基于一种快速归一化积相关算法的图像匹配研究

在灰度图像匹配中,归一化积相关算法具有鲁棒性强、精准度高和易于硬件实现等优点。但算法复杂、计算速度慢是制约其应用的主要原因。基于迭代的思想提出了一种快速归一化积相关算法。该方法在计算基准子图图像能量时,只通过几个像素值的加减运算,便可快速实现基准子图像素求和,大大降低了计算的复杂度。实验证明,本算法与原算法具有相同的匹配精度,但计算时间仅为原算法的1/9.     

天线-罩系统瞄准误差算法研究

为了实现对天线-罩系统快速高精度的仿真计算,针对瞄准误差常规算法中反复迭代、小步长搜索与复杂窗函数变换等不足,文中引入远场有效观察角的概念,仅考虑极值点附近部分主瓣。并将远场方向图与瞄准误差计算在程序上分离,使用最小二乘法对远场方向图数据进行曲线拟合,通过拟合函数最值直接求解瞄准误差。仿真结果证明,该算法降低了对单个计算点精度的依赖。且在不降低精度的前提下大大提高计算效率。     

基于Bresenham 的圆弧生成算法及其应用

针对工件尺寸测量系统中圆弧绘制问题,结合Bresenham 圆生成算法,设计出3 点绘制顺序圆弧算法。 介绍了候选点的生成及选取,阐述了终止条件及坐标变换,并将设计的方法与数字微分分析机(digital differential analyzer,DDA)算法和直接坐标生成方法进行了比较。实验结果表明：较DDA 算法、直接坐标生成方法及部分文献 方法,该算法绘制的圆弧视觉效果更好,时间效率更高,达到了工程应用的目的。     

基于串行系统配置结构的分布式NEYMAN-PEARSON检测融合算法

研究采用串行系统配置结构的分布式检测融合系统。融合系统由N部传感器构成。由于融合系统的检测性能由N部传感器的判决规则共同决定，故为了使系统性能达到最优，需要联合设计各部传感器的最优判决规则。文中给出了融合系统检测性能最优化的必要条件，以及求解最优系统判决规则的数值迭代算法。采用该融合算法对分布式水声信号检测系统的性能进行优化，系统性能有明显提高。     

复杂环境下无人机三维航迹规划方法研究

复杂环境下规划无人机三维航迹时,随机型的粒子群优化由于问题维度高导致收敛性差难以获得最优甚至可行航迹;而确定型的稀疏A~*算法易陷入局部搜索导致搜索时间长且计算量大。基于分层思想,将高维航迹规划问题转换为多个低维问题。首先通过粒子群优化规划出少量导引航迹点集,然后采用稀疏A*算法计算导引点间的航迹段。仿真结果表明该方法能在获得满意解的前提下提高复杂环境下无人机航迹规划效率。     

改进的正交补空间匹配追踪算法

针对正交补空间匹配追踪算法时间开销大、重构成功概率低的问题,提出了改进的正交补空间匹配追踪算法。该算法采用模糊阈值的方法进行支撑集原子选择,每次迭代自适应地选择观测矩阵中与当前重构残差相关性最大的若干个原子,减少重构迭代次数,加快了收敛速度;采用回溯法进行原子的二次筛选,将支撑集中错误选择的原子剔除,保证支撑集中原子的准确性。仿真实验结果表明,相比于正交补空间匹配追踪算法,改进算法成功重构所需时间更短,且重构成功概率更高。     

基于四叉树法和PROSAC 算法改进的视觉SLAM 技术

为解决在同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的前端进行特征点匹配时, 随机抽样一致法(random sample consensus,RANSAC)存在的迭代次数高、实时性较差、鲁棒性不稳定等问题,提出 一种基于四叉树法和渐进一致采样法(progressive sample consensus,PROSAC)算法融合改进的图像匹配算法。实现四 叉树法+PROSAC 算法的误匹配剔除算法,在EuRoC 数据集上对改进后的ORB-SLAM2 算法进行实验。结果表明： 相比于ORB-SLAM2 系统,该算法在Vicon Room 1 03 数据集上总体绝对轨迹误差平均值减小了39.28%,总体相对 位姿误差减小了35.45%,具有更高的建图精度。     

无人机集群协同免疫自学习围捕策略研究

针对非合作逃逸目标的围捕问题，提出了基于改进免疫自学习的协同策略。通过生物免疫系统机理与无人机集群协同围捕决策的映射关系，建立免疫自学习模型。仿照免疫应答的克隆选择、免疫记忆的过程，提出基于记忆总结、评价调节、学习进化的协同围捕算法CHS-IMEL。设计了综合围捕点分配与围捕无人机状态的抗体编码方式，构建包含围捕路径和包围效果的亲和度函数，迭代优化获得无人机的最佳航向角。仿真结果表明，在随机初始态势下，无人机集群能够利用所提策略通过协作实现对以不同策略逃逸的目标的围捕，且任务完成率最高提高11%，围捕成功时间减少了10.7%，证明了所提策略的有效性与优越性。     

基于迭代算法的三轴磁传感器标定与误差补偿技术研究

针对现有地磁导航系统中磁传感器标定方法存在的计算时间过长和误差较大等问题,给出一种可以标定与补偿三轴地磁分量的迭代算法。简要分析三轴磁传感器测量过程中的误差来源,给出磁传感器标定与测量误差的参数化数学模型,分析如何应用迭代算法来确定相关的误差参数,并进行仿真实验验证。仿真与试验结果表明：该算法可以有效补偿三维空间测量误差,在存在不同铁磁性干扰物质时可以有效地消除其影响。     

多尺度直线拟合法在时间序列突变点检测中的应用

在电液伺服阀的测量和筛选过程中,为进行伺服阀死区和分辨率的测量,需要检查数据序列中的突变点。目前突变点的主要检测方法有Mann-Kendall算法、累积和控制图(CUSUM)算法、最小均方差（MSE）法、小波变换法等,但这些检测方法均有一定的局限性。为此提出了一种多尺度直线拟合法,采用变换拟合尺度逐步逼近的方式来检测突变点。将时间序列按给出的初始长度计算法划分为若干段,每一段用最小二乘拟合的直线代替。比较相邻拟合线段的斜率,其中斜率变化最大的两段线段之内存在突变点。在该两段线段的范围内缩小拟合尺度,继续使用上述方法进行查找,直至拟合尺度收敛为1,此时斜率变化最大的点即是原时间序列的突变点。将该检测方法同其他方法进行比较,并在伺服阀测试系统和故障检测信号中进行实际应用,验证了该方法在查找突变点时的准确性、针对复杂信号时的有效性和计算效率上的优越性。