基于模糊推理多传感信息融合的多目标跟踪

将模糊推理系统与多传感器顺序结构算法相结合，实现密集杂波环境中多目标的精确跟踪，采用模糊推理求解关联概率，并与雷达／红外跟踪系统相结合，在密集杂波环境中实现了对多目标的精确跟踪，仿真实验结果表明了所提出方法的有效性。     

汽车巡航控制用传感器进展

自主智能巡航控制系统利用前视雷达传感器收集前方道路上交通和障碍物的信息。毫米波雷达和激光雷达是常用于汽车自主智能巡航控制的雷达传感器 ,介绍了这两种汽车传感器的工作原理、技术指标和发展趋势     

基于时空背景差的运动目标检测算法

假定图像序列的背景图像已经获得,提出一种基于时空背景差的运动目标检测算法.该算法融合背景差分、基于时间信息的帧间差分及基于空间信息的背景差分信息,得到真实运动物体的运动种子点,认为背景差分图像中包含运动种子点的连通区域为真实的前景目标,从而可以检测出正确而完整的前景目标.仿真实验表明,该算法可以避免背景模型对场景的表征不足及背景更新阶段造成的错误检测,即使在场景中存在微小运动的复杂环境下,仍能实现准确的运动分割.     

一种改进的广义概率数据关联跟踪算法

对于多目标跟踪问题,最近提出的全局次优的广义概率数据关联算法(GPDA)由于其新颖的可行性划分规则和较小计算存储需求而受到广泛关注。本文提出了一种基于广义联合事件分割组合的新关联算法。它通过引入目标的方向性信息,在基于新规则划分后,对进入有效域的传感器量测估计值权重系数进行调整,从而使最终的估计值更准确,关联精度得到进一步提高。利用该改进算法对杂波环境下多目标跟踪进行仿真实验,结果表明提出的关联算法继承了原有算法的优点,同时用较小的计算代价使得跟踪性能得到较大改善。     

非线性系统的小波分频的扩展Kalman滤波

基于噪声的小波变换特点,结合量测的多尺度分解和扩展Kalman滤波(EKF),提出了一种小波“最佳”尺度分解的分频EKF滤波算法。该算法依据小波变换模功率谱选择最佳小波分解尺度,并将小波多尺度分解去噪和分频EKF滤波结合起来。对实际中含强噪声的非线性动态系统进行状态估计效果较好。Monte-Carlo仿真表明,与普通EKF滤波相比,本文算法的滤波精度平均提高约10%。     

工业过程稳态优化控制新方法——修正目标函数法

本文对带有输出关联不等式约束的工业过程提出了一种确定稳态优化控制的新算法-- 修正目标函数法.该算法具有全局单调收敛性,事先不需要建立近似稳态模型.仿真结果显 示了该算法的有效性及优越性.     

过程导数估计新方法及其强一致性分析

众所周知，在稳态优化控制算法中，过程导数起着重要的作用，如何利用优化过程中设定点正常变化信号来估计过程导数是一项具有重要实际意义的工作，本文提供了一种新的辨识方法，该方法十分简单，应用条件较弱，且能获得过程导数的强一致性估计。本文还研究了估计残差的渐近分布，数字仿真结果说明了该辨识方法的有效性与实用性。     

动态逆方法和微分几何反馈线性方法的对比

简述了非线性反馈线性化的微分几何方法和动态逆方法的基本原理，然后分析了这两种方法的理论联系，说明对仿射非线性系统。这两种方法在本质上是一致的。最后对这两种方法进行了有益的比较，并阐明了二者的联系和区别。     

基于灰度关联的多传感器融合目标识别方法

为实现对多传感器目标识别系统中目标的正确分类,提出了基于灰技术理论的多传感器融合的目标识别方法。其中,单传感器识别采用计算待识别目标的灰关联系数和灰关联度,利用灰关联度的排序得到目标在时域上的识别,最后,利用各传感器灰关联度矩阵的范数得到多传感器信息融合的识别结果。计算实例验证了该方法的有效性。     

双线性系统稳态模型估计及其强一致性分析

在较弱的条件下,利用优化过程中设定点阶跃信号,得到了双线性系统稳态模型的强一致 估计,同时研究了估计残差的渐近分布,并举例说明了稳态模型估计在随机稳态优化控制中的 应用,数字仿真表明该估计方法的有效性和实用性.