机器双目视觉里程计定位算法

随着人工智能的发展,在智能机器人及无人驾驶汽车应用上,空间定位是最基本和关键的问题。针对空间运动载体的定位算法,提出了双目视觉里程计定位算法,从摄像机标定、图像处理、特征提取和匹配以及运动估计4个方面展开了研究。出于实时性和精确性的考虑,使用Matlab 2016b和Visual Studio 2015两个软件进行混合编程。运用该算法对搭载双目相机的汽车在行进过程中所拍摄的图片进行计算,得出汽车精确的运动轨迹。     

基于纹波电流的直流电机位置估计算法研究

目前,以电机驱动的汽车零部件如座椅、靠背、玻璃升降机、电动天窗等在汽车行业中的应用越来越广泛。文中提出了基于纹波电流的直流电机位置估计算法研究,将纹波电流无传感器位置估计算法按照电机的启动和停止两种状态进行处理,通过纹波波峰进行探测、统计以及对纹波频率进行积分,然后将二者数据进行对比和修正,估算出较为精确的转子脉冲数,从而得到对电机转子的位置估计。实验表明,本文提出的基于纹波电流的直流电机位置估计算法研究具有较好的可行性和较高的准确度,可以满足实际应用的需求。     

低信噪比下雷达回波谱矩快速估计方法

针对在低信噪比下机载气象雷达回波多普勒参数（谱矩）估计不准确的问题，本文在气象目标的雷达回波频谱服从高斯分布的基础上，给出了一种利用协方差矩阵分解的快速参数化谱矩估计算法。通过理论分析，推导出雷达回波的协方差矩阵具有范德蒙结构特性，进而将用于谱矩估计的代价函数转化为类傅里叶变换结构，然后进一步通过快速傅里叶变换和高斯加权滑窗计算代价函数，实现快速的谱矩估计。仿真实验结果表明，该方法在信噪比低于5 dB时仍可以有效估计雷达回波的谱矩参数，同时运算复杂度大大降低，而且在谱宽值较大情况下仍能保持较好的估计性能。      

压缩感知改进探地雷达回波信号时延估计

针对探地雷达回波受环境及多径干扰而导致时延估计的精度和速度不满足应用需求的问题,提出了基于改进快速匹配追踪的时延估计算法,算法首先基于压缩感知理论对雷达探地回波进行稀疏分解和重构,以提高信号的信噪比,消除回波中强干扰信号对时延估计的影响,然后采用QR分解优化的快速正交匹配追踪对时延估计模型进行求解,降低基函数错选概率,提高模型收敛速度.仿真实验表明,算法能够有效均衡回波信号中强信号分量和弱信号分量,具有较高的回波时延估计精度.     

F-OFDM仿真系统设计与时频同步算法

针对新一代5G波形的F-OFDM技术开展了研究,通过把一个宽带分为若干个子带,对每个子带进行滤波处理以实现更好的通信效能。基于Simulink平台进行了F-OFDM仿真系统的搭建,重点对F-OFDM符号同步方法和频偏估计方法进行了研究与仿真分析。实验结果表明,基于Chu序列相比采用PN序列可以获得更好的同步效果,基于导频的Classen频偏估计算法相比基于CP的CFO估计算法和基于训练序列的Moose估计方法可以获得更好的频偏估计效果。     

交互式多模型的锂电池荷电状态估计

针对锂电池工作在温度不恒定的环境中时单个模型无法捕捉电池参数动态变化,导致电池模型误差增大,荷电状态估计精度下降的问题,提出使用交互式多模型平方根无迹卡尔曼滤波算法来估计电池荷电状态.以戴维宁电池模型为基础建立了一组电池温度子模型,并实现参数辨识;在平方根无迹卡尔曼滤波的基础上,利用交互式多模型方法估计电池荷电状态,通过实时调整模型概率来实现各个模型间的软切换.实验结果表明,交互式多模型方法融合了不同温度下的电池信息,增强了荷电状态估计的精度和鲁棒性.     

基于稳健估计的大坝监测数据粗差识别方法

大坝安全管理已逐步由粗放型向信息化转化，然而传统的误差识别技术识别精度不高，造成大量异常数据进入原始信息库，导致后期分析结论的偏离，成为信息化建设的制约因素。为此，提出了基于稳健估计的大坝监测数据粗差识别方法，即以稳健MM回归替代传统建模方式，同时结合MCD稳健估计确定异常识别阈值，并实现了程序编制。实例应用结果表明，该方法能有效避免由于异常值存在而导致的模型崩溃及阈值失效，且识别更加可靠。     

基于广义二次互相关的低信噪比信号时延估计

针对时延估计精度受噪声影响,导致时延估计不准确的问题,在现有广义二次相关算法的基础上,提出了一种改进的广义二次相关算法,通过将二次相关函数先做指数运算,降低噪声干扰,再将傅里叶逆变换得到的相关函数做高次方运算,达到锐化峰值提高时延正确率的目的。仿真结果表明,信噪比(SNR)在0~10 dB时,改进算法的均方根误差明显优于广义二次相关算法,正确率相比于广义二次相关算法也显著提高,且在更低SNR的情况下仍然具有一定优势。