Robust state estimation for uncertain linear systems with deterministic input signals

In this paper, we investigate state estimations of a dynamical system in which not only process and measurement noise, but also parameter uncertainties and deterministic input signals are involved. The sensitivity penalization based robust state estimation is extended to uncertain linear systems with deterministic input signals and parametric uncertainties which may nonlinearly affect a state-space plant model. The form of the derived robust estimator is similar to that of the well-known Kalman filter with a comparable computational complexity. Under a few weak assumptions, it is proved that though the derived state estimator is biased, the bound of estimation errors is finite and the covariance matrix of estimation errors is bounded. Numerical simulations show that the obtained robust filter has relatively nice estimation performances.     

嵌入式系统中硬件规模估计

运用Delphi方法进行硬件规模估算,对硬件规模进行量化,运用平均生产率的概念计算项目的人工成本,从而得出项目的投入时间,为项目开发计划的制定以及成本估算提供参考.     

OFDM水下通信系统信道估计插值算法性能分析

在正交频分复用(OFDM)水下通信系统中,信道估计作为一项关键技术直接影响着系统的性能.研究基于导频信息的线性插值、二阶多项式插值、三次样条插值等信道估计插值算法,应用Matlab仿真给出它们的性能比较,得出不同插值算法下OFDM系统误比特率(BER)和信噪比(SNR)之间的变化关系,以及在不同导频间隔和不同多普勒频移条件下的误比特率曲线图,从而为更好的设计导频间隔,进行水声信道估计提供有力的参考.     

永磁同步电机的一种转矩估计算法分析

转矩估计的前提是磁链观测,采用改进的电压法对磁链进行观测.考虑到定子电阻的影响,对基于dq轴方程的模型参考自适应系统的辨识方法进行了详细的计算分析,并发现该电阻辨识算法具有收敛值不唯一的可能,而仪使用q轴方程的辨识算法能克服这一问题.在此基础上建立了基于矢量控制的永磁同步电机系统仿真模型,并验证了算法的有效性.     

全局光流场估计技术及展望

光流法是运动分析最为重要的技术之一,其能够从相邻帧图像中恢复出目标物体以及背景的运动信息,从而实现目标检测、运动跟踪以及特征识别等.文中从全局光流计算的基本原理出发,详细分析了非均匀光照校正、能量函数构建和优化方案设计等全局光流场估计技术的关键步骤;同时深入探讨了全局光流场估计技术存在的大位移计算、遮挡检测、弱纹理运动估计等难题.最后对全局光流场估计技术所面临的挑战进行了分析,并展望了其未来的发展方向.     

面向X光发音视频的舌位轮廓自动提取方法

发音器官的X光视频为分析人的发音过程提供了重要数据,但由于其存在成像模糊、遮挡严重等问题,使得X光视频中舌位运动轮廓往往难以提取,为此提出一种接近全自动的X光视频中舌位轮廓提取方法.首先采用区域灰度对比的边缘检测算子在舌位运动区域中获取初步边缘点集合;针对X光图像是高噪声图像且舌位轮廓常被其他发音器官如牙齿等遮挡,造成初步边缘点集合中包含了很多的错误点,进一步提出一种基于邻接点簇的点到点距离比错误点排除法,得到较高精度的舌位轮廓边缘点集合;最后借助RANSAC和过控制点B样条曲线拟合技术,提取出整个舌位边缘轮廓点.实验结果表明,该方法获得的舌位轮廓精度高,可用于舌位连续发音运动特征的分析.     

局部加权全变差下的盲去模糊

图像去模糊是图像处理和分析中的基本问题之一,其本身是一个不适定问题,通常需要使用正则化方法来提高求解过程的稳定性.为了解决去运动模糊问题,从图像的局部特性出发,提出一种基于局部加权全变差(LWTV)的正则化方法,并给出了一种基于交替迭代的有效解法.针对非盲去卷积问题,为了克服传统全变差(TV)正则化方法的不足,以图像局部的变化信息为权值,在加大对图像中平坦区域的惩罚力度的同时,减小对图像中边缘区域的惩罚力度;针对模糊核估计问题,首先利用相对全变差(RTV)方法提取图像的显著性结构,然后利用显著性结构进行初步模糊核估计,再采用LWTV模型进行临时清晰图像估计,通过以上3步交替迭代获得最终的模糊核.实验结果表明,该方法可以在去除模糊及噪声的同时,很好地保持图像边缘并抑制振铃效应.     

基于变维卡尔曼滤波的UUV目标运动优化估计方法

为实现无人水下航行器精准、安全的跟踪目标从而高效地实现目标的信息采集,提出了一种针对该个体的目标运动优化估计方法。此方法通过建立目标运动模型,基于卡尔曼滤波基本原理,利用变维卡尔曼滤波的方法,达到UUV个体对目标运动状态准确估计的预期效果。为提高该方法的可行性,在利用最小化目标位置估计协方差矩阵完成目标运动轨迹估计及优化的过程中,考虑实际UUV机动时的最大速度限制、与目标最小距离的限制。文章详细阐述该方法的实现和步骤,并通过仿真实验验证了该优化算法的有效性。     

改进粒子群算法优化扩展卡尔曼滤波器电机转速估计

针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题, 提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点, 采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进, 将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵进行优化处理, 将优化后的卡尔曼滤波器应用于感应电机转速估计。仿真实验表明, 与试探法、标准粒子群算法及遗传算法比较, 改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器能够有效提高转速估计的精度, 从而提高无速度传感器矢量控制系统的控制性能。     

一种基于PCA的MPSK信号码元速率估计方法

针对MPSK信号的码元速率估计问题, 研究了有限数据条件下循环谱的谱线特征受到背景色噪声干扰的现象, 提出了一种基于主分量分析(PCA)的循环谱特征码元速率估计方法。PCA变换抑制了信号循环谱中的背景色噪声, 提高了估计精度, 减小了估计方差。仿真表明, 该方法在有限数据条件下具有良好的估计性能, 适用于不同成形滤波系数的MPSK信号。