基于梯度值的自适应窗口立体图像匹配算法

针对基于区域的立体图像匹配算法支持窗口难以选择,容易出现窗口过大或过小的问题,提出一种新的自适应窗口立体图像匹配算法。该算法利用Sobel梯度算子计算像素梯度值,并根据其梯度值动态地获取具有自适应的支持窗口,然后分别选择相似性测度函数SAD或NCC搜索最佳匹配点,获得视差图。此外,算法在窗口选择过程中进行优化,减少了计算量。实验结果表明,改进后的算法提高了匹配正确率且计算时间缩短了近5%。     

新的e修正鲁棒自适应控制方法在航空发动机上的应用

针对航空发动机模型的结构和参数的不确定性,提出一种基于非李亚普诺夫方程(NQLF)的e修正鲁棒模型参考自适应控制法。该方法无需知道发动机精确数学模型,抗干扰能力强,在输出误差信号的作用下具有比普通方法更快的收敛性,振荡性能够得到很好的控制。从仿真结果可见控制器能使系统比较好地跟踪参考模型的输出,对发动机模型参数和结构的变化有一定的适应能力,鲁棒性较好。     

一种去除椒盐噪声的自适应极值中值滤波算法

针对椒盐噪声的特点,为了更好地滤除图像中的椒盐噪声同时又能较好地保护图像细节,提出一种自适应极值中值滤波算法。该算法通过对窗口内的非噪声点的检测自适应调整窗口大小,使用Max-Min算子作为噪声检测器,通过设置合理的阈值对灰度值等于极大值或者极小值的窗口中心的像素点进行噪声识别,减小将信号点误判为噪声点的概率,然后将检测出的噪声点用窗口内信号点的中值代替,而信号点保持不变直接输出。同时对超过设定的最大窗口的情况,窗口中心的像素点的灰度值用4个相邻的已处理的像素点灰度值的均值进行替换。实验仿真结果证明了该算法滤除椒盐噪声的有效性,在噪声较大时,去噪效果更明显。     

基于AUPF的TDOA几何定位跟踪算法研究

使用无源时差（TDOA）定位技术确定无人机等小型辐射源目标的位置是当前研究的热点,针对时差定位算法较为复杂的实际情况,推导了时差双曲线的几何解,并提出了一种基于自适应无迹粒子滤波（AUPF）技术的移动目标定位跟踪方法。通过仿真对该方法在不同场景的应用效果进行了验证,进一步比较分析了算法的定位精度。结果表明,基于自适应无迹粒子滤波的时差几何定位跟踪算法可以在多种情况下较好地拟合出目标真实运动轨迹,实现对运动目标的定位跟踪,同时拥有更低的定位误差和更高的轨迹包容度,使用该方法可以显著提高对非合作移动辐射源目标的位置估计性能。     

采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法

针对阿奎拉优化算法（AO）存在的不足,提出一种采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法（HAO）。首先,利用动态调整函数平衡算法的全局探索与局部开发;其次,利用混沌自适应权重来增强算法的全局搜索能力、加快算法的收敛速度;最后,设计新的个体变异概率系数,采用改进型差分变异策略,利用适应度值较优个体引领群体中其他个体开展搜索活动,保持了种群的多样性,增强了算法跳出局部最优能力。通过八个基准测试函数和10个CEC2019测试函数,以及一个工程应用问题的数值实验仿真对所提算法进行实验验证。实验结果表明,所提算法的全局收敛速度和优化精度均得到了明显地改善,跳出局部最优的能力得到了增强。     

融合外部属性的短时交通流预测研究

针对现有交通流量预测算法大多仅考虑常态下的预测,而未考虑天气属性、周围地理属性对预测结果的影响,提出一种融合外部属性的组合预测模型（A-STIGCN）。首先,将外部属性作为路网中路段的属性,同时对路段的属性和交通特征进行建模,得到增强的特征向量。其次,采用图小波变换和自适应矩阵分别提取交通流局部和全局空间特征信息,并借助门控循环单元（GRU）对时间信息的长时记忆能力以提取其时间特性。最后,通过注意力机制来捕获时空动态变化性进行交通流预测。采用深圳出租车轨迹数据、对应天气数据以及POI数据进行预测,研究结果表明：A-STIGCN组合模型预测效果优于传统线性模型及变体模型,与未引入注意力机制的ASTGCN模型相比,MAE降低了约0.131,精度提高了0.068,与未引入外部因素的TGCN模型对比分析,MAPE降低了约0.637%,精度提高了0.079,从而更好地为交通管理提供指导意见。     

一种低复杂度的鲁棒自适应波束形成算法

传统基于干扰噪声协方差矩阵（interference-plus-noise covariance matrix,INCM）重构的鲁棒自适应波束形成（robust adaptive beamformer,RAB）算法在多种样本数据协方差矩阵误差和信号导向向量误差的失配环境中具有较强的鲁棒性,但目前主流的INCM重构法都是对信号和干扰的导向向量通过建立凸优化模型来估计,这带来了很高的计算复杂度。为了解决这个问题,提出了一种低复杂度的基于INCM重构的RAB算法。该算法首先将干扰信号的导向向量分解为对应标称项和误差项的和,然后通过一种子空间方法估计得到误差项的单位向量。接下来对一个Capon空间谱功率最大问题进行求解,得到误差项的模值,以此得到重构的INCM。同时利用Capon空间谱中残差噪声的存在,使用交替投影法估计得到期望信号的导向向量,最后得到所提算法的权重向量。仿真实验表明所提算法在多种误差环境下具有较强鲁棒性的同时,还具有较低的计算复杂度。     

改进蚁群算法在路径规划中的应用

针对传统蚁群算法在机器人路径规划时存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于自适应归档更新的蚁群算法。根据路径性能指标建立多目标性能评估模型,对最优路径进行多指标优化;采用路径方案归档更新策略进行路径方案的更新和筛选,提高算法的收敛速度;当搜索路径进入不可行区域时,采用自适应路径补偿策略转移不可行路径节点,构造可行路径,减少死锁蚂蚁数量;若算法无法避开障碍或者进入停滞状态,则进行种群重新初始化,增加物种多样性,避免算法陷入局部最优。仿真实验表明,改进后的算法收敛速度更快、收敛精度更高、稳定性更好。     

SGCMGs驱动的挠性航天器有限时间自适应鲁棒控制

针对挠性航天器系统中同时存在单框架控制力矩陀螺群(Single gimbaled control moment gyroscopes, SGCMGs) 摩擦非线性、电磁干扰力矩、惯量摄动以及外部干扰等问题, 提出了一种有限时间自适应鲁棒控制(Finite-time adaptive robust control, FTARC) 方法. 针对系统中存在未知参数的情况, 分别设计自适应更新律, 使得控制器的设计不依赖参数信息, 同时减小外部干扰对系统的不利影响. 应用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统姿态角误差和姿态角速度误差可在有限时间内收敛到原点附近的邻域内. 仿真结果表明, 所提控制律可实现挠性航天器姿态快速机动, 并获得甚高指向精度.     

一种自适应运动目标检测算法及其应用

针对ViBe算法在动态背景下存在鬼影消除时间长、算法适应性差、前景检测噪声多的问题,本文提出一种基于ViBe算法框架的改进算法.该算法采用鬼影检测法标记第1帧中的鬼影区域,并向位于鬼影区域的背景模型中强制引入背景样本,从而快速抑制鬼影;在像素分类过程中,引入自适应分类阈值,解决全局阈值易受动态噪声干扰的问题;在背景模型更新中,根据像素分类的匹配值来动态决定更新因子,提高算法适应场景变化的能力.定性与定量的对比实验结果表明,本文算法相较于ViBe算法能够有效地检测动态背景下的运动目标,应用于河流漂浮物检测场景中也有较好的效果.