梯度的微齿轮图像边缘检测算法

提出一种基于模糊梯度思想的微齿轮图像边缘检测算法.该算法采用正切归一化函数对灰度图像模糊化,并计算该模糊图像的梯度矩阵;采用正弦函数对梯度矩阵进一步模糊化得到模糊梯度矩阵;采用基于归一化实数编码的遗传算法来搜索最优的阈值λ对模糊梯度矩阵做截集,获取图像边缘点集合.实验中以不同微齿轮图像作为实验对象,测试了该算法性能.实验结果表明,该算法的检测精度优于10μs,检测时间基本为1s,整体性能优于Canny算法和Pal-King算法.     

大型高功率激光装置下装系统的碰撞检测

分析了大型高功率激光装置在线可替换单元装校过程的特殊性,建立了基于区域划分的下装系统的方向包围盒,在包围盒的计算中引入闵可夫斯基和的概念,并在其基础上对分离轴的选择进行优化组合,结合碰撞的局部性原理,构建了一种动态的OBB(Oriented Bounding Box)层次树检测方法,经过中国大型高功率激光装置下装系统的装校仿真实践,结果表明这种划分区域的连续检测方法高效可靠。     

基于GMM和MRF的自适应阴影检测

运动目标阴影在很大程度上会影响运动目标跟踪、行为识别的正确性和有效性.为此,文中提出了一种基于混合高斯模型和马尔科夫随机场的自适应阴影检测方法.该方法首先对混合高斯模型进行改进,使其可以自适应调整参数学习率以消除浅阴影;然后采用马尔科夫随机场综合邻域的空间依赖性信息进行精确的阴影检测.为了提高基于马尔科夫随机场的阴影检...     

利用脊线检测实现视网膜图像血管中心线的精确提取

提出一种精确有效的基于脊线检测的视网膜图像血管中心线提取算法,该算法首先对原始图像进行脊线检测得到候选视网膜图像血管中心线,然后对原始图像进行照度均衡和多尺度形态学增强处理,最后对各个尺度增强图像在视场ROI区域内进行Otsu双阈值分割或单阈值分割,并将各个尺度的分割结果求和再与脊线检测结果算术相与得到最终的血管中心线。通过对25张荧光造影视网膜图像以及部分彩色视网膜图像进行测试和分析,该算法不但能够检测出低对比度血管和微小血管的中心线,而且提取的血管中心线整体连续性好。将文中算法的结果与血管手动分割血管的细化结果进行比对分析,中心线吻合率平均达到83.5%,且算法性能优于Hoover算法以及保守专家手动检测结果。