用于快速特征点配准的聚类凸集投影算法

为降低特征点配准的计算量,提出了一种聚类凸集投影算法。该算法首先通过聚类将模板点集和目标点集的点配准问题转化为相应的类配准问题,然后将序贯凸集投影算法用于求解该问题,从而得到一种聚类的凸集投影算法。它可以看作是序贯凸集投影算法结合聚类思想而得到的推广。由于该算法的误差和计算量取决于类半径的大小,因此在点密度较大的情况下,通过适当选择类半径,可明显降低计算量,而精度只有少许降低。仿真结果表明,该算法是有效的。     

天波超视距雷达多路径数据关联跟踪算法对比研究

天波超视距雷达的多传播路径会引起多个量测对应同一个目标的问题，而由于传播模式的模糊性，量测与传播模式的对应关系是不确定的。多路径Viterbi数据关联跟踪算法（MVDA）采用回波竞争的思想，而多路径概率数据关联跟踪算法（MPDA）利用了回波合并的策略。通过多次Monte Carlo仿真试验对两种算法的失跟率、状态估计的均方根误差、航迹终结延时以及计算量等跟踪性能指标进行了比较。仿真结果表明，在低检测率、重杂波环境下，提出的MVDA算法大大降低了失跟率，而MPDA算法具有较高的估计精度。     

无线传感器网络的任意覆盖率节点配置

研究了任意覆盖率下的无线传感器网络分布式节点自动配置问题. 首先, 针对正六边形拓扑架构下的网络覆盖, 给出了节点密集分布条件下的覆盖率与相邻工作节点间距的解析关系, 从而得到了理想条件下部分覆盖的最优节点配置. 考虑到实际系统中有限的节点密度和节点的随机分布, 进一步提出了一种可以在此条件下实现任意覆盖率的部分覆盖协同优化算法(Optimized collaborative partial coverage, OCPC). OCPC通过节点间的动态协同唤醒最接近于理想配置的工作节点并使其他节点睡眠以节省能量. 以尽可能少的工作节点达到网络的覆盖和连通需求并降低网络的能耗, 进而达到网络的感知任务和能量消耗的有效折衷. 仿真表明, OCPC可以有效地实现任意期望覆盖率下的网络配置并保持网络连通, 同时, 与经典覆盖算法PEAS (Probing environment and adaptive sleeping)和OGDC (Optimal geographic density control)相比, 在网络的节能方面也具有明显的优越性.     

导弹控制系统的容错控制研究

为了提高导弹姿态控制系统的可靠性,防止由于传感器失效而引起导弹自毁,提出基于信号重构的容错控制方法．为了对姿态控制系统中的传感器进行信号重构,首先考虑弹体弹性振动的影响,分析了弹体弹性振动与姿态角之间的关系;然后分析了传感器输出信号之间的关系;最后,通过解析冗余方法,用正常工作的传感器输出信号重构出现故障的传感器的正常信号．仿真实验表明了该方法的有效性．     

基于瑞士思博调速器控制的状态监测系统开发

针对现广蓄B厂调速器控制系统存在缺乏导叶开度、控制电流等重要信号监测问题,基于思博调速器控制系统开发出一套调速器状态监测系统,对调速器导叶控制回路相关重要数据进行采集和分析,为日常维护和检修工作提供数据支撑和便利.     

两级量测更新的粒子滤波检测前跟踪算法

针对低信噪比下弱目标的检测与跟踪问题,提出了一种基于两级量测更新的粒子滤波器检测前跟踪算法。算法在粒子滤波状态更新之后,在其状态估计附近,引入卡尔曼滤波框架,进行第2级的量测更新,提高了粒子携带信息的利用程度。仿真结果表明,新算法获得了更好的检测和跟踪性能。     

蓄能机组自动发电控制系统的关键技术研究与应用

电压控制质量关系着电网的安全、稳定、经济运行,是电网电能质量的一项关键指标。蓄能机组启停快,在系统中承担着削峰填谷、事故备用等重要作用。文章主要研究自动电压控制在抽水蓄能电站的配置结构、控制策略、分配原则等关键技术,提高电网电压安全稳定运行水平。     

无人机辅助MEC系统中基于最优SIC顺序的能耗优化方案

在基于上行非正交多址接入（NOMA）的无人机（UAV）辅助移动边缘计算（MEC）系统中,NOMA的连续干扰消除（SIC）顺序已成为限制上行任务卸载链路传输性能的瓶颈,为降低系统能耗,对SIC顺序进行了讨论,提出了联合信道增益与任务时延约束的最优SIC顺序。在满足设备给定任务时延、设备最大发射功率约束以及UAV轨迹的约束下,基于最优SIC顺序提出了最小化系统能耗的问题。由于该问题是个复杂的非凸问题,采取交替优化的方法求解该优化问题,以实现功率分配和UAV轨迹的优化;利用匹配理论,提出了低复杂度算法来得到不同时隙的最优设备分组。仿真结果表明,与其他SIC顺序相比,最优SIC顺序能够在相同的任务时延约束下实现更小的系统能耗;所提的低复杂度设备分组算法能够得到最优设备分组。     

一种新的基于Mean Shift的目标三自由度跟踪算法

标准Mean Shift跟踪算法仅能确定目标形心位置,而不能确定其旋转角,在跟踪细长形目标时鲁棒性不好。为此,该文提出了一种三自由度Mean Shift跟踪算法,新算法在计算目标特征分布直方图时,用像素的位置转角及其到目标形心的归一化距离加权,并将像素在局部坐标系下的特征转角作为新特征引入。这种新的目标表示模型能够方便地纳入Mean Shift优化框架,通过迭代求解,可同时精确确定目标的形心位置和方位指向。实验结果表明该算法精度高,计算量小。     

天波超视距雷达的PMHT跟踪算法仿真研究

在天波超视距雷达（OTHR）单目标跟踪环境下,仿真分析了PMHT算法在航迹起始、维持、终结上的性能,研究了算法对环境参数和算法参数的鲁棒性,并对两交叉目标环境下的情况进行了仿真,验证了算法的有效性。仿真结果表明,PMHT可以实现OTHR环境下的自动目标航迹起始、维持及终结。