量测随机延迟下带相关乘性噪声的非线性系统分布式估计

本文提出了乘性噪声和加性噪声相关下的量测随机延迟非线性系统分布式状态估计.在所考虑系统中,相关状态被多传感器簇构成的传感器网所观测.所得理想量测被传送到远程分布式处理网,并伴随服从一阶马尔可夫过程的随机延迟.在此基础上,本文提出了分布式高斯信息滤波(distributed Gaussian-information filter,DGIF),来实现估计精度与计算时间的折中.在单处理节点/单元中,以估计误差协方差最小化为准则,设计了相应的高斯递推滤波,并实现了延迟概率的在线递推估计.进一步地,在分布式处理网中,基于非线性量测方程的统计线性回归,结合一致性算法,给出了一种分布式信息滤波形式,有效实现了分布式融合.分别在单处理单元和分布式处理网中仿真验证了所提算法的有效性.     

基于熵图像和隶属度图的高斯混合背景模型

经典的高斯混合背景模型中,高斯分量的个数是固定的,近邻像素间的相关性也没有被考虑。作为对这种模型的改进,该文利用熵图像来度量背景像素亮度分布的复杂程度,进而给出了根据熵图像为各像素选择高斯函数个数的方法,在保证检测精度的前提下节约计算资源;并利用隶属度来表示像素属于背景的可能性,通过融合各像素邻域的局部信息来对其进行有效的分类,使得分类决策的结果更可靠,而计算量却增加不多。多种真实场景下的实验证明了这种算法在计算速度和精度上的良好性能。     

自适应不完全重采样粒子滤波器

针对传统重采样算法易引起粒子贫化的问题,提出了自适应不完全重采样粒子滤波 (A particle filter based on adaptive part resampling, APRPF)算法. APRPF以分步的方式仅对部分粒子进行重采样,以递推的方式计算表征 粒子退化程度的度量函数(Measurement of particle degeneracy, MPD),直到满足给定条件.重采样后的粒子由新生粒子 和未参与重采样的粒子组成,前者的存在有助于缓解退化问题,后者可使粒子集保 持一定多样性.实验结果表明,与标准粒子滤波(Sampling importance resampling, SIR)、辅助变量粒子滤波(Auxiliary particle filter, APF)、正则化粒子滤波(Regularized particle filter, RPF) 三种滤波器相比, APRPF的估计精度高;由于平均重采样次数少,计算量也小.     

基于虚拟仪器的导弹质心定位系统设计与实现

针对传统导弹质心定位设备精度低,操作繁琐等弊端,从弹体质心定位原理出发,合理选取力矩计算参考点,建立质心定位模型;以基于PCI总线的内插式DAQ虚拟仪器测控平台为依托,突出“通用性、精确性、高效性”的设计理念,制定系统总体设计方案,围绕导弹质量测量与质心定位技术展开研究与工程实现;实际应用表明,本系统可拓展应用于多型导弹和大型圆柱形工件的称重与质心定位,满足导弹飞行控制研究和装配工艺要求。     

一种自适应天波超视距雷达航迹融合算法

 针对天波超视距雷达在雷达坐标系下跟踪目标时,多路径传播效应下的各模式航迹起始与终结时刻不同而造成航迹缺失条件下的航迹融合问题,本文给出一种自适应天波超视距雷达航迹融合算法,通过应用当前时刻获得的新信息与历史时刻获得的信息联合确定最优关联假设,从而获得最优的目标状态估计.仿真表明,与多假设航迹融合算法相比,本文的算法大大降低了融合结果误差.     

具有参数自适应的交互式多模型算法

动态多模型估计（SMME）广泛应用于结构和参数的不确定／变化的估计问题中,比如目标跟踪和故障诊断与隔离,然而由先验信息选定的滤波参数是模式切换与模式未切换情况下的折衷,针对SMME,本文通过在每个滤波循环开始处起始多个状态预测器实时辨识滤波参数,包括模式切换概率和基于模型的过程噪声方差,考虑到交互式多模型（IMM）是SMME中比较有效的方法,我们将上述的参数辨识与IMM相结合,提出了一种自适应IMM（AIMM）,在跟踪一个机动目标的仿真中,AIMM表现出了比IMM更高的估计精度。     

4K图像载荷标识符详解和应用

图像载荷标识符是广电专业视频制作传输领域的关键标识，不管是基带信号还是IP信号链路上的各种设备都要通过载荷标识符来识别数字视频信号中传输的视频内容。鉴于广电行业中很多产品存在载荷标识符标识不规范的情况，本文对图像载荷标识符在视频传输中的产生、放置位置进行详细的介绍，然后针对目前将要成为主流应用的4K图像传输接口4×3G、12G等情况作了重点说明和实际测量，为广电工程技术人员提供直观、方便的技术查阅资料。