基于改进RANSAC的本质矩阵求解方法

针对在单目系统大尺寸测量场景下使用RANSAC算法求解本质矩阵时稳定性和求解精度不高的问题,提出了一种改进RANSAC的本质矩阵求解方法,首先在所有匹配特征点中,通过当前内点求得的本质矩阵对剩余匹配特征点进行重投影误差,并采用相对判别法通过这些误差的值大小来确定当前内点是否为高质量内点,之后在此基础上采用二分法动态调整阈值从若干本质矩阵中寻找最优值。最后,设计了多组视角不同误匹配率下的仿真实验和实际拍摄的实验,实验证明,相较于传统与其他改进的RANSAC算法及LMedS算法,本文改进的算法能够快速确定初始内点并自适应调整阈值,同时求出较好的本质矩阵,满足求解稳定性与精度的要求。     

基于模板迭代更新的图像配准算法

在计算机视觉中,用变换矩阵对图像对进行配准一直是具有挑战性的,尤其是在变换矩阵难以获取且噪声很大的情况下.针对图像对之间重叠区域很小,以至于变换矩阵的获取精度不甚理想,首先用SIFT算子提取出图像的特征点,然后在对图像进行匹配时,提出一种基于模板迭代更新的图像匹配方法,推导出最小二乘约束下的变换矩阵求解方法.实验对比了一些实际场景图像序列的匹配结果,验证了本算法的可靠性和稳定性.     

基于层级化匹配的视图变形算法

为了提高基础矩阵的准确性和改善视图变形的视觉效果,提出一种基于层级化匹配的视图变形算法.首先对左右视图进行SIFT特征提取并使用传统的基于欧式距离的匹配算法进行粗匹配,然后使用基于局部结构的图匹配算法对粗匹配得到的匹配点对进行细匹配,最后使用细匹配得到的匹配结果计算基础矩阵,并通过视图变形算法合成虚拟视图.实验结果表明,少量的误匹配点对对视图变形的视觉效果有较大的影响,同时所提出的层级化匹配方法能够提高匹配的准确率,使计算得到的基础矩阵更加准确、虚拟视图的视觉效果获得了改善.     

基于匹配条件的3D几何约束求解

几何约束由元件的位置和方向表示,要求得匹配组件之间的完整约束,并且转换成矩阵,将其中一个元件作为基元件,将另外一个元件作为匹配元件,通过旋转和平移操作使元件满足约束,确定元件的位置和方向。其中,旋转矩阵通过求解一组与方向相关的线性约束方程来计算。应用旋转矩阵TR重新定位匹配组件之后,平移矩阵通过求解一组与位置相关的线性约束方程来计算。     

基于加权低秩矩阵填充的图像去噪算法

为了更好地利用图像信息和增强图像的视觉效果,图像去噪成为图像处理领域中一个热点问题。针对图像去噪问题,本文在低秩矩阵填充理论的基础上,提出了两种基于加权低秩矩阵填充的图像去噪算法。首先,基于补丁匹配提取相似的补丁组成低秩矩阵;其次,利用相似补丁的性质形成含有缺失项的低秩矩阵;然后,利用加权核范数构建补丁块的去噪模型;最后,基于奇异值阈值分解和优化一最小化奇异值阈值分别求解加权低秩矩阵去噪优化模型,得到基于奇异值阈值分解的加权矩阵填充(SVT-MC)去噪算法和基于优化-最小化奇异值阈值的加权矩阵填充(MMST)去噪算法。实验结果表明,本文所提出的SVT-MC去噪算法和MMST去噪算法对不同程度的混合噪声都具有良好的去噪效果。     

全过程动态仿真中大型线性方程组的分块求解算法

电力系统全过程动态仿真能够将机电暂态、中期和长期动态过程有机地统一起来进行数字仿真,仿真过程中需要多次求解大型稀疏线性方程组。该方程组由电力系统设备模型的微分—代数方程式差分后的代数方程和输电网络模型的代数方程形成,其快速求解算法是电力系统全过程动态仿真的难点之一。文中提出一种利用仿真中矩阵结构特点的分块快速直接求解算法,并开发实现了大型电力系统线性方程组稀疏求解器(ESS)。该算法首先将稀疏矩阵分为4个分块矩阵,然后将其中规模最大的对角块进一步细分为多个更小的对角分块矩阵,并利用部分小分块具有相同结构的特点进行矩阵LU符号分解和数值分解,最后根据分块矩阵进行前代和回代求解计算。与现有其他求解器进行的算例对比表明,ESS具有较为明显的整体求解速度优势,特别是在矩阵LU分解方面。     

基于系数矩阵确定电源与负荷分配关系的一种解析方法

利用顺流及逆流网络方程提出一种确定电源与负荷功率分配关系的功率分解解析方法。该方法通过基本网络方程推导出分配系数矩阵、发电机出力矩阵和负荷矩阵的相互间的关系,并以此计算分配系数矩阵,建立了发电机对负荷分配及负荷对发电机分配的解析模型及求解算法。该方法直接表达了发电机出力与负荷功率间的解析关系。并且不需任何假设,通过对系统基本模型进行矩阵分析直接得到解析模型。该方法在IEEE三机九节点系统上进行了应用,其结果证实算法的有效性和正确性。     

基于系数矩阵确定电源与负荷分配关系的一种解析方法

利用顺流及逆流网络方程提出一种确定电源与负荷功率分配关系的功率分解解析方法.该方法通过基本网络方程推导出分配系数矩阵、发电机出力矩阵和负荷矩阵的相互间的关系,并以此计算分配系数矩阵,建立了发电机对负荷分配及负荷对发电机分配的解析模型及求解算法.该方法直接表达了发电机出力与负荷功率间的解析关系.并且不需任何假设,通过对系统基本模型进行矩阵分析直接得到解析模型.该方法在IEEE三机九节点系统上进行了应用,其结果证实算法的有效性和正确性.     

基于多分辨率分析特性的小波矩量法迭代算法

鉴于传统的矩量法所生成的系数矩阵稠密,条件数和计算的复杂度都高,限制了矩量法的应用规模.而小波矩量法所生成的系数矩阵虽然稀疏,但由于仍沿用矩量法的传统算法,导致条件数反而更高,计算的规模和复杂度仍居高不下.基于小波的多分辨率分析特性,提出了小波矩量法的迭代算法,变矩量法的一次性整体求解为逐次迭代求解.由于每次求解的仅是新增加的小波基函数项,这样在保留了小波矩量法系数矩阵稀疏性的基础上,又极大地降低了矩阵的求解规模,矩阵的条件数也非常低.从矩阵的稀疏性、矩阵规模和条件数三个方面综合地提高了矩量法的效率,并通过实例计算验证了算法的有效性.     

一种辐射型配电网潮流的改进算法

本文介绍了一种简便高效的求解辐射型配电网潮流的算法。用一个结构矩阵明确辐射型配电网中各条支路以及各个节点间的结构关系。再结合此结构矩阵,应用迭代法,求得辐射型配电网中各个节点的电压幅值和电压相位角。在求解过程中使用了一个支路计算顺序矩阵,该矩阵的应用,使得这种基于结构矩阵的辐射型配电网的算法效率得到了极大的提高,在三个不同的辐射型配电网上的测试结果也证明了改进后算法具有更快的收敛性和更高的计算精度。     

基于实际物理距离的基本矩阵估计

基本矩阵估计是计算机视觉的关键问题,它是主动立体视觉系统的基础。提出了一种新的估计基本矩阵的线性迭代算法。该算法基于像点到极线的实际距离,利用两个不同视点处的图像先求得两个基本矩阵,再将这两个基本矩阵整合为一个最终的基本矩阵,该矩阵满足秩2约束。基于真实图像的实验表明该算法提高了基本矩阵的估计精度和鲁棒性。     

基于PMU量测的配电网稀疏估计

同步相量量测技术的应用为配电网估计如潮流雅可比矩阵估计和电压/相角-功率灵敏度估计提供了重要技术基础。针对潮流雅可比矩阵的相关性、稀疏性和对称性,提出了一种基于同步相量测量单元量测数据的潮流雅可比矩阵和灵敏度矩阵的稀疏估计方法,在较少量测下,有效估计了雅可比矩阵和灵敏度矩阵。进一步针对量测过程中出现的不良数据,引入鲁棒性更大的加权最小二乘法,提高了算法的鲁棒性。最后,通过IEEE33节点配电系统验证了方法的可行性。     

多电器混叠场景NILM负荷事件优化匹配方法

负荷事件匹配是从已检测到的所有负荷事件中,找到与电器工作循环对应的负荷事件序列,它是实现无监督非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring,NILM)的基础.针对多电器混叠场景,该文建立了以估计矩阵为决策变量的负荷事件匹配组合优化模型.为了在估计矩阵维数未知的情况下求解该模型,该文提出了...     

基于奇异值分解的卡尔曼滤波器及在逆变器信号处理中的应用

提出了一种基于奇异值分解的扩展Kalman滤波方法，可以实现驱动系统的基本正序分量和频率的实时在线估计。该算法可避免因误差传播而造成的数值稳定性差的问题，可有效提高参数的估计精度。仿真结果表明此方法的有效性和较高的估计精度，并可用于逆变器驱动系统的控制和状态检测。     

基于正则总体最小二乘的SAR系统运动误差估计方法

机载合成孔径雷达（SAR）平台在飞行过程中的航迹误差导致实际成像结果的分辨率下降,利用雷达回波数据提取运动误差是运动补偿的重要手段。通过对运动误差提取算法的研究,提出了一种基于正则总体最小二乘的估计方法。该方法综合考虑了各距离门相位估计误差的异方差性、空变误差模型的系数误差以及模型自身存在的病态性几方面因素,在运动误差估计过程中结合误差加权、正则总体最小二乘处理思路消除偏差异方差性,减小系数误差和病态的影响,并在正则处理过程中引入L‐曲线法实现正则参数的自动选取。实验结果验证了该方法对运动误差估计的准确性和有效性。     

基于分块QR分解的一种状态估计算法

文中提出了一种基于分块QR分解的状态估计方法。该方法把虚拟测量处理为等式约束，避免了由于权因子分散而导致的数值病态问题。在每次迭代中，通过对两个分块矩阵的QR分解和一个稀疏三角线性方程组的求解，实现了系数矩阵的三角分解。与带有约束的正规方程(NE/C)法相比，不但消除了Jacobian矩阵叉乘造成的信息损失，而且保证了分解的数值稳定性。稀疏QR分解采用了基于Givens变换的方法并利用最小度列排序和变主元消元策略。减少注入元素的数目，提高了状态估计的计算效率。试验系统的仿真结果表明了该方法具有良好的数值稳定性和鲁棒性，而且有较高的计算效率，可以满足在线状态估计的要求。     

电力系统状态估计在抚顺电网中的应用与研究

介绍了地区电网状态估计的基本原理及功能，即利用实时量测系统的冗余度提高数据精度，从而自动排除错误信息，估计出系统的状态；在自满上采用基于等效电流量测变换的状态估计方法，使雅可比矩阵常数化，充分利用了系统量测类型多的特点，将量测支路电流作为已知量带入计算，使其肯的较好的数值稳定性和计算速度；分析了在实时不良数据冲击下，该算法的稳定性和收敛性；在抚顺电网实际运行中效果良好。     

基于Prony谱线估计方法的间谐波检测

传统的谐波分析方法都是基于傅立叶变换,认为只有谐波周期均为基波周期的整数倍。然而,实际存在的间谐波周期与基波周期不成整数倍关系,要正确检测出间谐波,必须以间谐波与基波周期的最小公倍数作为检测周期,因此,FFT算法无法在较短的时间内精确检测到信号中的谐波和间谐波成分。将Prony谱线估计方法应用到间谐波检测中,推导出间谐波频率、幅值和相位的计算公式。仿真验证了该算法要优于FFT算法,对间谐波和谐波的幅值、频率和相位的估计具有很高的精度。     

基于稀疏加权重构的互耦阵列方位估计算法

为降低阵元互耦对目标方位估计的影响,提高估计精确度,提出了一种基于稀疏信号加权重构的多目标方位估计算法.该算法将空间以1.为间隔,划分为网格.利用空域目标方位的稀疏性,给出了基于Capon谱函数的加权值选取方法.然后,运用稀疏重构方法和奇异值分解方法对信号进行降维处理.最后,通过L1范数约束优化模型进行DOA估计.仿真结果表明,相比于传统算法,所提出的算法具有更高的方位估计精度、更低的均方根误差,能更好地抑制阵元互耦对目标方位估计的影响.