基于期望模式修正的交互式多模型组合导航算法

针对复杂环境下自主水下航行器(AUV)组合导航系统中存在的模型不完全确定或者模型参数发生变化的情况,提出一种基于期望模式修正的交互式多模型(EMA-IMM)滤波算法。该算法利用滤波估计过程中所得到的模型概率完成决策。首先对固定结构的基础网格进行滤波,得到细化的修正模型集,接着对修正模型集进行滤波,得到与真实模型最为邻近的若干个修正模型网格共同构成的期望模型集,然后将系统真实的模型覆盖在精简的期望模型集范围之中,最后通过对期望模型集滤波,得到接近真实模型状态变量的估计结果。在AUV组合导航系统中的仿真结果表明,相对于传统Kalman滤波算法,改进的EMA-IMM使AUV的经度估计精度提高了97%,纬度估计精度提高了44%;相对于IMM算法,AUV的经度估计精度提高了22%,纬度估计精度提高了19%;得到的结果验证了提出的EMA-IMM算法的优越性。     

基于纹理特征和双门限分割技术的SAR图像目标快速检测方法

针对已有的SAR图像目标检测算法多关注于如何提高检测概率而忽视检测效率,提出了一种同时具有较高检测概率和效率的检测新算法。首先,对原始SAR图像进行网格化,得到一系列网格;然后,根据每一个网格内的纹理特征和相应的鉴别准则将各个网格分为杂波区域和目标区域;最后,利用双门限分割技术提取出目标区域内完整的感兴趣区域。文中研究了用于分类的纹理特征包括:偏斜度、峰度、对比度、变差、差平均。实验结果表明,该方法产生的虚警极少,而且与单元平均恒虚警率检测器相比,检测时间至少可以降低60%(取决于算法选择的纹理特征)。     

离散数据点集的3D三角划分算法研究

在实物测量造型过程中,根据离散点集进行三角网格划分是其关键环节之一,也是进行后续进行曲面重构的前提和基础。本文在当前的三角网格划分方法比较之后,提出了一种散乱点集的三角网生长算法,该算法无须对离散点集所对应的自由曲面进行分片投影,直接在3D空间从已划分区域边界到未划分区域按照Delaunay准则生成三角网格,并给出了用此算法处理散乱数据的试验结果。     

基于网格纵横局部二值模式的三维人脸识别

提出一种基于网格纵横局部二值模式的三维人脸识别方法。为了充分体现人脸表面的细节差异,有效表示出由表情引起的局部形状变化,本文首先在人脸网格表面的半刚性区域内检测关键点集,并且由关键点确定中心面片,由中心面片及其周围有序环确定关键点邻域;其次将网格上中心面片及其周围有序环看成一个整体,从纵向(相邻环上对应面片之间)和横向(同一环上相邻标号面片之间)分别提取网格纵向局部二值模式描述符和网格横向局部二值模式描述符;然后对这两者进行特征融合得到网格纵横局部二值模式描述符;最后利用LC-KSVD2字典学习算法在Bosphorus数据库和FRGC v2.0数据库上完成识别实验。在Bosphorus数据库上各表情的平均Rank-1识别率为97.6%,在FRGC v2.0数据库上的Rank-1识别率为97.9%,该实验结果充分表明本文所提算法具有较高的识别精度,并且对表情变化具有一定的鲁棒性。     

基于CQEM的海量测量点集刀位轨迹生成算法研究

提出基于约束二次误差度量(CQEM)的海量测量点集刀位轨迹生成算法。算法以大规模测量点集为待加工曲面,依据刀具大小动态生成刀具邻域的插值网格,以平面截交网格交点作为初始刀触点,对其进行CQEM优化并细分该截交网格,在此基础上生成无干涉刀位轨迹。算法不仅利用网格的动态局部构造节约了大量的空间消耗而且通过刀触点集的COEM优化减小了加工曲面逼近测量点所在曲面的误差。     

用概率假设密度滤波实现同步定位与地图创建

针对杂波环境中传统同步定位与地图创建(SLAM)算法无法有效表达传感器多种信息以及容易发生错误数据关联的问题,提出一种基于概率假设密度滤波的SLAM算法。该算法将每一时刻传感器的观测信息和环境地图表示为随机有限集,建立联合目标状态变量;通过概率假设密度(PHD)滤波对机器人位姿和环境地图状态进行同时估计,并利用粒子滤波实现PHD滤波。在进行目标状态提取时,为避免聚类算法引入的误差,对粒子集进行时滞输出。提出的SLAM算法能准确表达观测的不确定性、漏检以及杂波引起的虚警等多种传感器信息,且避免了数据关联过程,使系统状态估计更接近真实值。仿真实验结果表明:与传统SLAM算法相比,新算法的机器人定位及环境构图精度提高了50%以上,为杂波环境下SLAM问题的研究提供了新的途径。     

红外传感器跟踪目标滤波算法探讨

概率数据关联滤波器(PDAF)算法用于杂波环境下时,目标跟踪存在跟踪机动目标能力低,位置误差大,协方差也大等问题;为了解决这些问题,在PDAF算法的基础上,提出了定向概率数据关联滤波器(DPDAF)算法;在不改变PDAF滤波算法的情况下,通过引入目标预测的夹角,在PDAF中增加检测方向,通过修改PDAF的似然函数,从而得到DPDAF算法;最后通过计算机仿真,DPDAF算法跟踪机动目标的能力高于传统的PDAF算法,提高了算法的跟踪性能。     

链式无线传感器网络移动目标二元协同感知策略

对链式无线传感器网络中移动目标的感知是对运动目标跟踪定位的基础,如何在节点能量有限情况下准确感知移动目标是其主要技术之一.为此,提出了一种基于节点相邻步距间协作的二元协同感知策略.首先提出目标感知节点集求解算法和目标运动感知模型;其次,融合当前感知概率和历史感知经验,建立移动目标感知概率求解模式,并相应地提出了二元协同感知算法;以矿井巷道内的人员定位监测为工程仿真实例,进一步进行了二元协同感知策略、全节点感知策略与单节点感知策略的性能比较,结果表明,二元协同感知策略能有效解决单个感知策略易存在检测漏洞与全节点感知策略通信量大的缺点,提高移动目标的感知概率,延长了网络的生存寿命.最后,以建筑物楼道长廊中的人员定位监测作为实际环境测试平台,测试了二元协同感知策略的性能变化,其结果显示出实际环境测试结果与理论仿真值变化趋势基本相同,从而验证了二元协同感知策略的实际有效性.     

基于仿真试验和Kriging模型的多目标优化问题全局优化算法

针对复杂工程系统的多目标仿真优化问题,基于Kriging模型,提出一种将优化过程与试验过程相结合的全局多目标优化算法。该算法利用构造的加点准则序贯选取能应对约束和逼近真实Pareto解集的试验点,只需少量仿真试验就能得到优化问题的高精度Pareto解集。考虑试验点的可行性概率、间隔距离和Kriging模型的不确定性,设计亦能有效辨识非连通可行域的加点准则;提出以最大化试验点的期望超体积改进和可行性概率为目标的近似Pareto解集改进准则,使新试验点兼顾改进近似Pareto解集的质量和精确刻画可行域边界。通过三个数值算例将所提算法与已有算法进行比较,计算结果验证了所提算法的有效性和高效性。     

一种求解多品种小批量单元划分的布谷鸟算法

当前社会需求逐渐向多元化,个性化转变,制造单元成为当前多品种小批量类型企业的主要生产模式.深入探讨了该类型企业的制造单元划分问题,构建了以最小化AGV小车搬运次数为目标的制造单元划分数学规划模型.基于此,采用一种改进的布谷鸟算法求解数学规划模型,该算法在标准布谷鸟算法基础上采用动态发现概率以提高全局搜索能力;其次,初始...