图象序列中机动目标的形心跟踪

从边检测边跟踪的角度探讨了图象序列中机动目标的形心跟踪问题,深入分析了强高斯噪声背景下目标形心估计的统计性质及用于形心估计的图象预处理方法。指出经典的图象二值化变换分割后作形心估计的方法面临着估计偏差和方差的矛盾,提出了用自适应交互三模型(ATIMM)跟踪图象序列中机动目标的方法,同时发现在了解目标形状的条件下,空间匹配滤波,二值变换点集聚类和 ATIMM三者的结合对图象序列中的机动目标具有最好的跟踪性能。     

H_∞滤波算法及其在GPS/SINS组合导航系统中的应用

 在对 H∞ 估计问题进行数学描述的基础上,建立了一种 H∞ 次优滤波算法的迭代方程。定性讨论了H∞滤波算法与传统 Kalman滤波器的关系,通过在 GPS/SINS组合系统中的实际应用进一步从精度、鲁棒性等性能指标方面对 H∞ 滤波和 Kalman滤波算法进行了比较。仿真结果表明,在理想条件下,Kalman滤波方法具有较高的精度;但是,当系统模型和外部干扰统计特性发生变化时,H∞ 滤波算法明显具有良好的鲁棒性能,同时,估计精度也较高,有效地克服了 Kalman滤波器存在的局限性。     

基于实时预测轨迹修正的共轴跟踪观测方法

针对光电设备跟踪观测轨迹可预测目标,提出并实现了基于实时预测轨迹修正的新型跟踪算法。从电视观测信息中实时解算出轨迹偏差的位置分量与速度分量并修正预测轨迹,引导仪器运动。应用该方法,在被观测目标电视探测不理想时有效提高了跟踪可靠性,降低了光电跟踪设备对电视探测能力的苛刻要求。即使电视探测短时出现困难,也能保证一定精度。本文给出了实时轨迹修正跟踪方法的构成原理与试验结果,并与一般电视跟踪方法进行了对比。     

区域杂波估计的多目标跟踪方法

高斯粒子概率假设密度（PHD）滤波往往假定杂波密度参数已知,这种做法对于实际应用是不现实的。此外,杂波的参数值通常依赖于环境条件,可能随时间发生变化。因此,多目标跟踪算法中需要实时准确估计杂波密度的参数。基于此,提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目,然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数,并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明,在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法,提高了跟踪的实时性和跟踪精度。     

基于联邦滤波的容错组合导航系统仿真分析

设计INS／GPS组合导航系统时,考虑到观测量GPS位置和速度是正相关的,可通过降低单个滤波器的维度形成两个局部滤波器,主滤波器融合局部滤波器的状态估计,得到整个组合导航系统的误差状态估计值。同时,根据各局部滤波器的故障情况选择输出,仅利用未失效系统的局部滤波器得到可靠的最优误差状态估计值,使得容错性能大大提高。结果表明,由于采用了并行运算,增加了系统的余度,有效提高了导航系统的精度和可靠性,有较好的容错性和环境适应性,具有较高的应用价值。     

Perona-Malik去噪模型扩散系数的改进

偏微分方程的去噪方法是具有显著效果的图像去噪技术,从Perona-Malik模型的扩散系数出发,对其函数性质进行分析,并提出了一种关于像素的自调节修复算子,改进Perona-Malik模型的扩散系数,使其能在消除图像噪声的同时更好地保持边缘,在一定程度上克服了边缘保持与噪声消除之间的矛盾.最后,通过实验证明了该方法的有效性.     

液压泵脉动模型的故障诊断方法研究

采用液压泵的脉动参数方法进行故障诊断试验研究,在介绍了必要的数学模型和参数测量原理后,着重定性分析了液压泵游隙故障下泵源脉动参数Ｑｓ,Ｚｓ的变化,并给出了判断此种故障的参考阈值方法,试验表明本方法在液压故障诊断方面具有的应用前景。     

T／R－R型双基地系统分段跟踪技术的研究

根据Ｔ／Ｒ－Ｒ型双基地系统在受到由弱到强的干扰影响时,其可用的测量量不同,有必要研究各种干扰模式下应采用的跟踪算法,提出了分段跟踪技术,充分利用了不同干扰强度时Ｔ／Ｒ站和Ｒ站的测量数据,提高了对三维运动目标的跟踪精度。通过典型目标航迹的计算机仿真,对算法性能做了评估。     

TC6钛合金普通退火热稳定性和高温性能研究

研究了TC6钛合金经普通退火处理后的热稳定性能和高温力学性能,并与双重退火、等温退火状态进行了对比分析。结果表明,普通退火状态TC6钛合金在300℃/5000h以下具有良好的组织和性能稳定性,不同温度瞬时拉伸、蠕变、持久等高温性能与双重退火和等温退火状态相当。经普通退火处理的TC6钛合金半成品可以满足飞机结构件的使用温度(300℃以下)要求。     

相关系数平稳序列的估计与识别

本文提出了通过观测序列确定不可直接测得的相关系数平稳序列模型参数的方法,详细讨论了相关系数AR(p),MA(q)和ARMA(p,q)序列状态方程的参数估计,为非平稳序列的滤波、预测和平滑提供了依据。文中还给出了观测系统参数的识别方法,与传统方法相比,本文方法考虑了测量噪声的均值和方差随时间变化情况,具有更高的识别精度。