标准椭圆形封头外表面曲边高度的计算程序

标准椭圆形封头外表面曲边高度的计算程序黄水龙（甘肃省石油化工设计院）关键词椭圆形封头曲边高度计算程序在计算椭圆形封头上接管长度或计算裙座筒体与椭圆形封头对接处的标高时，需要计算椭圆形封头的曲边高度，但椭圆形外表面曲线方程没有表达式，大多数人将椭圆形...     

一种用于目标跟踪的波形自适应选择算法

提出了一种用于雷达目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法。该算法根据跟踪器的动态需求,以广义调频信号为样板波形自适应设计下一时刻的发射波形,其目的是最小化预测的目标跟踪均方误差,并假定高信噪比条件,且目标跟踪运动模型和观测模型均为线性,利用与某一波形相对应的克拉美--罗下限（CRLB）以及卡尔曼滤波器,通过最小化预测的跟踪均方误差来实现广义调频波形的自适应设计。仿真结果表明：在信噪比相同的情况下,与使用固定参数、自适应参数的线性调频波形设计算法相比,所提出的算法能够获得更低的目标跟踪均方误差。     

雷达软件测试文档追踪系统的关键技术研究

雷达软件规模日益庞大,其软件测试也变得非常复杂,测试需求追踪逐步变成非常困难的任务,目前急需解决雷达软件中测试需求追踪管理、文档自动生成等问题。通过对软件测试需求的识别与定位、软件测试任务的分派,实现了雷达软件测试需求的跟踪、追溯,以及按标准模板产生相应的文档,重点对实现该追踪系统的关键技术进行了分析和描述。     

不确定性R¨ossler 系统的自适应鲁棒跟踪控制

研究具有外部不确定性R¨ossler 混沌系统的鲁棒跟踪控制问题. 基于动态面控制原理设计自适应鲁棒控制器, 给出了系统参数的自适应更新律, 使得被控闭环系统的各误差变量一致有界. 系统输出曲线渐近跟踪任意期望轨道, 且跟踪误差能被控制在任意小的范围内, 而无须知道系统的参数及外部不确定性的界限. 基于稳定理论给出了具体的稳定性分析, 并通过数值仿真验证了该方法的有效性及鲁棒性.

     

基于多渐消因子强跟踪UKF 和约束AR模型的故障估计与预测

针对非线性系统中不可观测故障参数估计和预测问题, 提出一种基于多重渐消因子强跟踪无迹卡尔曼滤波(MSTUKF) 的状态和参数联合估计法, 通过引入多重渐消因子增强了对变化函数未知的故障参数的跟踪能力. 对于得到的故障参数估计值, 利用递推最小二乘法更新约束AR预测模型, 从而实现故障参数的在线估计与预测. 仿真结果表明, MSTUKF方法在故障参数估计精度上优于UKF 和单渐消因子强跟踪UKF, 约束AR模型的预测精度高于无约束条件下的预测精度.

     

一种基于海陆边界跟踪的快速海陆分割方法

海陆分割是进行船舶检测、海岸线提取的基本前提之一。当前海陆分割方法需要对图像进行逐像素处理,因此计算量大。提出一种只需处理海陆边界区域图像的分割方法,用以快速准确地获取海陆边界。首先提取图像4个边缘的基于边缘信息的EBT纹理特征,获取海陆边界种子块。然后从该种子块出发,利用EBT纹理特征进行边界块跟踪,实现快速海陆分割。实验结果表明,所提方法具有较好的分割效果,与目前主流的分割方法比较,时间花费大幅减少。     

基于双矩形框标定的改进TLD算法

鉴于基于单个矩形框标定的Tracking-Learning-Detection(TLD)算法无法兼顾跟踪目标的"重点性"和"完整性",提出了一种基于双矩形框标定的改进算法。在标定整个目标区域的矩形框的基础上,算法在目标变化相对稳定的区域标定另一个矩形框,以指示跟踪的重点区域。在提取跟踪点时,采用分配权重的方法使重点区域产生更多的跟踪点,从而提高算法对局部变化的适应能力。实验表明,改进后的算法在跟踪局部保持稳定而其余部分有所变化的目标上有较高的性能提升;而对于不存在稳定局部区域的目标,跟踪效果没有明显改善。     

一种基于混合量子粒子群的快速运动目标跟踪算法研究

量子粒子群算法在优化过程中需要权衡局部探索性和全局开拓性,进化后期由于全局开拓能力的丧失使得种群多样性减少,设计了一种基于欧式距离的混合量子粒子群算法,通过计算粒子的种群多样性,当种群多样性低于阈值范围时加入基于欧式距离的种群划分策略划分子种群,从而保证获得全局最优解。利用标准测试函数验证提出的混合量子群算法有效性。提出了基于混合量子粒子群的Mean Shift算法(HQPSO Mean Shift)完成目标快速跟踪,克服传统Mean Shift算法的在跟踪快速移动目标时出现"跟丢"的问题。     

一种卡尔曼增益约束滤波算法

在滤波过程中,将卡尔曼增益结合约束条件,可以有效地提高滤波精度.论文推导了含有卡尔曼增益约束条件的代价函数,根据Karush-Kuhn-Tucker（KKT）最小化的一阶必要条件,使用高斯牛顿法求出约束卡尔曼增益的最优约束解.最后对具有约束条件的目标跟踪问题进行了仿真实验,结果表明该算法的跟踪精度要高于普通卡尔曼滤波算法.     

跟踪微分器在生物雷达中的应用

在探测废墟下存活的人体时,生物雷达很难找到理想的参考信号对采集的信号进行处理.对已有生物雷达信号处理方法性能分析,提出了基于微分跟踪器（TD）的信号处理方法.该方法不需要理想的信号作为参考信号,且收敛性能和鲁棒性好、稳态误差小.MATLAB仿真分析证明了该算法应用于生物雷达信号处理的有效性.