基于改进RCP的WLAN集中式请求传输研究

针对数据包对信道的竞争,提出了基于RCP的改进方法,论述了改进协议的基本机制,并通过仿真对改进协议性能进行评价。     

采用草绘轮廓的3维人脸建模方法

为方便用户进行3维人脸形状设计,提出一种基于手绘轮廓的3维人脸建模方法。该方法的主要特点在于,一方面,引用姿态估计技术对人脸草图进行解析,将用户绘制的侧视人脸草图转换成对应的正视人脸草图,可支持用户选择多个视角绘制人脸;另一方面,采用多层映射机制建立人脸草图特征点与3维人脸特征点之间的一一对应关系,由对应特征点之间的形变量来控制生成3维人脸,保证草图笔画的几何形状信息能有效映射到3维模型中。实验结果表明,文中方法能快速生成形状新颖的特定人脸,可有效支持用户进行3维人脸形状的手绘建模。     

面向运动分割优化的变分光流计算方法研究

面向运动分割的需求,围绕变分光流计算中的运动边缘保留问题,对反应-扩散式光流计算模型中的扩散张量设计与改进方法进行系统深入研究。 在分析已有设计方法的基础上,提出了一种融合图像和流场信息驱动的扩散张量设计方法,并利用该扩散张量建立光流计算模型,然后在多尺度计算框架下给出了相应的偏微分方程数值计算方法。 理论分析与对比实验结果表明,这种设计方法能有效克服现有方法提取运动边缘不精确的缺点,更准确地刻画出运动边缘,提高光流的计算精度。     

基于混沌PSO-BP混合算法的神经网络

研究神经网络的优化问题,将粒子群优化(PSO)算法同误差反向传播(BP)算法采用两种算法相结合,形成两种混合算法,可用于训练神经网络的优化.提出两种方法,第一种混合算法是在PSO算法优化神经网络权值的同时注入BP算法,第二种混合算法是在PSO算法训练神经网络之后继之以BP算法.同时根据混沌映射的随机性和遍历性,将其引入到混合算法中,进一步提高算法的寻优能力.将这两种混合算法同基于PSO算法和基于BP算法的神经网络训练方法相比较,通过数值仿真实验表明,混合算法的性能优于所比较的两种算法的性能,且第一种混合算法要好于第二种混合算法.     

基于多波模型和多策略的真实海浪仿真研究

海浪运动随机性大、波谱范围宽,且涌浪波谱窄、能量大,是仿真大规模海浪的难点所在.针对难点问题,采用频率等分方法对海浪波进行区间等分分割,获取海浪真实性有效数据区域,提出了一种在Gerstner软件上扩展多波模型叠加LOD多情况绘制策略的海浪仿真模型.使用P-M波浪谱和SWOP观测数据求解真实海浪一系列参数,完成了海浪模型的真实造型;叠加LOD视点算法和多情况绘制策略解决了海浪模拟实时性问题.基于多波模型,设计了海浪仿真的UML类图,并运用Direct3D技术实现了海浪的实时仿真.实验证明,等分方法能够满足海浪真实场景实时仿真的要求,取得了较好的实验效果.     

基于观测器具有不确定性的鲁棒保性能控制

在鲁棒性控制问题的研究中,针对系统状态不可测的具有范数有界不确定性和外界干扰的线性系统,其求解过程繁琐,某些参数选取不当.为了保证闭环系统的稳定性,提出一种基于观测器的鲁棒 H∞保性能控制方法.根据李亚普诺夫原理和H∞理论,获得鲁棒H∞保性能控制器存在的一个充分性条件,用矩阵奇异值分解方法,将控制器和观测器存在条件转化为求解一个线性矩阵不等式的可行性.通过凸优化方法,获得最优的线性二次型性能指标和 H∞性能指标.进行仿真的结果表明,上述方法求解简单,稳定性好,验证了所提方法的有效性.     

磁悬浮轴承系统的模糊滑模变结构控制研究

研究主动磁悬浮轴承转子位置高性能控制问题.针对主动磁悬浮轴承因受模型摄动与外界干扰等呈现出的复杂非线性导致传统滑模控制抖振严重的问题,为提高系统转子位置控制精度以及鲁棒性,提出用模糊滑模变结构控制来提高磁悬浮轴承系统控制精度与鲁棒性.算法采用等效滑模控制器来准确跟踪磁悬浮轴承转子位置,用模糊控制改善与消除滑模抖振问题.通过对单自由度主动磁悬浮轴承的建模进行仿真测试,结果表明,所设计的模糊滑模控制器能够在外界干扰下有效提高控制系统精度,精确跟踪轴承转子位置,并且控制性能比传统滑模控制好,具有实际应用价值.     

基于粒子滤波的TOA/TDOA融合算法研究

针对信号临界区域由于信号强度减弱导致的定位精度下降问题,利用一种传感器检测概率模型把收集到所有的TOA与TDOA量测信息通过似然度计算融合起来,在贝叶斯框架下建立一种非线性目标基于粒子滤波器的量测信息融合算法对目标进行定位估计,从而提高目标在临界区域的定位精度。仿真结果表明,在低信噪比下,融合两种观测手段的定位精度改善明显。     

视频目标跟踪中的提升分类算法

针对目标跟踪过程中各类图像特征分离背景和目标能力的动态变化,提出一种基于协同训练框架的在线提升分类特征选择算法.该算法采用两组特征描述目标与背景区域各像素,并分别训练一在线提升分类器对特征组进行选择,然后综合分类结果,得到最优似然图像,基于该似然图像,采用粒子滤波对目标进行琅踪并通过图像处理方法获得最佳前景分割图.该方法的主要优点是仅需对首帧图像进行训练,并在跟踪过程中通过协同训练在线更新提升分类器.同时,实验表明该算法运算速度快,并能适应环境光照变化、遮挡等恶劣条件.     

复杂背景条件下的红外快速运动小目标检测方法

针对复杂背景下红外快速运动小目标检测问题,提出一种将时域特性分析、小波包变换和管道滤波多帧检测相结合的方法。该方法首先对图像进行时域特性分析确定目标所在帧图像序列,再利用小波包变换对目标所在帧图像进行多尺度分解,提取候选目标,然后通过管道滤波从候选目标中确定小目标的位置,完成对小目标的检测。对实测数据进行仿真实验,结果表明该方法能有效检测红外快速运动小目标。