数据关联算法的研究

在现代目标跟踪系统中,数据关联是一个重要组成部分.由于测量来源的不确定性,密集环境中的目标跟踪比较困难.概率数据关联算法和联合概率数据关联算法能很好地处理目标跟踪并在很多领域得到了广泛的应用.但是一旦出现某种干扰或是故障,通过概率数据关联算法得到的滤波值也会偏离真实值很多,造成滤波发散,严重影响性能.针对这一不足,基于概率数据关联算法中的组合新息,提出了修正概率数据关联算法.最后用一些实例来评价该跟踪算法的跟踪性能,仿真结果表明了修正概率数据关联算法和修正联合概率数据关联算法的有效性.     

修正概率数据关联算法的研究

根据“全邻”数据关联算法的基本思想,采用关联城内回波似然函数的归一化处理,考虑关联城内所有回波的信息,对Fitzgerald提出的简化概率数据关联(SPDA)算法进行修正,得到修正概率数据关联(MSPDA)算法.理论分析和Monto Carlo仿真表明了该算法的有效性.为了能应用于多机动目标的跟踪.采用一种有效的交互式多模型自适应机动目标跟踪算法与MSPDA算法结合,对多个机动目标的交叉、编队进行仿真,得到了较好的结果.     

杂波环境中的单目标跟踪方法仿真研究

研究了杂波环境中的两种目标跟踪方法最近邻法和概率数据关联法.计算机模拟仿真了在不同杂波密度环境中,两种算法的性能.结果表明,最近邻法适用于低密度杂波环境,高密度杂波环境中需要采用概率数据关联算法进行跟踪.     

多目标跟踪中几种数据关联方法的比较

数据关联是多目标跟踪的核心部分,概率数据关联滤波（probability data association filter, PDA）算法和联合概率数据关联滤波（joint probability data association filter,JPDA）算法是两种典型的数据关联算法.PDA方法计算量小,有较好的单目标跟踪性能,但在跟踪多个目标时会发生目标的偏移和聚合现象;JPDA方法具有良好的多目标跟踪性能,但其运算量巨大而难于在工程中应用.OSPDA（the order statistics PDA）是改进型的快速算法,关联精度高并且计算量小.对这几种数据关联方法进行了分析比较,并作了仿真,指出各种算法的优缺点.     

基于EM算法的杂波环境下机动目标跟踪研究

提出了一种新的基于EM方法的杂波环境下实时机动目标跟踪算法，算法与交互多模概率数据关联算法结构近似，模型后验概率与关联概率由HMM滤波计算得到．仿真结果表明，所提算法跟踪精度与传统交互多模概率数据关联算法性能相当，该算法是有效的．     

多目标实时跟踪的一种数据关联算法

联合概率数据关联是密集杂波环境下跟踪效果最理想的数据关联算法之一。文中在研究概率数据关联算法的基础上,提出了一种快速数据关联算法。通过不同阈值的选择,去除小概率事件,建立确认矩阵,再根据被跟踪目标跟踪门的相交情况,将跟踪空间划分成若干相互独立的区域。对同一区域内公共量测的概率密度值进行衰减,计算出关联概率。仿真实验结果表明,该算法能显著减少可行联合事件的搜索时间和数量,可以有效解决JPDA算法计算量过大的问题,且便于工程实现。     

基于联合概率数据关联的车用多传感器目标跟踪融合算法

针对智能车辆前向多传感器多目标跟踪融合问题,提出一种基于改进的联合概率数据关联的车用多传感器跟踪融合算法。首先,根据车辆坐标系和各传感器坐标系的相对运动关系,对多传感器数据进行坐标变换,之后采用基于改进的联合概率数据关联的单传感器多目标跟踪算法、基于相关序贯关联法的多传感器关联算法和凸组合融合算法实现了对目标的稳定跟踪与准确融合。最终,通过装备毫米波雷达和摄像头的实验车在实际交通环境下进行实车试验,试验结果表明:目标被稳定跟踪且融合结果具有良好的精度,验证了算法的可行性和有效性。     

并行高斯粒子滤波被动多目标跟踪新算法

针对多目标跟踪的数据关联及多目标状态空间尺寸随目标数增多而增长的问题,提出了一种跟踪新算法,假定各目标的状态与过去的观测相互独立,可以多路并行处理,采用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法计算目标与观测的关联概率,利用高斯粒子滤波(GPF)独立估计单个目标的状态,采用拟蒙特卡罗(QMC)方法近似各目标的预测及更新分布.将该算法应用于被动多传感器多目标跟踪,仿真结果表明,所提算法比联合概率数据关联滤波器(JPDAF)、马尔可夫链蒙特卡罗数据关联滤波(MCMCDAF)及蒙特卡罗联合概率数据关联滤波(MC-JPDAF)具有更好的跟踪性能.     

基于神经网络的多机动目标跟踪算法

将神经网络理论用于多机动目标跟踪,解决了联合概率数据关联(JPDA)存在的计算量组合爆炸问题。基于神经网络数据关联(NDA)所得到的最佳关联假设,将其与简化信息融合并行自适应滤波算法(DAF)进行有效结合,在保证量测与目标有效关联的同时,还具备跟踪起始和终结的作用,实现了对多机动目标的状态滤波与预测。仿真结果表明,与传统的交互式多模型联合概率数据关联算法相比,新算法在保证多机动目标的跟踪精度及实时性要求的同时,计算量大大减少。     

杂波环境下雷达组网的多目标聚类融合跟踪

多传感器多目标跟踪是信息融合技术在目标跟踪领域的应用范例,数据关联是其中的关键技术之一.对于杂波环境下的组网雷达多目标跟踪,讨论了粗、精关联相结合的数据关联方法.先用基于跟踪门限算法进行粗关联,排除部分杂波,再用模糊C-均值算法模糊聚类来实现关联.通过把多传感器跟踪问题转化为多个单传感器跟踪问题,更有效地实现关联,最后融合量测,滤波后得到目标的状态估计.用该算法对目标进行蒙特卡罗仿真,其比改进前的模糊C-均值关联算法和最近邻域算法在杂波环境下更能有效实现数据关联.     

基于SIDE模型的网络去个性化现象研究

去个性化效应的社会认同模型（Social identity model of deindividuation effects,SIDE）对去个性化现象的解释明显区别于传统去个性化理论的观点,并且SIDE模型从认知维度与策略维度这两个方面对去个性化现象作出了全新的解释。用SIDE模型来解释与分析网络中的去个性化现象,思考网络中产生去个性化现象的深层原因及其影响,并对网络中不合理的去个性化现象提出建议。     

一种基于视觉的表面质量检测方法

结合边缘检测技术和数学形态操作,提出了一种基于视觉的铝带表面检测方法。应用中值算法滤除缺陷图像噪声后,用边缘算子提取缺陷边缘,经形态学处理后得到完整缺陷目标,然后提取缺陷的形态特征,进行缺陷分类。实验结果表明:这种方法不仅能有效地识别缺陷,还能准确地判别缺陷类型和缺陷位置。     

标底刍议

"标底"在工程招投标中很重要,这是由于国内目前工程建设部门的工程招投标,不论是通过公开招标,或是邀请招标,还是议标的方式,在其评标过程中标底占有很大的分量.这种以底标为基准对投标商的报价进行打分评判的招标方式,我们通常叫它为标底法.这种方法目前还没有一个统一标准对报价进行评分(或评判),但不外乎以下几个标准,各有千秋.     

快速实现亚硝酸型硝化的试验研究

在SBR反应器中进行亚硝酸型硝化快速实现的试验研究,结果表明：亚硝酸型硝化的快速实现是包括温度、DO、pH、进水氨氮浓度、SRT等多个影响因素共同作用的结果,其中最主要的是DO和pH．当进水氨氮为120—240mg／L、SRT约为23d时,控制较低的DO(0．5～1．0mg／L)和适当的oH(7．5～7．8),在30℃和35℃条件下很容易实现亚硝酸型硝化;在室温条件下(21—25℃),只要控制的pH稍高些(8．0)、DO更低些(0．5～0．6mg／L)．也是可以实现亚硝酸型硝化的．     

基于DSP的电能质量分析装置的研制

解决电力系统的电能质量问题,首先需要对电能质量的各项指标进行全面的监测和分析,在此基础上才能有针对性地改善电能质量。依据我国的6项电能质量国家标准,作者设计了一台基于DSP的电能质量分析装置。并从电能质量基本概念入手,在硬件、软件两方面对该装置进行了较为详细的介绍、分析和讨论。     

基于神经网络的股票交易数据的预测研究

运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测.通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论,基于BP网络对股票数据进行实际预测.预测精度明显高于传统方法,说明此种方法是可行的.BP网络可用于股票数据预测,其预测精度较高,但实际预测时,如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验.     

混凝土的硫酸盐腐蚀研究

通过实验室干湿循环加速硫酸盐对混凝土的腐蚀,对受腐蚀混凝土试件的抗压强度、混凝土与钢筋的粘结性能进行了测试.实验表明,SO42-与Mg2 的双重作用加速了混凝土的腐蚀,同时混凝土受硫酸盐腐蚀后脆性增大,延性及与钢筋的粘结性能均降低.     

基于PLC的翻杯机械手设计

介绍了一个使用PLC控制步进电机和气爪实现玻璃器皿的翻转和传送的装置,该装置具有低成本,效率高,定位精度高的优点,可以广泛应用于双工位控制.该机械手巧妙地采用偏心机构,同时实现了玻璃杯的传送和翻转,避免了传统机械手成本高,定位精度不高,控制程序复杂的缺点.     

试论校园文化建设

校园文化建设是学校教育教学和社会精神文明的重要组成部分,关系到学校育人目标的实现;应在遵循正确原则的基础上切实抓好建设工作.     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors Which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium pH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.