基于DBSCAN聚类的群目标分离与合并跟踪算法

针对杂波环境下群目标分离与合并时跟踪精度变化较大的问题,提出一种基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)的群目标分离与合并跟踪算法。该算法首先根据群目标模型、落入群目标跟踪门中的量测数量与群目标关联门交叉区域的预测群中心数量来判断群分离或合并的可能性;然后,通过DBSCAN算法对群目标关联门中的量测进行聚类,进一步确定群目标是否发生分离或合并;最后,根据新群目标跟踪门中的等效量测方差计算并更新对应的群目标跟踪门大小和群成员数量。仿真结果表明,相比于传统群目标的分离与合并跟踪方法,该算法保证了群目标分离与合并检测的实时性,提高了分离或合并前后的跟踪精度。     

一种红外目标图像的自动分割方法

针对红外成像制导过程中运动目标的分割,提出了一种红外目标图像的自动分割方法,它首先对目标红外图像进行多尺度形态滤波,消除背景和杂波的影响同时增强目标的对比度,然后采用连接相对熵准则确定区分目标和背景的最佳门限,最后对得到的二值图再进行形态滤波,得到精确的目标分割图像。实验结果表明该方法效果良好,便于下一步的目标识别和跟踪。     

基于Multi-Agent的城市配电网35kV电源故障恢复策略的研究

城市35 kV中低压配电网区域内的负荷一般以政府机构、商业、居民为主,具有负荷密集、结构复杂的特点,一旦因自然或人为原因造成永久性故障将引发严重后果,通过转移负荷恢复供电可行性较高。针对城市35 kV中低压配电网的大面积失电时转移负荷的特点,结合Multi-Agent算法,分析了负荷转移的数学模型及Multi-Agent系统框架结构,并建立了中心协调Agent、35 kV变电站Agent以及10 kV配电站Agent,整个系统及逻辑构架合理可基本实现负荷转移功能。     

无人移动平台运动控制系统的设计

为实现地面无人移动平台的准确运动,设计其运动控制系统。选用履带式平台,分析并建立平台运动学模型,搭建H桥模块驱动平台电机,设计电流检测模块和速度检测模块,将电机运行状态反馈给控制器。设计数字PI控制器,形成速度一电流双闭环控制,结合差速反馈控制器,提高运动控制精度。实验结果表明了该运动控制系统的可靠性。     

改进的共轭梯度MRI压缩成像算法

为了缩短磁共振成像系统的扫描时间,压缩感知方法利用欠采样数据和非线性恢复算法实现系统的实时或准实时成像需求。通过联合考虑MRI图像在变换域和梯度域下的稀疏性,提出了一种基于预测线搜索方法的共轭梯度算法来重建磁共振图像。针对共轭梯度算法中线搜索次数过多和运行时间过长问题,采用基于预测的方法来优化搜索步长值,以此缩短算法执行时间和减少线搜索次数。仿真实验利用磁共振图像的10%、20%和30%的下采样数据进行图像重建,结果显示基于该预测线搜索方法的压缩成像算法执行时间少于回溯线搜索法的执行时间,重构图像质量优于零填充法和FR共轭梯度法,验证了该算法的有效性。     

矿粉激发剂对复合胶凝体系激发效果试验研究

本文首先对矿粉等量取代硅酸盐水泥复合胶凝体系的基本性能进行试验研究,优先选出合适的配方。并选用无水硫酸钠、氢氧化钙、碳酸钠作为矿粉激发剂,研究单掺及复掺的激发效果,根据相关数据确定最佳掺量。研究表明:随着矿粉的不断加入,复合胶凝体系凝结时间逐渐增加,而复合体系的强度在逐渐减弱。单一添加剂对水泥强度的提升有显著作用,但强度变化幅度较大,稳定性不好,而同时添加多种激发剂其稳定性良好但对矿粉水泥强度提升的效果一般。     

梳棉机A186型电气控制系统改造设计

为了改善和提高A186型梳棉机生条条干均匀度，减少道夫传动过程中电磁离合器的损坏，寻求新的道夫速度控制方式来取代传统的飞轮电磁离合器这一课题而采用变频器驱动异步电机独立拖动道夫传动，同时为满足生产工艺要求加装速度继电器，断条光电控制，以确保A186型梳棉机运行稳定、可靠。     

节水灌溉技术在庄浪县果园生产中的应用

通过对高邵示范园区节水灌溉项目的实施和对已发挥效益的分析,说明在庄浪县“水平梯田”上大力推广高新节水灌溉技术、整合多种水资源、实现水资源可持续利用是切实可行的,推广节水灌溉技术更是今后节约型社会发展的必然趋势。     

基于混沌粒子群优化的新型VRP求解算法

标准粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优,且精度较低、收敛速度慢,难以满足求解VRP的需求。本文提出了一种适用于求解VRP模型的新型混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法引入混沌序列,利用混沌对粒子的初始位置进行初始化,提高了样本的质量,并且对当前粒子附加混沌扰动,促使其跳出局部最优,提高了全局搜索能力,有利于在全局范围内寻找到最优值。实验结果表明,本文算法的收敛速度、精度及稳定性高于PSO算法,是一种有效的VRP求解算法.     

基于多目标的多阶段主动配电网规划方法分析

传统主动配电网规划方法未考虑到间歇性分布电源可信性出力,且配电网负荷分配不合理,导致规划效果并不理想。提出一种基于多目标的多阶段主动配电网规划方法,在常规负荷预测的基础上组建接入主动配电网的风、光等间歇性分布电源可信出力模型,全面考虑需求侧响应对负荷预测结果的影响,构建配电网负荷预测模型;通过负荷预测结果,构建基于多目标的多阶段主动配电网规划模型;基于粒子群算法,在模型优化的过程中引入快速支配策略、精英保留策略等,对节点配电系统进行计算,设计不同负荷水平下的电源最佳规划方案。仿真实验结果表明,所提方法能够有效减少规划费用,提升规划效果。