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。     

快速鲁棒特征算法的CUDA加速优化

提出一种基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)的快速鲁棒特征(Speed-up Robust Feature,SURF)图像匹配算法。分析了SURF算法的并行性,在图像处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)的线程映射和内存模型方面对算法的构建尺度空间、特征点提取、特征点主方向的确定、特征描述子的生成及特征匹配5个步骤进行CUDA加速优化。实验表明,相比适用于CPU的SURF算法,文中提出的适用于GPU的SURF算法在处理30MB的图片时性能提高了33倍。适用于GPU的SURF算法拓展了SURF算法在遥感等领域的快速应用,尤其是大影像的快速配准。     

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.     

无拖曳卫星的推进器不确定下鲁棒控制器设计

以低轨环境下无拖曳卫星控制器设计为研究对象,对于给定结构的无拖曳卫星,考虑推进器增益存在不确定时的鲁棒控制器设计。首先,简要介绍无拖曳卫星的概念及原理;之后,对带有不确定性的无拖曳卫星控制系统进行分析与建模,并对其进行LFT不确定性建模,最后利用μ分析和D-K迭代设计出满足鲁棒性能的鲁棒控制器。仿真结果说明鲁棒控制器的有效性。     

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.     

网络冗余技术在公司局域网的应用分析

随着SG186系统建设不断向企业的覆盖与延伸,信息网络的强健与否成为制约信息化系统应用的重要因素。本文通过对网络冗余技术的介绍,结合公司信息网络结构实际情况,通过应用实例分析,阐述如何合理使用网络冗余技术,确保信息网络的高可靠性。     

Controller design for nonlinear systems using the Contoured Robust Controller Bode plot

In this paper, we develop the Contoured Robust Controller Bode (CRCBode) plot and demonstrate its use in the design of robust controllers for nonlinear single‐input single‐output (SISO) systems. The CRCBode plot shows contours (level sets) of a robust performance quantity on the Bode magnitude and phase plots of the controller. An iterative frequency domain loop‐shaping design approach is employed to eliminate all intersections of the controller frequency response with certain ‘forbidden regions,’ indicating that a standard SISO robust stability and performance criterion is satisfied. Nonlinearities are accounted for by avoiding the maximum forbidden regions over a structured uncertainty set consisting of linearizations of the system dynamics about several operating points. We demonstrate this technique by designing and experimentally verifying a flow‐rate controller for a butterfly‐valve based liquid cooling system, which is robust to valve nonlinearities and flow disturbances. Finally, we compare this compensator with one generated using an automated H _∞ synthesis algorithm and discuss the advantages of the CRCBode approach. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.