基于无味粒子滤波的动态场景下高机动目标跟踪

针对传统粒子滤波的目标跟踪算法存在粒子退化问题,提出了基于无味粒子滤波(UPF)的目标跟踪算法。为了将当前观测信息融入,采用无味卡尔曼滤波(UKF)生成粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果。针对目标在机动过程中引起的视觉形变以及背景的变化,又采用了颜色直方图作为目标的颜色分布模型,并与UPF相融合。仿真结果表明,该算法对动态场景下的高机动目标有较好的跟踪效果。     

基于支持向量机粒子滤波的目标跟踪算法

针对传统粒子滤波目标跟踪算法存在的粒子退化问题,提出了一种新的基于支持向量机的粒子滤波目标跟踪算法。该算法利用滤波过程中的预测粒子集及其权值,使用支持向量机估计出系统状态的后验概率密度,再根据该概率密度重采样更新粒子集,以提高粒子的多样性,从而克服粒子的退化现象。仿真结果表明,该算法能显著增加有效粒子的数量,其目标跟踪精度优于马尔可夫链蒙特卡罗移动方法以及正则粒子滤波算法。     

当前统计概率数据关联算法

目标跟踪领域的一个研究重点是如何解决在密集杂波环境下机动目标的跟踪问题。机动目标跟踪的关键是解决目标模型的不确定性,而密集杂波环境则使这个问题变得更加复杂。针对这一问题,提出一种当前模型概率数据互联算法。该算法将当前模型算法与概率数据互联相结合,在使用概率数据互联算法的同时,利用当前模型算法对目标出现的机动进行自适应滤波。最后,给出了算法的仿真分析,仿真结果说明该方法能够有效地跟踪杂波环境中的机动目标。     

采用粒子滤波和模糊聚类法的非线性多目标跟踪

提出一种新的非线性多目标跟踪方法,用模糊聚类算法实现数据关联,采用粒子滤波实现对各目标的独立跟踪．首先利用最大熵模糊聚类对目标和观测数据进行关联,采用模糊隶属度重建多目标滤波中的联合关联概率矩阵．然后利用粒子滤波适于处理非线性问题的特点,通过联合关联信息,采用粒子滤波独立对各目标进行滤波,实现对目标状态的更新．最后,将该算法应用于多传感器多目标纯方位角跟踪．仿真结果表明,相比于联合概率数据关联算法及MEF-JPDAF,新算法具有更高的跟踪精度．     

基于改进的交互式多模型粒子滤波算法

针对交互式多模型粒子滤波算法中因采样粒子缺乏最新量测信息而造成的滤波精度受限问题,在混合卡尔曼粒子滤波算法的基础上,对交互式多模型粒子滤波算法进行了改进,提出了交互式多模型混合卡尔曼粒子滤波算法,并研究了不同组合方式对跟踪精度的影响。首先用无迹卡尔曼滤波产生系统的状态估计,然后用扩展卡尔曼滤波得到粒子的重要性建议分布,充分利用量测信息,对粒子状态进行更新。仿真结果表明,所提出的改进交互式多模型粒子滤波算法目标跟踪精度优于交互多模型无迹卡尔曼粒子滤波算法以及交互多模型扩展卡尔曼粒子滤波算法,从而证明了该算法的有效性。该方法对于进一步提高非线性、非高斯环境下机动目标的跟踪精度具有重要意义。     

基于交互多模型的改进无迹粒子滤波算法

为了提高机动目标的跟踪精度,提出了适用于非线性非高斯系统的基于预测残差的交互多模型自适应无迹粒子滤波算法.该算法将无迹粒子滤波与交互式多模型的优点相结合,通过UT变化构造粒子滤波的建议分布函数,利用预测残差在线对测量协方差和状态协方差进行自适应调节,以改进执行和计算的有效性从而降低计算误差.仿真结果表明,与交互式多模型粒子滤波、交互式式无迹粒子滤波算法相比,该算法具有更好的跟踪精度.     

粒子滤波算法在目标跟踪中的应用

粒子滤波算法通过非参数化蒙特卡罗仿真方法实现递推贝叶斯滤波,基于序贯重要性采样的粒子滤波算法无法避免粒子退化问题;通过在滤波初始化阶段对初始化粒子进行优化选择,在重采样阶段使用非排序的基于权重的重采样算法对粒子滤波算法进行了改进,从一定程度上解决了粒子退化问题;仿真验证,本算法在保持与传统粒子滤波算法运算时间的条件下,提高了粒子滤波算法的估计精度,从而提高了其在机动目标跟踪中的性能.     

基于小波滤波的JPDA算法多目标跟踪

研究了一种基于地心坐标的多机动目标跟踪算法,将雷达站的坐标通过地球坐标系转换成地心直角坐标系,得到新坐标系下的数据,利用小波滤波的Matlab算法对坐标测量转换的数据进行分解,将分解得到的测量数据用于机动目标的状态更新,利用JPDA算法将三维坐标进行数据关联,分理出多个目标的飞行航迹,并与小波滤波相融合,得到多目标飞行器各自的飞行轨迹.仿真结果表明,该JPDA与小波滤波融合的算法跟踪性能良好,可以将多目标数据分离,且计算量偏小.     

一种多机动目标协同跟踪的博弈论算法

针对传感器网络中的动态跟踪问题,提出一种基于博弈论的多机动目标协同跟踪算法.首先利用交互多模型扩展粒子滤波估计网络中每个机动目标的状态;然后以滤波过程中获得的目标信息增益为衡量标准,促使跟踪精度未达系统要求的目标的代理发起谈判,在保证谈判双方利益最大化的前提下,通过博弈为谈判发起者争取更多的传感器对其所代表的目标进行跟踪.仿真结果表明,在非线性非高斯环境下,该方法与传统方法相比能够有效提高跟踪精度,动态分配传感器资源以实现协同跟踪.     

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。     

一种基于粒子群优化的粒子滤波改进算法

粒子群优化粒子滤波算法能有效改善粒子退化问题,但其适应度函数受量测噪声方差影响较大,限制了滤波精度的提高.为此,提出了一种基于粒子群优化的粒子滤波改进算法.该算法给出一种新的适应度函数,用当前状态估计值与各粒子状态的差值大小作为评价标准,使得最终优化粒子受噪声方差影响减小,在量测模型精度高的场合中提高了滤波精度.理论分析及仿真结果表明,本文所提算法的滤波性能优于标准粒子滤波与粒子群优化粒子滤波算法.     

采用颗粒检测技术监测和控制膜滤水质

介绍了超滤膜去除颗粒物的特点,指出保证膜出水水质监测和控制的关键指标是颗粒物含量,分析了给水处理领域几种颗粒检测技术的应用特点,对浊度、颗粒计数值、颗粒综合指数及微生物指标的关系进行研究和分析表明,颗粒数是超滤膜出水水质的关键性检测指标,可代替或补充浊度指标.采用颗粒检测仪代替浊度仪来监测和控制超滤膜装置的运行,可为超滤膜装置的有效运行和优质水的生产提供安全保障.     

万有引力优化的粒子滤波算法

针对经典粒子滤波中存在的粒子易退化、易丧失多样性以及滤波精度严重依赖于粒子数量的问题,提出一种万有引力优化的粒子滤波算法．通过万有引力算法优化粒子滤波中的粒子集来提高滤波精度．首先将每个粒子看做质量大小正比于粒子权值的点,粒子间的引力吸引着粒子向高似然区域移动,从而优化粒子集．然后利用精英粒子策略加快万有引力优化算法中粒子收敛速度,并避免粒子陷入局部最优; 引入感知模型防止过度收敛导致的粒子拥挤或重叠．仿真实验表明,该算法在粒子数较少的情况下与经典粒子滤波算法和粒子群优化粒子滤波算法相比,保持了更好的粒子滤波精度和速度．     

三维电极体系中填充粒子的工作机理

为探究三维电极在实际应用中的影响因素,构建了电解槽的模型装置.实验采用自制的有机玻璃电解槽,阳极板选用Ti/RuO2 IrO2,阴极板选用1Gr18Ni9Ti.用一对钛平板电极作为模拟粒子,通过改变主极板电压和粒子间距来测量粒子电流、虚拟槽电压和主极板电流,研究粒子电流的影响因素.实验结果表明,主极板电压和模拟粒子间距是影响粒子电流的主要因素,在电压一定的情况下,模拟粒子电化学反应产物的增加以及主极板电化学产物的增加产生了一个综合效应,三维电极电化学反应器比二维电极电化学反应器能量效率高.     

粒子群优化人工免疫粒子滤波器

为解决粒子滤波算法中存在的粒子退化和样本枯竭问题,提出一种新的粒子滤波算法.利用粒子群优化思想促使采样粒子向高似然区域移动,减缓粒子权值的退化;再通过人工免疫算法中的变异操作扩大算法寻找最优值的范围并增加粒子的多样性,避免算法陷入局部最优,增强算法的全局搜索能力,进而缓解样本枯竭.实验表明,该算法比标准粒子滤波的状态估计精度提高近40倍,比扩展卡尔曼粒子滤波提高近28倍,比无迹卡尔曼粒子滤波提高近6倍,滤波效率为37.523％,是标准粒子滤波的37倍,该算法具有更好的实时性和更高的状态估计精度,能有效缓解粒子的退化和样本的枯竭.     

HMX粒度对其撞击感度的影响研究

通过实验研究了6种粒度HMX的撞击感度,以及将粗细颗粒的样品按一定比例级配后对撞击感度的影响.结果表明,HMX粒度与其撞击感度存在显著的线性相关关系,经粗细颗粒级配后的样品的撞击感度介于粗颗粒样品和细颗粒样品的撞击感度之间,且随着细颗粒所占比例的增大,级配样品的撞击感度减小.本文从理论上对实验结果进行了探讨.     

柴油机排放颗粒物特征及影响因素分析

采用二段撞击式单颗粒采样器进行采样,分析柴油机排放颗粒物的形貌、粒径、颗粒物排放的影响因素以及与国外柴油车的对比,最后发现:柴油机排放颗粒物以链状粒子为主,占粒子总数的72%,其次是矿物颗粒,矿物颗粒以单颗粒和粘附二次污染物两种形式存在,粒径大多集中在0.2～0.6μm。周围大气颗粒物以多边形粒子为主,粒径集中在0.3～0.5μm。随着柴油机负荷增大,颗粒物数量逐渐增加,但有机颗粒物数量表现出先增加后降低的趋势。     

小麦粉激光粒度测试探析

采用激光粒度仪测试小麦粉粒度,探讨不同小麦粉的粒度分布规律.测试结果表明:激光粒度测试曲线能够较精确地反映出不同小麦粉的粒度分布特征.不同硬度小麦采用不同研磨强度磨制的小麦粉粒度差异较大,尤其是细小粉粒的分布很不均衡.小麦粉样品的等效粒径微分分布曲线均在10~40μm区间出现一个峰,其峰值高度随着研磨小麦硬度的增大而减小.     

包覆型均分散纳米粒子Y_2O_3/ZrO_2的制备

以硫酸锆为前驱物,尿素作为沉淀剂,通过溶胶凝胶法制得了均分散纳米粒子碱式碳酸锆（Ｚｒ ＨＢＣ）,将所得纳米粒子Ｚｒ ＨＢＣ悬浮在稀硝酸钇溶液中,以尿素为沉淀剂制得了碱式碳酸钇（Ｙ ＨＢＣ）包覆Ｚｒ ＨＢＣ（Ｙ ＨＢＣ／Ｚｒ ＨＢＣ）复合粒子,详细探索了诸多因素（起始ｐＨ值、陈化方式、温度等）对形成以上两种粒子的影响,复合粒子Ｙ ＨＢＣ／Ｚｒ ＨＢＣ经煅烧后得Ｙ２Ｏ３／ＺｒＯ３粒子。以上各种粒子经ＴＥＭ观察和红外光谱分析证实。Ｙ２Ｏ３／ＺｒＯ２包覆粒子表面组成经ＸＰＳ分析确证。     

TEM研究交联聚苯乙烯乳胶粒实时粒径大小及分布

通过透射电子显微镜（ＴＥＭ）观察了苯乙烯／双烯Ａ乳液聚　合过程中实时乳胶粒的生长　过程,结果表明,控制乳胶粒尺寸的最佳时间是在反应的最初阶段。同时还比较了引发剂和　乳化剂加入量不同对乳胶粒粒径大小的影响,结果发现,乳胶粒的粒径随引发剂浓度的增大　而减小,对于分两次加入乳化剂的情况,起决定作用的是第一次的加入量。