基于改进“当前”统计模型和AKF的机动目标跟踪

采用"当前"统计模型设计Kalman滤波算法,实现对机动目标的自适应跟踪;并针对"当前"统计模型对机动目标跟踪中存在的缺陷,提出改进的"当前"统计模型,根据滤波估计值对最大加速度进行自适应调整,使得系统噪声方差随着目标运动情况自适应变化;此算法在没有增加任何计算量的基础上有效提高了机动目标的跟踪性能.通过对实际交通视频的仿真实验验证了算法的有效性.     

智能优化的代价评估粒子滤波算法

针对噪声未知情况下粒子滤波算法进行状态估计时准确性低的问题,对智能优化的代价评估粒子滤波算法进行研究。结合代价评估粒子滤波算法特点设计了智能优化重采样策略,利用概率质量函数评价粒子的可信度,通过交叉变异操作引导粒子向风险较小的区域移动,改善基于风险和代价进行样本更新而导致的样本贫乏问题;通过对风险较大粒子的变异,扩展了粒子的后验分布区域。仿真结果表明,提出的智能优化代价评估粒子滤波算法具有良好的粒子优化性能,能在噪声统计特性未知情况下提高状态估计的精度。     

机床传动链误差对齿轮加工精度的影响及控制

文章分析机床传动连误差对齿轮加工精度的影响规律,掌握控制加工误差的方法,从而找出减少加工误差的措施,把加工误差控制在公差范围之内.     

基于改进的萤火虫算法优化粒子滤波方法

针对粒子滤波算法权值退化和多样性匮乏造成的滤波精度下降问题,提出了权值抖动萤火虫算法和不完全重采样结合的方法来改进粒子滤波.该算法在全局最优值代替萤火虫间的交互信息基础上利用权值抖动吸引度函数改进萤火虫算法来优化粒子滤波的采样过程,使粒子集趋向于真实值附近,同时采用不完全重采样方法,能够缓解粒子退化问题.实验结果表明该算法可以有效缓解粒子退化和改善粒子多样性贫化,同时提高了滤波精度.     

一种多方位超声波测距仪的设计

由于超声波对环境的适应能力强、信息处理简单、速度快等特点而广泛应用于液位测量、机械手控制、车辆自动导航、移动机器人、物体识别等方面,但它也存在一些缺陷使得测量的准确度受到影响.基于对超声波测距原理和超声波特点的研究,针对回波信号弱,方向性差的缺陷,为了实现在某些特殊场合(如井下测量、能源勘探)的测距以及提高测量强度,提出了一种多方位超声波测距仪的设计思想.     

融合多线索的抗遮挡目标跟踪及其仿真平台设计

针对目标跟踪中的遮挡问题,融合纹理特征的mean-shift算法鲁棒性实时性好,但遮挡情况下无法有效跟踪,粒子滤波算法能很好地解决这一问题,但实时性不好,因此,融合两种算法的优点,遮挡情况下切换到粒子滤波算法.同时如何比较、评价各种算法,目前还没有一个统一的仿真测试平台,为此给出一个基于Matlab GUI的抗遮挡目标跟踪系统仿真平台,在该平台下,对同一序列进行比较试验,给出仿真实例.结果表明,该算法能有效处理目标跟踪中的遮挡难题,同时该平台不但提供给了统一的界面进行仿真比较,还有很好的交互性与可扩展性,能够实现不同算法的集中管理,并输出可视的实验结果,充分验证了平台设计的有效性.     

公交智能调度系统的体系框架和关键技术研究

阐述了我国城市公交智能调度系统的体系框架,并结合交通设施和公交系统效率低下的现状,提出了公交调度系统智能化的实施方案,并着重介绍和分析了GPS 、GIS和GPRS技术及其在公交智能调度系统实现中起到的重要作用.