霍夫空间中多足球机器人协作目标定位算法

针对嵌入式仿人足球机器人提出一种霍夫空间中的多机器人协作目标定位算法。机器人利用实验场地中的标志物采用基于三角几何定位方法进行自定位,把机器人多连杆模型进行简化,通过坐标系位姿变换把图像坐标系转换到世界坐标系中,实现机器人目标定位;在多机器人之间建立ZigBee无线传感器网络进行通信,把多个机器人定位的坐标点进行霍夫变换,在霍夫空间中进行最小二乘法线性拟合,获取最优参数,然后融合改进后的粒子滤波实现对目标小球的跟踪;最后在21自由度的仿人足球机器人上进行仿真和实验。数据结果表明,这种多机器人协作的定位算法的精度提高了约48%,在满足实时性的前提下,对目标的跟踪效果也得到了改善。     

一种新型分形微带天线的仿真优化

研究分形微带天线优化问题,针对多频通信需求,要求回波损耗特性实现多频性。传统分形天线结构单一、多频性能差。为了改善其多频特性,利用Cantor集和Koch曲线原理,通过建立不同宽度和长度的导带模型,并将导带宽度较窄的短截线替换为Koch曲线,提出了一种新型的适合TD-SCDMA、WiMax及WLAN的无线通信的三频段分形微带天线。利用CST软件进行仿真,得到了天线仿真回波损耗及方向图,并实测了回波损耗,实测结果与软件仿真结果吻合较好。经实验证明,所设计的天线能很好满足多频通信的需求。     

基于频率域的图像显著性区域提取方法

针对图像的显著性区域提取方法存在区域边界不明确、分辨率不高、显著性目标不准确等问题,提出了一种使用高斯差分滤波器的组合来保持原图像更多的频率信息,然后在频率域里利用颜色和亮度两个特征来计算显著图,最后用均值偏移方法结合自适应阈值方法从显著图中提取显著性区域。实验结果表明,使用高斯滤波器的方法不仅输出完整分辨率的显著图,而且能准确地突出显著性目标,使区域具有明确的边界,并且分割的查准率和查全率都好于多尺度分析方法和Itti方法。     

现代化多星座卫星导航系统性能分析研究

卫星定位系统因其全球性、全天候、高精度等优点而被广泛应用。然而单一卫星导航系统在地球特殊区域存在可见星数目有限,卫星几何构形不佳等问题。针对上述问题,结合各系统未来更新状况,提出使用MATLAB软件进行星座仿真,分析了北斗、GPS III、GLONASS、GALILEO各系统区域定位的局限性,并利用最小二乘法将四个系统进行组合,从可见星数目和GDOP值两方面对组合系统与单一系统展开性能比较。仿真结果表明,组合星座系统能够明显增加可见星数目,改善单一星座区域GDOP值,提高定位精度。     

一种用于视频流的强鲁棒性数字水印方案

研究了视频流的水印嵌入和提取,为视频流提供版权保护。针对现阶段越来越多的视频流盗版现状,为了保护版权方的利益,提出了一种将版权方信息作为数字水印嵌入到视频流中的方法。通过该方法,在视频流中嵌入了不易破坏的版权方的信息,该信息可作为流媒体的追溯标记和证据。经实验证明:改进方案与其他数字水印方案相比,具有很强的鲁棒性,可抵抗视频的重复编码,抵抗分辨率缩放,抵抗一定程度的内容修改,支持水印的盲提取。     

小生境网格进化算法在电力系统控制中的应用

研究电力系统自动控制的准确性.电力系统的供电输出需要满足多条线路目标的最优状态输出,即在电力系统的自动控制中就存在多目标优化问题,并且实际的电力系统输出线路需电量不均衡,使得多目标优化的解集存在非均匀分布的情况,造成电力系统稳定性和可靠性受到影响.传统的多目标优化算法不能有效处理解集非均匀分布的问题.为了提高优化解集接近真实解的程度,提出一种小生境网格进化算法来解决电力系统中的多目标优化解集非均匀问题.采用小生境技术在算法中设置排挤因子,利用个体间的进化排挤作用形成小的个体环境,可维持个体解集的分布多样性.实验表明,改进方法能够有效解决电力系统多目标优化的解集非均匀问题,保证了电力系统自动控制的准确性.     

航迹融合算法在多传感器融合中的应用

研究寻的制导优化控制问题,针对传统单一传感器导引不能满足性能要求,提出采用多传感器复合制导.航迹融合是多传感器数据融合中一个非常重要的方面.由于公共过程噪声的原因,使在应用状态估计融合系统中,来自不同传感器的航迹估计误差未必有独立性,为了使航迹与航迹关联和融合,提出自适应航迹和协方差加权航迹融合的算法.通过仿真研究说明自适应航迹融合和协方差加权航迹融合的算法对多传感器数据融合技术有很明显的作用,数据融合效果好,为复合寻的制导优化设计提供了依据.     

基于免疫粒子群算法的多星观测调度研究

多星观测调度是一个复杂的组合优化问题,且为NP难题.目前常用解决方法是采用智能搜索算法在搜索空间寻找近似最优解.针对上述问题,首先探讨了国内外成像侦察卫星调度算法的研究现状,然后阐述了传统微粒子群优化算法与免疫粒子群优化算法的特点,并对带有多个时间窗口约束的多星观测问题建立了数学模型.在此基础上,提出一种用于解决多星观测调度问题的免疫粒子群算法.实验结果表明,免疫算法收敛速度快,可以很好地逼近精确解,并具有较强的搜索能力.     

涡扇发动机最优加速控制规律

关于涡扇发动机最优加速控问题,由于状态系统存在较强的非线性,控制性能差,改善发动机加速性,传统非线性规划算法求解过程中因采用罚函数处理约束条件而无法充分搜索控制参数的可行域。为提高系统性能,并充分挖掘发动机的加速特性,采用Sigma方法的多目标粒子群算法求解。可以在带限制因子的粒子群算法的基础上,利用粒子群算法的快速寻优能力和Sigma方法沿约束边界的充分搜索方法,求解发动机加速过程中控制参数,并进行仿真。结果证明,采用多目标粒子群算法优化后,加速时间缩短了约2.01s,结果表明改进方法是可行的,能在确保发动机安全工作的前提下,进一步提升了发动机的加速性能。     

一种新的红外图像快速分割方法研究

研究红外图像目标分割快速优化问题。在高分辨率红外图像的分割中,红外图像存在数据量大、目标的边缘模糊和噪声较大等导致分辨率低和实时性差。为了快速准确分割,提出基于低尺度分割阈值预测的快速红外图像分割方法(LFIRS)。首先建立尺度阶数计算模型以确定保留原始红外图像目标基本信息所需的最小尺度,在分析多尺度过程对具有目标/背景强相关特性的红外图像进行分割阈值,建立多尺度红外图像分割阈值的相关模型(CLM),结合经典二维阈值法得到的最低两个尺度的阈值CLM模型参数,可以通过CLM模型与最小尺度的快速获取原始尺度的分割阈值,实现红外图像的快速分割。实验结果表明,改进方法提高了图像分辨和分割速度,且改善了分割效果。