基于分布目标模型的SAR场景模拟

地理环境的场景回波模拟直接影响到合成孔径雷达(SAR)对抗系统仿真试验的效能评估.通过分析研究场景地表地物的电磁特性,利用高分辨率卫星影像数据的地物特征,采用面向对象的多尺度分类分割算法,提取得到了真实地物电磁特性数据.在构建分布目标模型时,先将实测数字高程模型(DEM)数据进行分形插值处理,建立几何模型,再利用小面单元模型建立散射模型,小面单元的电磁散射特性数据由与DEM数据对应区域的卫星影像数据提取得出,从而建立真实地理环境的SAR回波模型.通过ChirpScaling成像算法对回波信号进行处理,证明了方法的可行性.得到的场景回波模型与通常所用的忽略地物电磁特性得到的回波模型相比,具有逼真度高的优点,为SAR对抗系统仿真试验提供支持.     

智能自动化技术的现状与发展趋势

文章在介绍专家系统、模糊逻辑、人工神经网络、模式识别、遗传算法和小波分析等人工智能技术的特点以及它们在自动控制中的应用现状的基础上,分析了它们之间交叉综合后所形成的混合智能技术,指出应用混合智能技术是当前一段时间内实现复杂系统优化控制的重要途径。     

Linux环境下基于Agent的自主机器人仿真系统

针对复杂、不可预测环境下自主机器人系统的特点,研究开发了自主机器人仿真系统（AR－SIM）。本文介绍了AR－SIM的设计目的、系统特点、系统结构,以及在Linux环境下现,并提出了一种基于Agent的自主机器人控制结构。     

基于改进Bhattacharyya系数的粒子滤波视觉跟踪算法

基于颜色直方图的粒子滤波跟踪通常采用Bhattacharyya系数(B氏系数)衡量目标与候选区域特征模型之间的相似性.分析说明目标内部区域的B氏系数存在大量的峰值,使得粒子滤波跟踪仅能适应目标收缩,无法适应目标的膨胀.为此,提出了一种改进的B氏系数,从理论上分析说明了该系数具有单峰特性,基于该系数的粒子滤波跟踪能同时适应目标收缩和膨胀.分析和实验结果均表明,基于本文提出的改进B氏系数的粒子滤波跟踪对目标快速膨胀和收缩等形变具有较好的鲁棒性和准确性.     

基于Director8<自动控制原理>多媒体实验教学课件的制作

本文全面地介绍了基于Director8开发的《自动控制原理》多媒体实验教学课件，详细地阐述了该课件的设计目标、实现过程及其关键技术。     

基于视觉临场感的机器人遥操作全景环境构建

针对基于视觉临场感机器人遥操作全景环境构建过程中存在的问题,分析比较了目前全景环境构建方法存在的不足,并提出了基于图像灰度特征矢量和最大匹配度的全景图像拼接方法.实验表明该方法能够很好地满足机器人遥操作过程中虚拟环境构建的要求,并具有很好的鲁棒性.     

基于扰动法的自学习MPPT控制研究

太阳能板输出功率具有非线性特性,易受温度、光照强度、负载等多种因素影响.为了提高太阳能板的利用效率,需要对其进行最大功率点跟踪(MPPT).这里以“扰动法”为基础,提出了自学习MPPT控制方法,并构建MPPT控制器和普通控制器对蓄电池充电的实验系统进行充电实验,其结果表明基于扰动法的自学习MPPT控制方法能够实现太阳能...     

基于人类视觉智能和粒子滤波的鲁棒目标跟踪算法

与计算机视觉目标跟踪算法遇到的各种困难和瓶颈不同的是,鲁棒视觉目标跟踪仅仅是人类视觉系统的一项基本功能.为此,基于自顶向下的视觉注意机制,构建了一种相应的计算模型,提出一种利用检测视觉注意力焦点区域的方法来模拟人类视觉系统的全局搜索过程,并用粒子滤波跟踪来模拟人类视觉系统的局部跟踪过程的目标跟踪算法.多组对比实验结果表明了所提出的算法在视觉目标跟踪中的优越性.     

决策系统的相对正域求解

经典的粗集理论给出了用不可分辨类的思想求解系统必要条件的方法,相对正域求解是其中一种,但是它涉及到粗集理论中许多抽象的定义,考虑编程实现的原因,在许多文献中采用了不可分辨矩阵的方法求必要条件。但笔者充分利用MATLAB语言的优点,首先改造了原有决策系统,使之适合于MATLAB语言处理,然后给出了粗集理论中不可分辨类和下近似集两个重要概念的自定义函数Indiscem．m和LowerApproximate．m,用相对正域的方法(poscd．m)求解出系统的必要条件。     

基于M-估计的UKF算法及其在运动估计中的应用

针对运动模型的非线性和运动估计的鲁棒性问题,提出一种结合M-估计等价加权原理的鲁棒无迹卡尔曼滤波(UKF)算法(M-UKF).该算法首先利用UKF算法获得初步的运动参数的估计,然后利用M-UKF算法得到较为准确的估计值.将M-估计与UKF方法相结合,既解决了针对运动模型非线性的估计问题,又能较好地克服离群数据的干扰,大大提高估计的鲁棒性.通过模拟数据的仿真和实际图像序列的测试说明该方法的有效性.