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。     

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。     

视觉跟踪技术综述

视觉跟踪问题是当前计算机视觉领域中的热点问题,本文对这一问题进行了详细的介绍.首先,对视觉跟踪技术在视频监视、图像压缩和三维重构等三个主要方面的应用进行了论述.其次,详细阐述了该技术的研究现状,介绍了其中的一些常用方法,为清楚说明这些方法,先对视觉跟踪问题进行了分类,然后介绍了处理视觉跟踪问题的两种思路即自底向上和自顶向下的思路,最后将具体的视觉跟踪方法分为四类进行了介绍,这四类分别是基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于变形模板的跟踪和基于模型的跟踪.最后,从控制论角度给出视觉跟踪算法所面临的难点,即算法要满足鲁棒性、准确性和快速性要求时所遇到的困难,并对视觉跟踪问题的研究前景进行了展望.     

局部运动场景中运动对象的压缩域分割算法

压缩域视频运动对象的分割技术近年来逐渐被人们所重视,并且成为较实用的技术之一.该文针对目前压缩域中运动对象分割质量不高的问题,提出一种压缩域分割的改进算法.该算法首先从MPEG压缩码流中提取运动矢量,并对矢量进行运动累加和中值滤波处理,最后利用贝叶斯风险决策对非零运动矢量区域进行校正,最终得到较好的分割结果.该文还定义了压缩域分割质量的评价参数分割率和错分率,为评价压缩域的分割结果提供了客观评价标准.     

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.     

辨识Hammerstein模型的两步法

本文利用稳态和动态信息提出了一种辨识Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型的新方法－两步法，该方法利用稳态信息获取非线性增益的强一致性估计，利用动态信息获取线性子系统未知参数的强一致估计，该方法具有计算简单和辨识精度高等优点，最后的仿真结果说明了该方法的有效性和实用性。     

基于Lyapunov指数的非线性模拟电路故障诊断方法

本文介绍一种基于计算最大Lyapunov指数的非线性模拟电路故障诊断方法，它应用混沌方法对一个变周期的多谐振荡器的输出信号进行处理，利用数据替代法生成电路故障数据，借助于小数据量法计算相应的最大Lyapunov指数，将这种混沌特性分析应用于强非线性模拟电路的故障诊断，并对混沌时间序列相空间重构中的延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法进行了讨论；结合实例对该方法进行了计算验证。