基于蚁群优化的地磁场匹配改进算法

针对现有地磁场匹配算法对载体沿直线前进假设的不足,提出可适用于非直线形路径的地磁场匹配改进方法。将匹配定位视作多级优化问题,采用多级蚁群优化算法。在运算的每一级利用距离度量,路径序列比对采用相似性度量的方式,实现蚁群算法的两重适应度函数计算,并通过实验仿真讨论了权值参数与测量序列长度对路径匹配结果的影响。仿真结果表明,该方法可以仅利用磁测数据,以适当的计算量,有效实现任意形状路径的匹配。     

飞行器编队PSO多维地磁匹配算法

针对在地磁变化缓慢区域,一维地磁匹配导航匹配概率低、使用范围有限的情况,在飞行器组网飞行的背景下,提出了基于粒子群优化算法(PSO)的多维地磁匹配算法.在一维地磁匹配模型的基础上,搭建了主从式组网地磁匹配模型,利用多飞行器空间约束,将平均绝对值误差法则从一维计算拓展至高维匹配,使用匹配成功率、匹配定位误差和算法适应度3...     

一种基于遗传算法的快速景象匹配算法

常规的归一化灰度互相关匹配算法是搜寻区域上的所有点,效率较低,在实时图存在旋转时,会影响匹配的精度。为此,在对典型的基于灰度的景象匹配算法进行分析的基础上,结合遗传算法和分层搜索策略设计了一种快速匹配算法。算法在匹配过程中考虑了存在旋转变化实时图像的处理,从而省去了图像对准的预处理,节省了时间。遗传算法和分层搜索策略的...     

一种基于改进遗传算法的只测向无源定位技术

从单站序贯测向无源定位的误差分析出发,提出了基于遗传算法的最大似然只测向(Bearing-Only)定位方法,并以最小二乘法进行粗估计,对遗传算法采用了一维编码改进。实验表明,该方法既提高了算法的精度,又解决了二维定位中遗传算法搜索空间过大的问题,提高了算法的实用性。     

基于遗传算法的导航实时图像匹配算法

由于一般图像匹配算法均采用全局搜索法,耗时较大,为满足景象匹配辅助导航系统实时性的要求,提出了一种将遗传算法和加权Hausdorff距离算法相结合的图像匹配算法,利用遗传算法的非遍历搜索机制,迅速收敛到全局近似最优解,提高了匹配搜索的快速性.同时,提出了一种基于特征图像分支点提取的加权Hansdorff距离图像匹配算法,并给出了相应的权值求解公式,利用加权Hausdorff距离作为遗传算法的适应度函数,能够明显减少匹配搜索的计算量,提高匹配结果的精度.仿真分析表明,将遗传算法和加权Hausdorff距离算法相结合的图像匹配算法能够很好地满足景象匹配辅助导航系统的实时性和精度要求.     

基于MSA直方图的景象匹配算法研究

提出了一种基于MSA直方图的景象匹配算法,用来解决景象匹配辅助导航系统中,由于拍摄的实时图背景复杂、存在畸变、易受遮挡等因素所带来的匹配困难。该算法利用灰度信息及其空间分布信息,分别计算目标区域及模板的MSA直方图,并计算匹配度,采用金字塔算法及中途停止策略进行搜索,对目标进行识别和定位。用cameraman图像、人脸图像和实际卫星拍摄图像进行了实验,实验结果表明：该算法对仿射变换、轻微透视投影变换、噪声、遮挡及视角变化具有鲁棒性,且比灰度直方图具有更好的性能,在实际拍摄的图像中能对目标进行准确的识别和定位。     

基于地磁方向熵的高空地磁匹配航迹选取方法

针对高空地磁图等值线趋势变化明显现象,在对高空地磁图地磁梯度网格研究的基础上,提出了利用地磁方向熵来进行高空地磁匹配区域内航迹选择方法.该方法利用方向熵的数值来判断不同航向飞入轨迹的地磁匹配效果,从而得到最佳的匹配轨迹.应用半物理仿真的方法,在30000 m高空地磁图上选取了3条不同方向飞行轨迹,并对其匹配定位结果进行...     

基于亚像素运动矢量的AVS编码快速搜索算法

针对AVS视频编码系统中运动搜索模块运算量较大的问题,提出一种基于亚像素运动矢量的快速搜索算法.该算法利用整像素点进行分区域预测,并采用二步搜索法快速定位出最匹配亚像素点.实验结果表明,与传统方法相比,在峰值信噪比下降不足0.1 dB的情况下,该算法减少超过50%的亚像素搜索次数,视频编码时间缩短18%～30%.     

基于WiFi-GM指纹的室内定位算法

针对室内环境中单一指纹定位方法存在定位误差较大、定位漂移的问题,提出了一种融合室内Wi-Fi指纹和地磁指纹的定位算法。首先在大范围区域中通过K-means聚类方法将较大的匹配区域划分成更小的且特征更加明显集中的子区域,然后在在线阶段通过WiFi指纹粗定位到小区域,再通过地磁指纹定位系统进行近一步精匹配定位。实验表明,该融合算法缩小了地磁匹配的初始搜索范围,大大减少了指纹定位中的误匹配问题。实验中,平均定位误差仅2.17 m,最大定位误差3.61 m,较单一指纹定位系统性能均有大幅度提升,证明该定位方法具有一定的可行性与先进性。     

基于模糊聚类的测量图像目标识别方法

针对红外测量图像目标边缘灰度变化平缓,梯度小,造成目标边缘难以确认的问题.提出了一种新的测量图像目标识别方法,首先利用模板匹配方法进行目标区域粗定位,并利用最大类间法求出此区域的大致像素数.然后,利用遗传算法确定分类数,依据此分类数采用聚类法对图像进行分类,反复进行,直到已求出的目标区域像素数与某一类像素数最接近,此类即为目标图像的准确区域.试验证明:此方法对多帧目标进行识别时,目标轮廓位置稳定,具有较高的定位精度.     

地磁背景下基于传感器阵列的磁偶极子目标跟踪方法

针对地磁背景下磁偶极子目标跟踪过程中存在的地磁干扰与模型非线性的问题,该文提出一种基于差量磁异常的蒙特卡洛卡尔曼滤波(MCKF)跟踪方法。新的跟踪方法以传感器阵列测量磁场的差量作为观测信号,并利用蒙特卡洛卡尔曼滤波算法解决模型的非线性问题,实现磁偶极子目标的实时跟踪。通过仿真跟踪实验,结果表明该文算法较传统的扩展或无迹卡尔曼滤波算法在稳定跟踪过程中对目标特征参数的估计更精确;通过地磁背景跟踪实验,结果验证了该文算法较传统算法在低信噪比下的性能优势。     

基于遗传算法的点模式匹配方法

点模式匹配是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要问题.本文基于矩和不可约矩阵理论给出了仿射变换下的点模式匹配问题的一种新算法,并以仿射变换的匹配结果为初始代,从对极几何约束出发构造相似性度量,利用遗传算法实现了透视变换下的点模式匹配问题.理论分析和仿真实验表明这些算法是有效的.     

基于改进去伪匹配SURF算法的静态手语字母识别

针对SURF(Speeded-Up Robust Features)特征点不稳定性导致的伪匹配问题以及距离特征判别兴趣点真伪的方法未考虑到图像尺度变化情况的匹配问题,本文结合深度图像提出一种改进的去伪匹配SURF算法用于静态手语识别。改进的去伪匹配算法采用手势轮廓面积加权的距离特征判别法,同时,采用角度特征判别法综合剔除错误匹配点。实验表明,手势轮廓面积对距离的加权有效解决尺度变化对匹配点去伪的影响,且本方法对光照、复杂背景、角度和尺度变化有较强鲁棒性,具有更高的识别率。     

一种改进的地磁匹配算法研究

针对复杂电子环境中的飞行器,如何克服主惯导系统的误差发散现象,抑制其固有漂移,是实现高精度自主导航的关键。地磁导航以自主、全天候、无时间累积误差等特点成为新型自主导航手段,它的精度主要取决于地磁匹配算法的精度。在此提出一种改进的地磁匹配算法,首先采用快速方差法（MSD）进行预匹配;接着采用抗旋转的插值平移法,进行精匹配。结合粗匹配和精匹配,组成一种高效的地磁匹配算法。通过仿真研究表明,该算法具有精度高,抗小角度旋转,匹配速度快等优点。     

基于特征序列匹配函数的快速图像匹配

为解决在导弹制导、目标搜寻等领域中图像快速匹配的问题,提出一种基于图像局部特征序列的匹配函数,以加快图像匹配速度。该算法将匹配图像和查找图像分为若干相同大小的子图片,并计算它们的局部特征,形成一个带有特征的序列,利用提出的特征序列匹配函数,计算两种图像内容的特征序列下的匹配情况,该匹配函数能够利用匹配图像本身的特征信息提高图像匹配的查找速度。由于匹配图像特征序列之间存在关联,在匹配失效的情况下,不用再从查找图像的特征序列起始点重新进行查找匹配,而是根据匹配函数,计算出新的匹配点,从新的匹配点进行匹配,加快图像匹配的速度。     

基于LK光流和网格运动统计的图像匹配改进算法

针对AKAZE算法在玻璃封装电连接器图像匹配中准确率低及耗时长的问题,文中提出了基于LK光流和网格运动统计的图像匹配改进算法。首先采用AKAZE算法提取玻璃封装电连接器特征点,运用M-LDB描述子进行特征描述。然后利用LK光流法计算匹配区域进行条件约束,从而得到匹配点,并通过FLANN算法进行特征匹配。最后将玻璃封装电连接器图像划分为多个网格,计算FLANN匹配好的特征点邻域的正确匹配个数和阈值并剔除误匹配点。文中实验采用公开数据集和玻璃封装电连接器数据,从实时性和准确性两方面对算法性能进行验证分析。结果表明,改进的算法在处理模糊、亮度及旋转变化的玻璃封装电连接器图像对时,其匹配准确率均达到93%以上,耗时为0.4 s内,证明了算法的有效性。     

A new automatic alignment technology for single mode fiber-waveguide based on improved genetic algorithm

A novel automatic alignment algorithm of single mode fiber-waveguide based on improved genetic algorithm is proposed. The genetic searching is based on the dynamic crossover operator and the adaptive mutation operator to solve the premature convergence of simple genetic algorithm. The improved genetic algorithm combines with hill-climbing method and pattern searching algorithm, to solve low precision of simple genetic algorithm in later searching. The simulation results indicate that the improved genetic algorithm can rise the alignment precision and reach the coupling loss of 0.01 dB when platform moves near 207 space points averagely.     

目标个数未知时双基地MIMO雷达多目标角度跟踪算法研究

针对目标个数未知时双基地MIMO雷达角度跟踪问题,该文提出一种基于改进自适应非对称联合对角化(AAJD)的目标个数与角度联合跟踪算法。AAJD算法中无法得到特征值变量,因此改进AAJD算法引入主成分顺序估计思想,循环求出特征值,然后运用改进信息论准则估计出目标个数。其次提出目标个数防抖动算法,提高了稳健性。最后改进了ESPRIT算法,完成了目标参数的自动配对和关联。仿真结果表明改进AAJD算法能够成功跟踪目标个数和角度,验证了理论分析的有效性。