基于Kullback-Leibler分歧的变分滤波WSNs贝叶斯移动定位跟踪西

为了在降低资源能耗和带宽占用情况下,提高无线传感器网络WSNs移动目标定位跟踪的精度,提出了基于Kullback-Leibler分歧的变分滤波的WSNs贝叶斯移动目标定位跟踪算法。首先,利用高斯和Wishart分布在不考虑速度限制和方向移动限制情况下,构建WSNs移动定位的贝叶斯状态演化模型,并基于路径损耗模型构建移动目标定位的观测模型;其次,利用Kullback-Leibler分歧构建变分滤波的误差计算模型,通过周围激活节点实现移动节点目标的位置估计,设计了递归概率计算过程综合预测和更新两个过程,并实现了定位和目标跟踪的同步化;最后,通过仿真验证了所提模型在跟踪精度和资源节约上的优势。     

基于FIR滤波器及分数阶重复控制的变频空调压缩机电流谐波抑制方法

变频空调压缩机在低频运行时存在着较大的电流谐波。当采用普通重复控制器时,由于采样频率与电流谐波基频的比值不一定为整数,使得重复控制器内模与电流谐波基频存在偏差,导致普通重复控制器电流谐波抑制能力下降。针对该问题,采用基于固定采样频率的分数阶重复控制策略。首先,采用Lagrange插值定理去逼近分数延时环节;其次,采用FIR滤波器替代低通滤波器减小相位引起的误差;最后,针对分数阶重复控制器的相位滞后特性,分别进行低、中、高频段相位补偿。试验结果表明,提出的控制策略能够有效地抑制变频空调压缩机低频运行时的电流谐波。     

融合背景权重直方图的目标跟踪

目的 考虑到融合校正背景权重直方图(CBWH)的Mean Shift(MS)目标跟踪算法只有CBWH更新而缺少目标模板更新,以及在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足.方法 结合卡尔曼滤波器(KF)在目标状态预测和参数更新方面的可靠性,将两层KF框架融入融合CBWH的MS.第1层KF框架为目标位置预测层,通过KF噪声与巴氏系数之间的关系,实现跟踪结果的自适应调整,减少遮挡对跟踪结果的影响;第2层KF框架为目标模板更新层,通过KF对目标模板中的每个非零元素进行滤波,实现目标模板与CBWH的同步更新,减少目标特征变化对跟踪结果的影响.结果 在背景干扰、遮挡以及特征变化等条件下进行实验,得到本文算法、融合CBWH的MS和传统MS的平均跟踪误差分别为5.43、19.2和51.43,显示本文算法的跟踪精度最高.同时本文算法也具有良好的实时性.结论 本文算法在融合CBWH的MS基础上,加入两层KF框架,解决了原算法缺少目标模板更新和在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足,最后实验验证了本文算法的有效性.