基于UKF的闪烁噪声机动目标跟踪

闪烁噪声下的机动目标跟踪是一个非线性非高斯系统滤波问题,传统的卡尔曼理论很难保证其跟踪精度.文中提出了一种基于UKF的闪烁噪声机动目标跟踪算法,首先对目标系统的状态方程进行无味变换,然后再进行滤波估计,以减小跟踪误差.UKF不需要求导,它能比EKF更好地迫近目标运动模型的非线性特性,具有更高的估计精度,计算量却与EKF同阶.在仿真实验中采用"协同转弯模型"作为机动目标的运动模型,雷达的量测方程也是非线性的,分别应用UKF和EKF跟踪闪烁噪声下的机动目标,结果表明,UKF能够较好地解决闪烁噪声下跟踪机动目标的难题,其跟踪精度要远远高于EKF.     

基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法

为解决复杂背景下红外弱小目标检测精度低的问题,本文提出一种基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法,算法主要模拟了人眼对目标对比度敏感这一机制。首先利用8向梯度方程提取红外图像的梯度显著图并二值化处理;根据小目标的尺寸大小特征对梯度显著图进行优化处理,剔除孤立的噪声点和尺寸较大的背景梯度显著区域;利用视觉对比机制对优化后的显著图进行局部对比度计算,通过阈值处理剔除虚警目标,完成红外弱小目标检测。仿真实验表明,该算法在低信噪比情况下对红外弱小目标的检测率较高,且虚警率低,单帧检测时间较小。     

万有引力优化的粒子滤波算法

针对经典粒子滤波中存在的粒子易退化、易丧失多样性以及滤波精度严重依赖于粒子数量的问题,提出一种万有引力优化的粒子滤波算法．通过万有引力算法优化粒子滤波中的粒子集来提高滤波精度．首先将每个粒子看做质量大小正比于粒子权值的点,粒子间的引力吸引着粒子向高似然区域移动,从而优化粒子集．然后利用精英粒子策略加快万有引力优化算法中粒子收敛速度,并避免粒子陷入局部最优; 引入感知模型防止过度收敛导致的粒子拥挤或重叠．仿真实验表明,该算法在粒子数较少的情况下与经典粒子滤波算法和粒子群优化粒子滤波算法相比,保持了更好的粒子滤波精度和速度．     

基于FastICA算法和小波变换的雷达信号分选

传统的独立分量分析（ICA）算法对噪声敏感,存在很难正确分选带噪混合雷达信号的问题。针对该问题提出一种结合FastICA算法和小波去噪的改进算法。该算法首先利用小波阈值法对带噪雷达信号进行去噪,适当提高信噪比后再用FastICA算法进行分离,最后进一步对分离信号作矢量归一和再消噪处理,得到各个雷达源信号的最终估计。仿真结果表明,与传统的ICA算法相比,该改进算法可以有效地去除噪声,提高带噪雷达信号分选的准确率。     

基于脆性根源的船舶电力系统脆性分析

针对船舶电力系统脆性研究,从脆性致因的内部机制和外部机制入手,建立包含脆性环境和系统结构4层分析模型。主要分析其下层模型结构,将脆性环境通过脆性事件分解为若干基本脆性根源,用德菲尔法-最大熵原理建立以脆性根源为基础的脆性风险模型,分析预测船舶电力系统的脆性过程。最后以某一个船舶电力系统为例,对在随机的某一年的脆性过程进行了分析,找到船舶电力系统崩溃的主脆性根源,与实际情况进行比较,说明了该方法的可行性。结果说明对于有效的防止船舶电力系统的崩溃,分析其脆性风险,应对其主要的脆性根源进行相应的控制。     

基于支持向量机的发电机匝间转子绕组短路故障诊断

具有结构风险最小化原则的支持向量机(SVM)对于小样本决策具有较好的学习推广性,并且故障样本的不足在一定程度上制约了基于知识的方法在故障诊断中的运用。针对这一问题,提出了利用支持向量机的方法对匝间转子绕组短路故障诊断方法。该方法利用小波分析对探测线圈测得感应电动势进行处理构造特征向量,然后输入到支持向量机的多故障分类器中进行故障识别。实验数据表明该方法是可行、有效的,并且在小样本的情况下,较BP神经网络有更好的分类效果。     

基于高斯粒子滤波器和TVAR模型的语音增强技术

为了提高对时变自回归(TVAR)模型参数的估计精度,改善语音信号增强效果,通过将TVAR模型的参数转换为格型滤波器的反射系数,给出了一种判断模型稳定性的简单方法.将TVAR模型的信号和反射系数矢量增广为状态矢量后,应用高斯粒子滤波器(GPF)估计TVAR的模型参数,构造了语音增强算法.通过蒙特卡洛仿真实验比较了扩展卡尔曼滤波器(EKF)、标准粒子滤波器(PF)和GPF的语音增强效果,结果表明本文提出的TVAR模型能较好地描述语音信号的变化特性;PF比传统的卡尔曼滤波具有更好的滤波能力,而GPF能够在一定程度上克服粒子的退化现象,具有比标准PF更强的估计TVAR模型参数的能力,从而获得了更好的语音增强和去噪效果.     

谈改善霍林河南露天矿的爆破质量

分析了影响霍林河南露天矿硬岩爆破质量的原因,提出了强化施工质量管理,合理利用穿孔爆破技术,提高爆破质量的方法,达到了提高生产效率、降低爆破成本的最终目的.     

一种混沌神经网络及其在二维局部均值估计自适应滤波中的应用

本文研究了具有模拟退火特性的混沌神经网络模型,给出了混沌神经网络的能量函数表达式及其搜索和优化过程,并将其应用于二维自适应局部均值估计滤波算法中。仿真结果表明,利用混沌神经网络进行二维自适应滤波是可行的,且比Hopfield神经网络具有更快的收敛效率。     

ADO和LabSQL在数据库操作方面的应用

本文介绍了在Labview中应用ADO控件和第三方控件LabSQL对数据库操作的方案,解决了Labview中的数据库操作的问题。详细介绍了Access数据库的创建,数值的添加和查询显示,并将该技术成功应用于某设备的监控程序中。