群目标联合检测与估计误差界的递推形式

在随机有限集框架下给出了当杂波和漏检存在时,群目标联合检 测与估计(Joint detection and estimation, JDE)误差界的递推形式. 首先,将多个群目标运动过程建模为一个多Bernoulli过程, 并采用连续个体目标数假设建模群目标观测似然函数; 其次,采用最优子模式 分配距离定义群目标JDE误差; 最终,利用信息不等式推导获得了建议的误差界. 仿真实验在不同杂波密度和检测概率场景下利用群势概率假设密度 和群势平衡多目标多Bernoulli滤波器对该误差界的有效性进行了验证.     

基于混合采样的多模型机动目标跟踪算法

提出了一种新型的基于混合采样的多模型粒子滤波算法,该算法能够有效降低多模型粒子滤波器的采样粒子数. 文中证明了这种基于混合采样的粒子滤波算法是一种多模型粒子滤波算法. 该算法的计算复杂度与单模型粒子滤波算法相当. 仿真实验表明,与已有的多模型粒子滤波算法相比,算法的计算复杂度大幅降低.     

动态输出反馈鲁棒模型预测控制

研究了具有多包不确定性和有界噪声的系统的动态输出反馈鲁棒模型预测控制的综合方法.系统为准线性参数时变的,即系统时变参数在当前时刻精确已知,但在将来时刻未知.采用二次有界概念刻画扩展闭环系统的稳定性.本文主要创新在于提出了一种辅助优化方法,从而为下个采样时刻的主优化问题提供可靠的真实状态的界.通过连续搅拌釜式反应器控制系统验证了该方法的有效性.     

基于张量空间中的均值漂移聚类的极化SAR图像分割

提出了一种基于均值漂移(Mean Shift, MS)聚类的全极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)图像无监督分割算法. 已有的工作在将MS算法应用于全PolSAR图像分割时, 仅使用每个像素点的极化总功率值作为该像素点的特征值, 没有充分利用极化协方差矩阵或者相干矩阵所包含的完整的极化散射信息. 但是如果直接利用每个像素点的极化协方差矩阵作为特征向量, 则这些特征向量构成的空间不再是一个欧氏空间, 而原始的MS算法是定义在欧氏空间中的. 因此, 本文首先将每一个像素点的厄尔米特正定极化协方差矩阵也称为一个张量, 而且使用黎曼流形来描述该张量空间. 然后, 原始的MS算法被扩展到该张量空间中. 直接扩展得到的算法每一步具有明确的含义, 但是运算复杂度较高. 所以本文又进一步对该算法进行了简化, 从而得到了一个实用的分割算法. 通过使用真实的全PolSAR数据以及仿真数据进行实验, 结果验证了新方法的有效性.     

基于自适应同步的混沌系统参数辨识方法的研究

利用混沌系统的动力学特性对参数极其敏感的特点,以驱动响应同步结构为框架,设计了与同步误差有关的二次型指标函数,采用优化方法对参数进行自适应调节,直到同步误差最小,即实现混沌同步.该方法实现了参数未知混沌系统的参数辨识和自适应同步.为了研究参数收敛速度,对准高斯牛顿法、Hook-Jeeves方法(又名模式搜索法)和共轭梯度法等三种优化方法进行了对比研究.对具有两个未知参数的离散Hénon系统和连续Lorenz系统的仿真研究表明,基于共轭梯度的参数调节方法参数收敛速度最快,可以应用于混沌保密通信的解密.     

测量噪声相关线性系统异类传感器航迹融合

研究了异类传感器航迹融合问题。在测量噪声相关的条件下,利用线性无偏最小方差估计的基本理论,通过对异类传感器的状态估计采用顺序滤波的方法,得到了相关测量噪声线性系统异类传感器测量融合算法和状态矢量融合算法。计算机数字仿真结果表明,由于考虑了测量噪声之间的相关性,该算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,航迹跟踪的精度得到了改善。     

基于网络带数字显示的多电动机智能保护系统的设计

分析了电机的传统保护方法及其特点，介绍了一种新的基于网络数字显示的多电动机智能保护系统，使用结果表明，新系统是成功的。