基于累积和等距映射的缓变故障检测方法

针对化工过程存在的缓变微小故障,提出一种基于累积和等距离映射(CUSUM-ISOMAP)的多变量过程故障检测方法。该方法首先运用累积和控制图的思想,分别对每一个变量计算均值偏差累积和及方差偏差累积和,之后建立扩展增广矩阵,对增广数据运用基于ISOMAP的降维特征提取算法建立统计量进行故障检测。传统的ISOMAP算法无法获取输入输出数据之间的映射关系,不能处理新的采样数据。引入核岭回归算法获得新采样点的降维输出。CSTR过程的仿真结果表明了算法对过程微小故障实施故障检测的有效性。     

基于小波分析的RAIM算法卫星故障检测研究

作为一种传统的卫星故障诊断方法,RAIM在卫星故障监测中发挥着重要作用;文中基于奇偶矢量RAIM算法,提出一种基于小波分析的RAIM算法的卫星故障检测方法;首先利用Haar小波分解,对卫星故障信号进行小波变换处理,提取故障信号特征,通过在不同尺度的奇异性变化找到信号突变点,然后将检测结果反馈给RAIM算法进行故障检测,对不同条件下的卫星故障进行故障检测性能进行分析;仿真实验表明,该算法提高了系统故障检测的准确性,降低了误警率。     

三种卫星故障检测策略的对比研究与仿真

故障检测是保证导航系统完好性的重要途径.针对接收机自主完好性监测算法RAIM需要至少5颗可见星时才能进行故障检测的问题,在惯性/卫星组合导航系统的框架下,通过构建能反映卫星故障特征的检验统计量,并根据检验统计量的分布确定相应的检测门限,提出了解分离和残差外推两种卫星故障检测方案.仿真结果表明:解分离算法能在存在RAIM漏洞时检测故障且易于进行系统重构,但其故障检测效率不高;残差外推法适用于检测慢变故障.仿真结果表明,改进方法故障检测效率有较大提高,甚至在只有三颗可见星时仍能较快地检测出慢变故障.     

基于多步神经网络观测器的扑翼飞行器缓变故障检测

针对缓变故障初始变化幅值较小导致的基于传统神经网络观测器的故障检测算法检测效率较低的问题,提出一种基于多步神经网络观测器与自适应阈值的扑翼飞行器（FWMAV）缓变故障检测算法。首先,构建一个多步预测的观测器模型,利用多步观测器的延时性能避免观测器被故障数据污染;然后,依据FWMAV的实际飞行实验数据,对多步观测器窗口宽度进行实验和分析;其次,提出一种自适应阈值策略,通过残差卡方检测算法辅助进行观测器残差值的故障检测;最后,采用FWMAV的实际飞行实验数据进行算法的验证和分析。结果表明,与基于传统神经网络观测器的故障检测算法相比,所提算法在缓变故障检测速度方面提升了737.5%,在缓变故障检测准确率方面提升了96.1%。由此可见,所提算法能够有效提高FWMAV缓变故障的检测速度和检测准确率。     

双星故障识别方法研究

当接收机可以观测到的卫星数目增加时,多颗卫星同时出错的概率大大增加。传统的接收机自主完善性监测算法（Receiver Autonomous Integrity Monitoring,RAIM）通常用来检测并识别一颗故障卫星,在多颗卫星同时出错时的识别结果并不理想。提出了一种改进的RAIM算法,在奇偶矢量法的基础上,从找出无故障卫星出发,进一步用这些无故障卫星信息进行粗略定位,由接收机的粗略位置来计算各颗卫星的伪距偏差,从而识别出并剔除故障卫星。经仿真验证,该方法可以解决两颗故障卫星时奇偶矢量法中的故障偏差抵消问题。     

基于完好性与连续性风险的最优垂直保护门限计算

为降低飞行器精密垂直引导进近过程中的完好性风险和连续性风险,使接收机自主完好性监测(RAIM)算法能提供水平方向和垂直方向上的完好性保障,提出一种基于多假设解分离的RAIM算法来求解最优垂直保护门限(VPL)。在满足全球导航卫星系统(GNSS)完好性和连续性的前提下,优化GNSS系统对各假设故障模式的完好性风险和连续性风险分配,得到最优VPL。仿真结果表明,与传统基于斜率的RAIM算法相比,该算法能够提供更精确的VPL值,提高了系统可用性,并且随着卫星故障先验概率不断增大仍具有较好的鲁棒性。     

基于优选几何分组增强的假设检验RAIM方法

针对传统接收机自主完好性监测(RAIM)算法对15~50m级较小故障检测和排除率低,不易满足多测距故障场景应用问题,建立4种典型卫星分布几何结构模型,通过研究各模型对含偏差测距带来的定位误差与检测统计值间耦合性的影响,提出了一种基于几何优选分组增强的RAIM方法。该方法在假设检验方法基础上,利用分组间残差矢量建立新型检测统计量与门限值,通过检验子集一致性来检测和排除含有偏差的测距。仿真表明:该方法能够提升较小故障检测和排除率,增强接收机自主完好性性能水平,且支持联合导航系统单、多测距故障场景假设,有效降低定位估计误差,保证了定位解的精度。     

一种基于四阶累积量的自适应均值滤波算法

提出了一种基于四阶累积量的自适应均值滤波算法;详细介绍了根据窗口的四阶累积量自适应计算并确定噪声点的阈值;滤波窗口自适应调整大小和权值自适应计算的加权均值滤波;对噪声点进行逐点滤波。比较和分析了实验结果。     

基于加权累积差分的运动目标检测与跟踪

针对视频序列中缓变运动目标检测与跟踪的问题,改进加权累积差分方法,设计一种快速检测缓变运动目标的权值分配算法。在检测出的运动目标区域中提取特征点,利用最大距离原则确定特征点的匹配范围,根据视差一致性原则,提出非回溯的误匹配检测方法。实验结果表明,该方法能有效提高跟踪的效率和精度。     

线性随机系统的微小传感器故障检测

针对一类线性随机系统,研究了其微小传感器故障检测问题.基于Kalman滤波算法构造状态估计器,利用移动加权平均方法设计残差与评价函数.根据非中心卡方分布的性质,分析了故障幅值、窗口长度、误报率和漏报率之间的关系.采用不等式技术,得到了确保在统计意义下微小故障可检测性的最优权值和最小窗口长度.最后,通过一个仿真实例验证了所提方法的有效性.     

通信约束下的水声信号分布式检测融合算法研究

针对水声传感器网络中大延迟、低可靠通信约束下的水声信号分布式检测问题，提出了一种基于时间窗口的自适应融合算法．传感器节点依据声纳接收机的特性计算局部判决并发送给融合中心节点．融合中心节点在时间窗口内，基于已收到的局部判决在线自适应地调整融合规则，从而由最优融合算法得到最终判决．通过仿真，讨论了时间窗口的选择问题以及融合算法的性能．仿真结果表明，新算法具有很高的实用性，能够在动态变化的水声通信条件下保证整个系统高效运行．     

The Study of RAIM Performance by Simulation

1 Introduction Global Positioning System (GPS) is a satellite based navigation system. One concern of GPS users is system integrity, which is the ability of the system to provide timely warnings to users when the system should not be used for navigation. GPS integrity is very important in civil aviation in order to guarantee the flight safety. RAIM is a technique used to provide a measure of the trust which can be placed in the correctness of the information supplied by the total system[…     

一种有效的自适应加权中值滤波算法

针对传统中值滤波算法的优缺点,提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤波算法。该算法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点,然后根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸,再根据相似度大小,巧妙地将滤波窗口内各个像素点按一定的规律自适应地分组并赋予每组像素点相应的权重,最后采用加权中值滤波算法对检测出的噪声点进行滤波处理。计算机模拟实验结果表明：该算法既能有效地滤除噪声,又能较好地保护图像细节,滤波性能比传统中值滤波算法更理想。     

基于变化率的802.11竞争窗口退避算法

在分析典型的退避算法基础上,提出一种改进的IEEE 802.11协议退避算法,引入结点碰撞频率的相对变化率和结点成功发送频率的相对变化率,以此衡量网络当前拥塞状况,根据上述2种变化率动态调整竞争窗口,降低信道接入的竞争。NS2仿真结果表明,该算法可以适应网络负载的变化,提高系统的吞吐量,降低丢包率和端到端时延。     

基于子矩阵波束形成输出直流响应加权的目标检测方法

针对同一单频带内未知目标检测中强、弱目标不能同时被检测问题,依据不同子矩阵波束形成输出直流响应值不同,提出一种基于子矩阵波束形成输出直流响应加权的目标检测方法。首先,利用特征分析技术对线列阵接收数据协方差矩阵进行特征分解;然后,对各特征向量进行共轭相乘得到相应子矩阵,并对子矩阵进行波束形成,利用各子矩阵波束形成输出直流响应值的差异形成加权因子;最后,利用该加权因子对各子矩阵波束形成输出结果进行加权统计得到最终合成结果,提升弱目标子矩阵波束形成输出结果在最终合成结果的比重,实现对同一单频带内未知目标的有效检测。理论分析、数值仿真和实测数据处理结果均证明了,在仿真条件下,相比常规波束形成和常规子空间重构法,所提方法使弱目标子矩阵波束形成输出结果在最终合成结果的比重由0.09%变为45.36%,降低了背景噪声和强目标对未知目标检测的影响,减小了目标间输出直流响应值的差异,改善了对同一单频带内未知目标的检测性能。     

基于互信息量的镜头边界检测算法

为快速稳健地检测镜头边界,提出基于互信息量的镜头边界检测算法。采用基于HSV空间不均匀分块直方图求取的帧间互信息量作为视频帧间差异度量,结合相应的阈值策略与时域窗策略,实现对镜头的切变,以及常见渐变与计算机特效技术制作的镜头变换检测。对包括广告、综艺节目、新闻等多类视频数据进行实验,结果证明,该算法对切变检测的综合效果比经典基于直方图的双阈值法平均提高11.9%,渐变检测的综合效果平均提高7.6%,能有效减弱摄像机运动与光照变化对镜头检测的影响,对不同类型视频镜头检测效果稳定,具有较高的查全率与查准率。     

基于遗传算法的非线性系统时变时滞的在线估计方法

针对系统输入带有纯时滞的一类非线性系统,选择有限点的的输出误差的平方和构成适应度函数,采用十进制编码技术,提出一种基于遗传算法的非线性系统时变时滞的在线估计方法,该方法具有一定的抗噪声能力。仿真实验结果验证了所提出方法的有效性。     

改进的基于统计学的滑动窗口无参数的累积和算法

为解决IEEE802.15.4无线传感器网络(WSN)中节点自私行为的检测问题,将最低检测延迟作为决策目标,提出了一种改进的基于统计学的滑动窗口无参数的累积和(SWN-CUSUM)算法。算法通过跟踪来自数据包两次成功传输之间的延迟特征序列,以此来判断无线传感器网络中的节点是否存在自私行为。最后通过NS2仿真工具验证算法的有效性。研究结果表明：改进的算法不仅弱化了阈值对算法性能的影响,还缩小了用于检测自私行为的滑动窗口大小,同时所提算法相对于原SWN-CUSUM算法在计算量及检测延迟上均有改善,证明改进的算法可以有效、快速地检测IEEE802.15.4无线传感器网络中的节点自私行为。     

基于统计质量控制的测距故障检测方法

卫星导航接收机在城区环境使用时,多径信号的存在使得码自相关函数发生畸变,从而导致测距结果与真实距离间出现较大偏差。现有的接收机基带多径消除算法复杂度高,实现较为困难。而接收机自主正直性监测(RAIM)算法的故障检测能力有限,难以同时检测多个测距故障。提出使用统计质量控制方法来实现对测距故障的检测,根据质量控制图的输出结果调整测距信息在定位解算中的权重,从而提高定位精度。该方法能够对每颗卫星的码跟踪性能进行单独监测,算法实现的复杂度低。仿真结果表明:使用该方法能够有效指示多径信号导致的测距误差,从而为改善城区环境下的定位精度提供了新思路。