动态时频谱分析、探测和跟踪的随机有限集法

动态出现和消失多分量信号的时频分析问题一直是非平稳信号处理的难点之一。为此,提出了一种分析、探测和跟踪多分量信号的随机有限集法。该算法利用时频变换,如短时傅里叶变换或自适应谱估计法,以及多项式预测模型,将多分量信号的时频分析问题归纳成可利用随机有限集进行多目标追踪的问题。分析表明：借助于提出的初始权重赋值算法,以及谱分量幅度和频率的联合似然函数,就可利用高斯混合概率假设密度滤波器来实现对动态时频谱的分析、探测和跟踪。在仿真实验中,所提算法有效提升了动态时频谱的跟踪精度,其对微弱时频谱分量的探测能力,以及对载频差异的分析能力均优于文献报道的算法。     

航空齿轮减速器稳健优化设计研究

航空齿轮减速器通常对重量、强度、效率以及可靠性有极高的要求,考虑到其所处工况的随机性、工艺水平的差异性以及材料强度等力学性能参数的波动性,传统的确定性参数优化设计已不能满足工程实际的需求。在传统的确定性优化设计模型的基础上,基于6σ稳健设计基本理论建立齿轮传动系统的多目标稳健设计优化模型,并采用NSGA-Ⅱ多目标优化算法进行求解;以某航空齿轮减速器中单级斜齿圆柱齿轮系统为研究对象进行实例分析。结果表明:本文提出的基于6σ稳健设计理论的齿轮传动系统优化模型充分考虑了不确定性因素对优化的影响,具有一定的工程应用价值。     

基于并行多目标遗传算法大涵道分开式排气系统气动优化设计

通过引入快速非支配排序算法、拥挤距离以及拥挤距离比较算子等对基本遗传算法进行改进,并结合massage passing interface(MPI)并行编程技术,发展了主从式并行多目标遗传算法(PMGA).将PMGA与排气系统型面参数化设计方法、Navier-Stokes方程求解器相结合建立了分开式排气系统气动优化设计平台.应用该平台对某型分开式排气系统进行了多目标优化设计,得到了一组在三个目标上都优于初始设计的Pareto最优设计.将典型的Pareto最优设计和初始设计进行分析、比较,证明了该气动优化设计平台的高效性和可靠性.      

基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。     

具有几何和光照不变性的不变矩构建研究

为了解决现有的光照变化条件下仿射不变矩识别不稳健的问题,提出了一种归一化光照仿射不变矩,即采用一种光照模型,基于Jan Flusser仿射不变矩,推导出一种归一化光照仿射不变矩,并且从理论上证明了该方法在各种仿射变换下的稳健性,然后通过对比实验验证了该方法在光照强度、方向和颜色改变下的不变性.实验结果表明,与当前主流的光照不变矩方法相比,该方法不仅适合灰度图像也适合彩色图像,在光照方向改变下,图像的倾斜运动中识别度提高了35％;在线性光照强度改变下,图像的倾斜运动中识别度提高了85％;在光照颜色改变下,图像的平移和旋转运动中识别度提高了7.8％;以多种卫星模型图像为实验对象,在光照改变下,彩色图像和灰度图像的识别度平均提高了36％以上,且计算简单,更适合于航天器目标的识别.     

基于Kriging模型的旋翼翼型优化设计研究

以基于进化算法的多目标优化方法为基础,结合多目标优化设计Pareto解的思想和约束处理机制,采用Kriging代理模型和基于B样条的翼型表示方法,建立了旋翼翼型的优化设计系统.代理模型采用均匀设计进行模型采样,在优化过程中根据EI(expected improvement)准则动态增加采样点来调整代理模型的精度.采用B样条方法进行翼型参数化,保证了翼型的光顺性.在翼型的气动性能分析中引入转捩模型提高阻力计算的精度.利用该系统对旋翼翼型进行了优化设计,经风洞试验验证,满足设计要求.     

超声速飞机低声爆布局混合优化方法研究

声爆精确预测及低声爆设计方法已成为新一代军民用超声速飞机研制过程中必须解决的关键难题之一.将改进后的SGD(Seebass-George-Darden)反设计方法、声爆预测算法与遗传算法相结合,形成低声爆布局混合优化方法,利用遗传算法对SGD参数进行优化,得到具有较低声爆超压值和较大有效容积的等效截面积分布,进而得到低声爆布局方案.构建了低声爆混合优化设计环境,可以对方案的声爆水平、感觉噪声级、机体有效容积以及等效截面积分布等进行计算分析,在总体设计阶段具有较高的工程实用价值.优化后的方案采用连翼布局,钝形机头设计,优化后方案的声爆超压值降低了14.51％,机体有效容积增加了15.08％.由于尾部激波强度的不同,地面声爆感觉噪声级随滚转角的变化呈现先变小、后变大、再变小的趋势,对于尾部声爆波形还需进一步优化研究,以降低感觉噪声级.     

目标短时遮挡下的光电平台目标跟踪预测与控制

无人机在高空飞行并跟踪地面目标的过程中,当目标受到障碍物遮挡,会导致跟踪失败。本文建立了目标相对无人机的运动模型,设计了基于卡尔曼滤波的目标预测器,并在目标遮挡发生时利用目标角位置预测值以及姿态锁定回路实现了对目标的预测跟踪。本文运用相似性原理设计了室内目标跟踪场景。仿真和试验证明,本文所设计的预测器能较好的预测目标角位置,与控制回路相结合能克服短时间的目标跟踪丢失。     

基于Kohonen网络的动目标实时定位融合算法

为完成对动目标的实时定位测量,有效减小测控装备组网测量实时跟踪定位误差,在建立多定位子系统组网混合式融合结构模型的基础上,利用Kohonen网络的自组织特征映射模型特点,确定各组交会数据的权值,并将其输入1个Kohonen网络进行在线竞争、融合求得目标的位置信息,增强了目标实时位置信息的连续性、完整性,减小了实时定位误差。     

基于自适应混合高斯模型的运动目标检测

随着智能视频监控应用领域的不断拓展,为了在各种复杂场景下都能快速稳定地检测出运动目标,众多研究者提出了很多解决方法。鉴于背景减除法自身在算法理论的复杂度小,且对不同场景适应性强的优点,成为运动目标检测研究领域的基础方法。而在背景减除法的各种背景建模方法中,混合高斯模型方法以其适应性强、灵活高效的优点成为该领域的经典方法。详细介绍了背景更新机制中常用的混合高斯模型,并据此研究了基于自适应更新率的高斯背景建模方法,经过对比试验,论证了改进方法在建模速度上的大幅度提升。