一种基于改进粒子滤波的多目标跟踪算法

针对复杂背景环境下的多目标跟踪问题,论述了主要的数据关联技术,将目标检测算法与粒子滤波相结合,利用颜色直方图作为观测模型,并利用全领域(GNN)算法进行数据关联,提出一种改进的基于粒子滤波的多目标跟踪算法,实现了视频场景中的多个目标跟踪.该算法对于目标在场景中的频繁出现和消失,相似外表,交叉运动和短暂遮挡等均有较好的处理效果.

     

基于广义差别矩阵的核和属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容.为此引入广义差别矩阵,提出基于广义差别矩阵的核和属性约简算法.该框架可有效避免连续属性值离散化,且有利于与其他机器学习方法相结合.理论分析表明,所提出的算法是有效而可行的.

     

Sigma-Point直接式卡尔曼滤波惯性组合导航算法

基于西格玛点采样加权的方法,以姿态,速度和位置等9个导航参数为状态向量,以卫星导航系统的速度和位置组成6维观测向量,构建直接式卡尔曼滤波器,融惯性导航系统求解和状态估计的过程为一体,直接描述系统导航参数动态过程.仿真结果验证了惯性组合导航Sigma-Point直接式滤波方法的有效性,表明该非线性直接式滤波方法可提高惯性组合导航系统的导航精度和对飞机,导弹等载体非线性机动过程的适应性.

     

BUCK变换器带恒功率负载反馈精确线性化控制

对BUCK变换器带恒功率负载系统的非线性控制进行了研究.根据恒功率负载的非线性特性,推导出BUCK变换器带恒功率负载的精确线性化反馈控制规律,设计了系统非线性控制器.用SABER软件对控制律进行了仿真,结果表明反馈精确线性化技术可以实现对BUCK变换器带恒功率负载的控制,在电源及负载大范围变化时,保证系统的稳定运行,具有大信号稳定特性.

     

基于观测器的非线性互连系统的自适应模糊控制

针对一类不确定非线性MIMO互连系统,提出一种自适应模糊控制算法.通过设计观测器来估计系统的状态,因此不要求假设系统的状态是可测的.给出的自适应律只对不确定界进行在线调节,从而大大减轻了在线计算负担.该算法能够保证闭环系统的所有信号是一致有界的,并且跟踪误差指数收敛到一个小的零邻域内.仿真结果表明了算法的可行性.

     

扩展风险性滤波算法的修正方法

针对非线性系统扩展风险性滤波(ERSF)估计精度较低的缺点,提出一种基于二阶Taylor展开对其进行高阶修正的算法.该算法利用高阶项对一阶扩展卡尔曼滤波(EKF)的状态估计向量及协方差阵进行适当修正,并由新息滤波方法得到修正的扩展风险性滤波(MERSF).高度非线性的仿真研究表明,所提出的算法在计算量增加不多的情况下,滤波精度有明显的提高.

     

克服恋食行为的PSO算法改进研究

基本粒子群优化算法(PSO)存在易陷入局部极值的缺点.为此,研究鸟群迁徙觅食中的行为习惯,以加强PSO的鸟群社会模型和对鸟群行为的模拟.在所提出的改进算法中,历史飞行速度在实际觅食中不作为判断因子,只有发生位置重复时粒子才发生变异或摄动,以此增强粒子群优化算法跳出局部最优解的能力.实验结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高.

     

非线性切换系统的集合稳定性分析

将输出对状态稳定和状态模可观测等概念进行推广,提出了输出对V(x)稳定,小时V(x)可观测,大时间V(x)可观测的定义.利用上述定义,给出了非线性切换系统的V(x)零值集稳定的充分条件.分别利用统一Lyapunov函数和多Lyapunov函数证明了所提出的结论,并详细讨论了输出对V(x)稳定与输出对状态稳定及其他相关定义之间的关系.数值例子验证了所提出结论的正确性.

     

基于特征约束和均值漂移的机动目标粒子跟踪

粒子滤波是适用于非线性非高斯系统下目标跟踪的强有力工具．ＭｉｒｏＳｏｔ足球机器人系统可以作为研究机动目标跟踪问题的平台．对此,在分析ＭｉｒｏＳｏｔ系统目标特征的基础上,提出一种基于目标特征约束的均值漂移粒子滤波算法,利用约束和优化的思想提高粒子的质量并减少其数量．对比实验表明,该方法有效地克服了传统粒子滤波的计算量和粒子退化问题,保证了多机动目标跟踪的准确性和实时性．

     

GM(1,1)模型拓广方法研究与应用

为了拓广GM(1,1)模型的适用范围,对GM(1,1)模型进行了两方面的改进:对初始序列进行预处理以改善其光滑性;用GM(1,1)模型的内涵型代替白化响应式作为新的预测公式.理论分析与实验结果表明,改进模型不仅比传统模型的预测精度高,而且完全适用于对高增长序列建模,拓广了GM(1,1)模型的适用范围.

     

基于二阶插值滤波的粒子滤波改进算法研究

粒子退化等问题严重制约了粒子滤波的工程应用.通过对粒子滤波的分析与总结,提出一种基于二阶插值滤波的粒子滤波改进算法.利用二阶插值滤波器计算出更优的重要性函数,从而有效抑制粒子滤波的退化,降低了计算量.通过对导弹再入时的非线性导航参数估计问题进行实例仿真分析,所得结果验证了该算法的有效性.

     

不确定系统鲁棒容错H∞控制的LMI设计方法

针对不确定线性系统,研究了执行器失效情况下鲁棒容错H_∞控制问题.基于连续增益故障模式.利用线性矩阵不等式LMI推导了系统H_∞指标约束下鲁棒容错镇定的充要条件,分别给出了输出反馈和状态反馈H_∞控制器的设计方法.通过引入变量代换,将求解输出反馈H_∞指标约束的鲁棒容错控制器的可解条件转化为标准的LMI所获得的控制器不仅能使故障系统鲁棒定,并且能达到给定的H_∞性能指标.仿真实例验证了所提出设计方法的有效性.

     

优势模糊粗糙模型及其在审计风险评估中的应用

针对模糊信息系统,建立基于优势关系的粗糙集模型,并给出该模型的多种知识约简定义.通过构造分辨函数,得到了求解优势模糊粗糙集模型的最大分布约简算法.最后将该模型应用于审计风险评估,得到了较为合理的评估规则.

     

2-D状态滞后系统的时滞相关H∞控制

研究了具有状态滞后的二维(2-D)离散线性系统的时滞相关H∞ 控制问题 .首先提出了2-D 状态滞后系统的时滞相关有界实引理,基于此引理,通过线性矩阵不等式(LMI)的可行性,设计状态反馈控制器使得闭环系统具有H∞扰动衰减度 γ;进而求解一个线性凸优化问题可得最小化γ 值. 所得的时滞相关结果可转化为时滞无关情形. 数值算例说明了所得结论的有效性和优越性.

     

一种新的基于简化二进制可辨矩阵的相对约简算法

提出一种基于简化二进制可辨矩阵的启发式相对约简算法,其特点是在扫描数据库的过程中形成规模很小的简化二进制可辨矩阵.基于简化二进制可辨矩阵构造了面向相对约简的矩阵变换方法,通过这种矩阵变换可从二进制可辨矩阵直接高效地导出相对约简.理论分析和实验结果说明和验证了该算法具有相对高效性和强可操作性等优点.

     

多面体不确定系统时滞依赖鲁棒预测控制

将线性状态变换引入连续时间多面体不确定时滞系统中,利用线性矩阵不等式(LMI)方法,设计时滞相关型鲁棒预测控制器;通过适当选择Lyapunov 函数,推导出闭环系统渐近稳定的充分条件,并且该条件是时滞相关的.仿真算例验证了该方法的有效性.

     

高阶无模型自适应迭代学习控制

针对一类非线性非仿射离散时间系统,提出了高阶无模型自适应迭代学习控制方案.控制器的设计和分析仅依赖于系统的输入/输出(I/O)数据,不需要已知任何其他知识.该方法采用了高阶学习律,可利用更多以前重复过程中的控制信息提高系统收敛性,且学习增益可通过"拟伪偏导数"更新律迭代调节.仿真结果验证了所提出算法的有效性.

     

辨识非线性MIMO系统的多输出ε-SVR模型研究

!针对非线性多输入多输出(MIMO)系统的黑箱辨识问题,提出一种基于ε不敏感损失函数的多输出支持向量回归机(SVR)模型,并给出了偏置的有效求取算法.在一个优化问题中,该模型能最小化所有输出带正则项的结构风险总和,并能为不同输出选择不同的核函数及模型参数.将多输出SVR模型应用于非线性MIMO系统的辨识,仿真结果表明,该模型克服了传统支持向量回归机必须为每个输出单独建模这一缺陷,并能提升系统的整体辨识能力.

     

基于节点协同覆盖的传感器网络寿命最大化模型

针对保证网络连通覆盖和最小能量消耗的优化目标,建模了基于节点协同覆盖的传感器网络寿命最大化模型．提出一种基于多目标优化遗传算法的求解方案,设计了基于链路状态的分簇机制以及基于ＮＳＧＡ-Ⅱ的簇内覆盖控制算法．仿真结果表明该方案能快速收敛于最优解,在高密度和低密度布撒环境下表现出优越的性能,且具有良好的适应性．

     

基于对象的扩展Petri网协同设计过程分析

针对协同设计中任务的执行流程缺乏柔性,不利于分析实际设计过程的现状,提出一种单元调用变迁对与决策变迁相集成的基于对象的扩展Petri网,扩展了Petri网的可达图以适应分析OEPNs模型.采用OEPNs中的过程网和单元网对协同设计过程建模,利用模型中的单元调用变迁对和决策变迁对过程本身和可能状态进行分析.最后与相关的研究工作进行比较并给出了结论.