基于改进的DE算法对PID参数的优化

通过改进标准差分进化算法的放缩因子,得到一种改进的差分进化算法.这种改进的差分进化算法具有自适应的特点,能自调整放缩因子的大小,而标准差分进化算法的放缩因子通常取某个常数.将这种改进的差分进化算法用于PID参数的优化,克服了一些传统方法过于直接、不能寻优的缺点.仿真结果显示,改进的差分进化算法,具有较快的响应速率和较好的鲁棒性.     

一种鲁棒GPS/INS组合导航滤波算法设计

针对卡尔曼及其扩展算法在滤波中噪声矩阵与实际偏差过大时出现滤波发散的情况,本文提出利用无偏有限冲击响应滤波器(UFIR)实现该背景下的状态估计。但将UFIR滤波器应用于GPS/INS组合系统存在2个问题:1)在线估计最佳滤波窗长的方法还有待改善;2)导航精度较低。本文设计了一种级联式滤波算法,主滤波器对UFIR滤波算法进行改进,设计在线估计窗口大小方法的同时,改进了现有的UFIR算法;从滤波器引入GPS的航向信息,设计一种自适应卡尔曼滤波以提高导航精度。通过仿真和实测对所提滤波算法进行了验证,实验结果表明该算法可以有效提高导航精度和系统的鲁棒性。     

新型轨对轨高宽带全差分跨导器及其滤波器

为了解决起模数转换作用的跨导器电路的带宽问题,采用基本的自适应偏置、交叉耦合差动式轨对轨输入以及双输出结构,设计了一种宽带的轨对轨全差分跨导器.以该跨导器电路作为基本模块构造电压模式双二阶滤波器,实现了低通、高通、带阻和带通滤波器功能.仿真结果表明,CMOS全差分电路具有良好的滤波性能和电控性能.     

带状态切换自适应滤波算法及其在GPS/INS中的应用

针对GPS/INS组合导航系统中观测噪声通常未知、导致卡尔曼滤波算法不稳定、滤波精度降低的问题,提出一种改进的自适应滤波算法.改进的自适应算法结合了简化的Sage-Husa滤波算法、滤波器发散判断依据和渐消滤波的思想,使得滤波器对量测噪声变化的鲁棒性变强,同时解决了简化的Sage-Husa滤波器容易发散的问题.通过建立GPS/INS组合导航系统状态方程和观测方程,对改进的新算法进行仿真测试.仿真结果表明,新算法对量测噪声未知的情况具有更好的适应性,提高了滤波器估计精度,表现出良好的滤波稳定性.     

像素域运动对象提取算法的研究

针对像素域运动对象的提取,较系统地分析比较了现有主要算法各自的原理、提取效果及时间特性,为研究者在各种不同的场合选择不同的提取算法提供了依据。为使算法具有可比性,实验在同一Hall_Monitor序列上进行。然后,提出一种改进的、同时进行帧间差分和减背景的运动对象提取算法,其鲁棒性在于能对光照变化、运动物体的暂停,显露部分的背景区域等复杂情况作出正确判断处理。     

一种混合聚类的粒子群差分进化算法

针对差分进化算法在运行后期收敛速度慢和容易陷入局部最优的不足,提出一种混合聚类的粒子群差分进化算法.利用一步K-均值聚类算法改进粒子群优化算法的速度更新,使用线性递减的选择概率将改进后的粒子群算法与差分进化算法相融合,并在一定条件下对种群中部分较差个体进行重置.对9个典型测试函数的数值试验和与其他三种进化算法的比较结果表明:所提算法收敛速度快,寻优能力强并且鲁棒性好.     

基于改进的PSO算法的PID控制在VAV空调系统末端的应用

目的 研究变风量空调系统温度-风量PID控制器的整定方法,利用改进粒子群算法的特点设计一种稳定、高效的自适应控制器.方法 以PSO-CF(带收缩因子的PSO)PID控制方法的整定结果作为参考,在PSO-CF算法中用一个差分向量扰乱粒子的认知能力,再根据粒子群的演化规则自动完成最优控制.结果 采用DPSO-CF(扰乱认知能力的带收缩因子的粒子群)PID自适应控制器时,系统的调节时间约为PSO-CF粒子群PID控制方法的30%,超调量减少了约75%.当系统加入扰动时,相比带收缩因子的PSO,扰乱认知能力的带收缩因子的粒子群PID自适应控制器的调节时间少,超调量小,系统控制品质得到了较大的改善.结论 改进的算法不仅具有良好的鲁棒性,而且还有良好的收敛性.采用上述自适应控制器后,整个系统体现了良好的动态性能及较强的鲁棒性.     

基于差分演化-MP的快速信号稀疏分解

利用差分演化算法具有鲁棒性强和全局收敛性好的优点,提出了一种基于差分演化的匹配追踪算法(DE-MP)。算法使用差分演化(DE)算法替换传统匹配追踪(MP)算法中的遍历搜索策略,优化了寻找稀疏分解最优原子的过程,从而大大降低了算法复杂度。此外,DE算法特殊的搜索策略很好地提高MP的全局收敛性,进一步提高了稀疏分解的准确性。通过对雷达仿真信号和语音信号仿真实验结果表明:与传统MP算法相比,差分演化匹配追踪算法(DE-MP)在计算速度上提高了两个数量级,在收敛精度上也有明显提高,且收敛精度优于其他改进MP算法。     

改进的QPSO 算法在FIR滤波器设计中的应用

针对量子粒子群优化（QPSO）算法对越界粒子处理方式的不足,提出了一种基于边界控制的改进方法,并将其应用在有限长脉冲响应（FIR）滤波器的频率采样设计法中,给出了算法的具体实施步骤。对 FIR 低通和带通滤波器的仿真结果表明,相对于查表法及标准 QPSO 算法,改进后的 QPSO 算法能够快速、有效地求得频率过渡带样本值的最优解,同时通带波动变小,最小阻带衰减变大,从而对 FIR滤波器的设计进行了进一步的优化,验证了改进算法的有效性。     

改进导向滤波器立体匹配算法

针对基于滤波器的立体匹配算法精度不高以及易受外界环境影响的问题,提出基于改进导向滤波器的立体匹配算法.在传统梯度向量中加入经过预处理后图像的梯度信息,结合Census变换计算匹配代价.构建自适应窗口,采用改进的导向滤波器聚合匹配代价;经过视差处理获得高精度的视差图,在低纹理区域能取得较好的匹配结果.实验结果表明,相比其他基于滤波器的立体匹配算法,该算法在Middlebury和KITTI平台上的测试结果具有更高的精度;对光照失真条件具有更好的鲁棒性,能应用于室外场合;计算复杂度与匹配窗口大小无关,具有较好的实时性.     

基于改进Q-learning算法的输电线路拟声驱鸟策略研究

日益频繁的鸟类活动给输电线路的安全运行带来了极大威胁,而现有拟声驱鸟装置由于缺乏智能性,无法长期有效驱鸟.为了解决上述问题,本文提出基于改进Q-learning算法的拟声驱鸟策略.首先,为了评价各音频的驱鸟效果,结合模糊理论,将鸟类听到音频后的动作行为量化为不同鸟类反应类型.然后,设计单一音频驱鸟实验,统计各音频驱鸟效果数据,得到各音频的初始权重值,为拟声驱鸟装置的音频选择提供实验依据.为了使计算所得的音频权重值更符合实际实验情况,对CRITIC (Criteria Importance Though Intercrieria Correlation)方法的权重计算公式进行了优化.最后,使用实验所得音频权重值对Q-learning算法进行改进,并设计与其他拟声驱鸟策略的对比实验,实验数据显示改进Q-learning算法的拟声驱鸟策略驱鸟效果优于其他三种驱鸟策略,收敛速度快,驱鸟效果稳定,能够降低鸟类的适应性.     

基于指纹的模糊金库方案改进

现有指纹模糊金库算法存在保护长度较短的秘密值时安全性不足的问题,该文基于Juels和Sudan提出的Fuzzy Vault方案,引入随机密钥,提出了一种改进的指纹模糊金库方案.首先生成一组伪随机数作为随机密钥,通过Fuzzy Vault方案对随机密钥进行处理和隐藏,最后利用此随机密钥对秘密值进行AES加密.实验表明,这...     

自动指纹识别系统中关于指纹特征算法的研究

指纹图像的特征提取和匹配在计算机指纹自动识别系统(AFIS)中起着至关重要的作用,直接制约着系统的识别率和识别速度.本文在指纹图像预处理的基础上,对指纹特性算法进行了改进,主要创新点在于简略细化过程同时引入基于二值化图像的特征提取算法.非正向扫描特征提取算法根据指纹的综合特征,沿脊线搜索匹配细节特征点,避免伪特征点的提取.改进后的算法在MATLAB环境下成功应用,实验结果表明,该算法能有效提高识别精度和速度,满足在线验证指纹的实时应用性.     

Algorithm for multivariate similarity localization based on dynamic fuzzy matching

Considering the problem that the traditional area division method in fingerprint positioning cannot guarantee the accuracy of area matching,this paper proposes a fuzzy matching algorithm.Its matching range can be dynamically adjusted,and while improving the positioning speed,the algorithm can decrease the defects of mismatch caused by area division.In the position calculation stage,the algorithm uses multivariate similarity coefficients and introduces environmental parameters to redistribute the weights of neighboring points.This algorithm overcomes the adverse effects of fluctuation in environment and equipment,and reduces positioning errors.Tested by an actual scene,on the premise of ensuring the accuracy of matching,the proposed algorithm reduces the amount of fingerprint matching by more than 60% compared with global matching,and experiment verifies that the positioning accuracy is improved by more than 17%,compared with the existing algorithms.     

WiFi指纹定位中改进的加权k近邻算法

针对WiFi指纹定位中传统的信号欧氏距离不能很好地反映各位置点间物理距离的问题,提出了改进的加权k近邻定位算法。首先,在信号距离的计算中引入接收信号强度的方差;然后,根据接收信号强度和物理距离之间的非线性关系引入加权系数,设计了一种信号加权欧氏距离;最后,利用信号加权欧氏距离进行指纹匹配和位置估计,改进了加权k近邻算法。在真实环境下的实验结果表明,信号加权欧氏距离能够更准确地衡量各点之间的物理距离并选择更合理的最近邻参考点。与现有的加权k近邻算法相比,改进的加权k近邻算法能够明显地提高WiFi指纹定位的精度。     

基于群组的WI—FI指纹室内定位研究

WI-FI指纹定位是最常用的室内定位算法之一,但是WI-FI指纹定位存在较大的定位误差。为了提高定位精度,提出了基于群组的定位算法。首先在WI—FI指纹定位的基础上,提出了群组的概念,然后阐述了基于最小编辑距离的群组识别算法,最后利用群组中人与人之间的物理距离,设计了一种基于群组的定位算法。实验表明,基于群组的WI—FI指纹定位算法能明显减小WI-FI指纹定位的误差。     

指纹图像分割与增强算法

针对现有的指纹增强算法中图像分割不彻底,不能很好地修复指纹断裂纹线问题.以分形理论为基础,利用差分计盒维数算法与Gabor滤波器增强方法,通过计算指纹图像的方向场和频率场,设计了一种指纹图像增强算法.实验结果表明,该算法提高了指纹图像的处理速度,对断裂处的指纹脊线有很好的修复效果.     

改进的指纹图像参考点定位算法

针对Hong和Jain提出的指纹图像参考点定位算法的不足提出了指纹定位算法的改进方案，利用复数滤波器对指纹脊线方向场进行滤波来定位指纹图像的参考点，并通过在FVC2000标准指纹数据库上的对比实验，验证了该改进算法的有效性．     

基于倒谱分析的实时广播音频相似度快速比对算法

为了解决广播音频中经常存在噪声干扰和时间延迟导致音频比对结果不准确的问题,提出具有延时自适应意识的音频比对算法。针对常用算法中测量音频特征距离抗噪性能差的不足,采用倒谱对两音频的混合信号分析,并利用倒谱对功率谱中的等距离频率成分有很强的分辨能力这一特性来进行自适应延时估计和比对;为比对不同情况的两音频都可得到准确的相似度,提出对其中一音频加入短延时,再将两音频叠加混合后做倒谱分析;并根据加入不同短延时的效果选择出最优短延时,进一步提升算法性能。使用真实广播不同节目中截取出来的多个音频,在无噪声和不同信噪比加性高斯白噪声条件下,通过仿真实验评估了所提出算法的性能,比较了不同信噪比下的延时估计结果和音频相似度。实验结果证明,所提出方法的延时估计结果和比对结果优于现有算法,在低信噪比（SNR= 2dB）下,也可以达到90.36%的音频比对匹配精度,且计算速度能够达到实时比对的要求。     

一种基于Shapelet算法的指纹定位方法

信道状态信息（CSI）受时空影响较大,导致现有基于CSI的室内定位技术鲁棒性差.针对这一问题,提出了基于Shapelet算法的指纹定位方法.在训练阶段将CSI作为原始位置数据,通过3-σ异常值处理法和卡尔曼滤波对原始数据进行处理、修正;再使用Shapelet算法提取每个位置的指纹,并建立指纹库;最后使用指纹库构建Shapelet决策树,通过决策树分类实现较为精准的定位.通过与主成分分析算法以及k近邻算法的对比实验,结果表明,该方法在不同时间的定位精度较高,且能保持性能稳定,所需训练集更小.