基于权值分配及多特征表示的在线多示例学习跟踪

针对复杂环境下目标跟踪过程中由于遮挡、目标姿势及光照条件变化引起跟踪漂移的问题,提出一种基于多示例学习（MIL）框架的在线视觉目标跟踪算法。该算法针对多示例跟踪算法采用单一haar-like特征不能准确描述目标外观变化及在学习过程中对样本包中各正负样本示例采用相同权值,忽略不同正负样本示例在学习过程中对包的重要性不同的特点,采用多特征联合表示目标外观构造分类器,通过将多特征互补特性融入在线多示例学习过程中,利用多特征的互补属性建立准确的目标外观模型,克服在线多示例跟踪算法对目标外观变化描述不足的问题;同时,依据不同正负样本示例对样本包的重要程度进行权值分配,提高跟踪精度。实验结果表明,本文跟踪算法对场景光线剧烈变化、遮挡、尺度变化及平面旋转等干扰具有较强的跟踪鲁棒性,通过对不同视频序列进行测试,文中算法在5组测试视频序列上的平均中心位置误差远小于对比增量式学习跟踪,仅为10.14像素,其对比算法IVT、MIL和OAB的中心位置误差分别为17.99、20.29和33.64像素。      

复杂装备维修方式决策方法研究*

针对复杂装备维修方式难以决策的问题,提出了一种三角模糊数、层次分析和熵权相结合的模糊综合决策法,克服了传统模糊层次分析法准确程度不高以及在权值确定方面处理重要程度不确定情况的问题。首先在对不同装备选择维修方式考虑因素分析的基础上,建立了复杂装备通用维修决策准则体系和评价集。然后根据准则间以及准则与评价集之间对应的模糊判断矩阵求出层次分析与熵权权值,并由两权值计算得出综合权值。最后根据综合权值与模糊综合决策矩阵进行运算（综合决策集）,确定装备的维修方式。     

自适应旁瓣对消分析

旁瓣对消技术在雷达、通讯等领域有着很重要的作用,文章依据自适应天线原理,对自适应旁瓣对消效果和权值的调整对干扰信号的抑制进行了物理意义上的解释,并进一步探讨了自适应旁瓣对消技术性能。     

权值动态分配的加权平均法在姿态解算中的应用

鉴于各种姿态算法解算后的精度不高,提出将加权平均法应用于捷联惯导系统的姿态解算中.针对实际应用中无法准确获得姿态角度的真实值这一情况,提出对解算误差进行实时估计的方法,再基于最优权值分配的原则进行权值动态分配.对几种姿态解算算法进行了有效的融合,并应用到姿态解算模块的实际测量中.测量结果分析表明此种方法很大程度上减少了单一算法的解算误差及测量的误差,提高了测量的精度.     

一种基于权值存储的自适应旁瓣干扰对消系统

为了解决传统雷达旁瓣干扰对消系统在强近地杂波接收时对消器收敛环无法正常工作的问题,提出了一种基于收敛权值存储的自适应旁瓣干扰对消系统,并给出了详细的软硬件实现方法.整个系统以EP1K100为控制核心.实际设备装调的结果证明该系统能有效消除近地接收时强地杂波带来的影响.     

基于自适应神经网络的非线性飞控系统设计

将动态逆理论、神经网络和自适应控制相结合应用于非线性飞行控制系统设计中，通过动态逆控制律将非线性耦合系统转换为线性解耦系统，采用具有在线学习能力的神经网络来补偿反馈线性化中存在的逆误差，最后利用李亚普诺夫稳定性理论推导了在线网络权值的自适应调整规则。仿真结果表明，这种控制结构具有良好的跟踪能力和极强的鲁棒性。     

基于DHNN人工神经网络的指纹识别技术

给出一种基于DHNN人工神经网络的人的指纹识别技术 ,讨论了DHNN实现指纹识别的基本原理 ,在一定领域内不失为一种有效的识别手段。     

民用涡扇发动机多变量增广LQR控制器设计

针对民用涡扇发动机设计多变量控制器,提出将多变量增广LQR控制算法引入到民用涡扇发动机的方法。将发动机控制量作为增广的状态向量引入LQR算法设计,并根据控制系统回路的性能需求,设计期望动态响应曲线;期望动态响应与实际动态响应的差值范数作为优化目标用来调整、确定LQR控制算法的权阵取值;设计的控制器与民用涡扇发动机非线性模型仿真验证。结果表明,多变量增广LQR控制器满足民用涡扇发动机的控制需求。     

提高电动加载系统输出平滑的CMAC复合控制

CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)和PD(Proportional Derivative)复合控制算法有时因输出不平滑会引起加载电机抖动而影响控制效果.通过对该输出不平滑问题进行分析,提出了一种新的提高输出平滑性的改进CMAC复合控制算法,该方法通过新的权值更新公式,在权值更新时直接达到减小误差和提高输出平滑性的目的.仿真和实验结果表明:改进后的算法能够有效提高输出平滑性,降低了21％的稳态误差,且保证在加载时有良好的稳定性和抗干扰能力.     

基于轨迹特性的中段目标识别方法

针对中段弹道目标群运动时的真假目标识别问题,提出一种基于轨迹特性的弹道目标识别方法。该方法通过雷达观测数据还原出弹道目标运动轨迹,根据轨迹交点个数判断诱饵是单次还是多次释放模式,分别提出基于弹道参数和权值交点的识别途径,结合雷达观测弹道目标数目,归纳了基于轨迹特性中段弹道目标综合识别策略。仿真实验表明该方法的正确性并分析了雷达测量误差及布站位置等因素对识别结果的影响。