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1.
针对定位数据的统计特性未知且易受异常值干扰而影响协同目标跟踪性能的问题,提出一种重尾非高斯定位噪声下的鲁棒协同目标跟踪方法. 该方法假设定位噪声服从多元学生t-分布,建立联合估计目标状态与定位噪声参数的贝叶斯模型. 针对目标状态与噪声分布参数相互耦合而难以计算联合后验分布的问题,应用变分贝叶斯推断原理和平均场理论对后验分布进行解耦,将目标状态与定位噪声参数的联合后验分布估计问题转化为最优化问题,以交替优化的方式实现系统参数的在线递推估计. 对提出的协同目标跟踪方法进行测试. 仿真结果表明,当定位数据中存在未知的野值噪声时,提出的协同跟踪算法具有较好的鲁棒性. 相似文献
3.
端信息扩展被用来解决高速端信息跳变系统中同步认证难的问题.其使用多项端信息组成的扩展序列来表征身份信息并使得各项端信息与所表示数据本身无关,达到隐藏真实信息的目的.然而,现有算法生成的端信息扩展序列存在伪随机性差、抗分析能力弱等弊端,不利于保障原始数据的安全与隐私.针对上述问题,首先将m序列引入端信息扩展序列的生成过程中,提出了基于m序列的端信息扩展序列生成机制,使其具有良好的机密性与伪随机性;其次,详细介绍了基于m序列的端信息扩展序列生成机制中包含的消息预处理、m序列生成与调制、端信息扩展序列生成等模块;随后,对其所具有的机密性、容失性及抗截获性等特性进行了理论分析;最后,对所提出机制生成的端信息扩展序列进行了性能测试实验并以现有端信息扩展序列生成算法作为对比方案.实验结果表明基于m序列生成的端信息扩展序列具有更好的伪随机性及鲁棒性,对保障秘密信息的安全可靠传输具有重要意义. 相似文献
4.
针对船舱格子间工作空间狭小,大型自动化设备难以完成舱内自动焊接的问题,提出了一种基于双目视觉获取焊缝路径三维信息的策略。基于张正友标定原理获取双目系统基本参数后,利用C++与OpenCV编写了自适应阈值的二值化处理、改进的Sobel轮廓提取算子、非连续像素点筛除等程序,对双目相机采集的图像进行处理,提取了清晰、低噪点的直角角焊缝中心轮廓图像。基于BM特征点匹配算法与像素点扫描方法,得到了焊缝轮廓上连续特征点的三维信息数据集,利用Origin作图软件拟合后生成了三维直角角焊缝路径。为了验证双目系统测距精度与鲁棒性,设计了可升降、角度可调的滑轨万向节组合模块,实现了从不同拍摄角度、高度采集焊缝图像,并对焊缝上设置的等距特征点的距离进行识别。试验结果表明,当拍摄偏角在30°之内,或正拍高度在150~190 mm内变化时,测距偏差都可以控制在2 mm内,基本满足焊接的精度与稳定性要求,并为焊接的自动化循迹过程提供了数据基础。
创新点: (1)将双目视觉识别测距技术应用于小型船舱格子间内矩形角焊缝中心路径的识别,为自动化的焊接过程提供了循迹数据基础。
(2)设计了滑轨万向结模块,证实了该双目视觉识别系统在不同角度与高度下良好的鲁棒性与识别精度。 相似文献
5.
因轴承的工作环境恶劣,导致其故障多发,在对轴承故障进行快速诊断和定位时存在困难,为此,提出了一种基于综合信息融合神经网络的轴承故障智能诊断方法。首先,介绍了前置神经网络的工作原理,推导了前置神经网络的链接权值系数训练方法,制定了前置神经网络的算法流程;并基于D-S证据论和Dempster组合规则,设计了后置神经网络的故障诊断方法;然后,提出了基于综合信息融合神经网络的轴承故障诊断方法,完成了两种神经网络的优势融合;最后,为了对基于综合信息融合神经网络的轴承故障诊断方法的有效性进行验证,采用了美国凯斯西储大学的轴承实验数据进行了试验。研究结果表明:无后置融合模块的故障识别率均值为90.45%,无前置融合模块的故障识别率均值为89.93%,综合信息融合神经网络的故障识别率均值为99.33%;该结果证明,基于综合信息融合神经网络的诊断方法具有较高的故障识别准确率和较强的鲁棒性,将综合信息融合神经网络应用于轴承故障诊断是有效的。 相似文献
6.
真随机数发生器(TRNG)作为芯片中重要的安全组件,在现代加密系统中扮演着越来越重要的角色。对于TRNG的设计,关键是需要熵提取器可以在恶劣的环境变化(如工艺波动、电压和温度(PVT))下稳定地生成熵值。基于Xilinx FPGA平台提出了一种基于环形振荡器的低成本,高效率真随机数发生器。TRNG一方面通过快速进位逻辑来提高熵提取的效率,另一方面通过优化电路结构和延迟,在以相对较低的资源开销情况下实现可观的吞吐量和随机性。TRNG分别在多块Xilinx Virtex6 FPGAs和Xilinx Spartan6 FPGAs上进行验证,实验数据测试结果表明,所提出的TRNG能够在广泛的PVT范围内表现出良好的鲁棒性,且生成的随机比特流不仅以相当高P值通过NIST SP800-22统计测试套件,而且可以通过最新的NIST SP800-90B测试。 相似文献
7.
8.
针对成对旋转不变的共生局部二值模式(PRICoLBP)旋转不变性较差及其相关改进算法EPRICoELBP对光照变化和噪声干扰较为敏感的问题,提出了一种增强成对旋转不变的共生自适应阈值完全局部三值模式。通过自适应阈值局部三值模式(ALTP)将图像分成Upper和Lower模式;分别在两种模式中找出像素点LBP特征极大、极小值对应的邻域起始编码点,利用中心像素点与其LBP特征极大、极小值对应的邻域起始编码点作为方向矢量,来确定中心像素点的上下文共生点对;利用自适应阈值完全局部三值模式(ACLTP)提取Upper和Lower模式中共生点对的局部纹理信息;联合上下文共生点对的特征直方图训练卡方核支持向量机,进行纹理图像识别检测。在应用广泛的Brodatz、Outex(TC10、TC12-h、TC12-t、TC14)、CUReT、KTH_TIPS、UIUC标准纹理库中,该算法相较于原始的PRICoLBP算法和其他算法在分类准确率上均有一定的提升,且在添加了高斯噪声和椒盐噪声的KTH_TIPS纹理库中,该算法依旧保持了较高的分类准确率。实验结果表明,该算法对旋转、光照变化和噪声干扰具有较强的鲁棒性。 相似文献
9.
10.
奇异值分解方法在日负荷曲线降维聚类分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
负荷曲线聚类对负荷预测、电网规划和需求侧响应等应用有重要意义,但是海量的历史负荷曲线为数据存储和计算效率带来了挑战。为此,提出一种基于奇异值分解的日负荷曲线降维聚类方法。首先利用奇异值分解将日负荷曲线数据旋转变换至新的坐标系中,求解出的奇异值反映了相应坐标轴的重要程度。然后,将负荷曲线在各坐标轴上的坐标作为降维指标,用以反映负荷曲线的主要特征,再依据奇异值下降趋势确定指标的数目。最后,以各坐标轴对应的奇异值作为指标权重,采用基于加权欧式距离的K-means算法对日负荷曲线进行聚类。算例结果表明所提方法运行时间短、鲁棒性好,可以提高负荷曲线聚类的准确性。 相似文献