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粒子滤波是一种基于贝叶斯估计理论和蒙特卡罗理论的实时目标跟踪方法,具有较为灵活的并行化跟踪方式,能够较好地维持跟踪目标的假设状态,具有较好的跟踪效果和鲁棒性。上升段飞行器目标飞行视频图像跟踪是火箭等目标飞行监控的重要阶段,但现阶段对飞行器上升段的视频图像跟踪主要依靠人工手动操作云台控制器,实现视频图像中的飞行器跟踪,跟踪图像存在跟踪滞后、画面抖动等现象,跟踪效果受人为因素影响较大。本文提出一种基于粒子滤波方法的上升段飞行器目标视频图像跟踪方法,建立飞行器目标粒子滤波跟踪模型实现对飞行器目标的识别和跟踪,在识别和跟踪的基础上建立云台控制模型,通过对云台的智能控制获得飞行器上升段的高质量图像。采用火箭发射的视频图像作为模型验证的实验数据,检验飞行器目标的跟踪效果。 相似文献
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在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点;然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。 相似文献
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利用航空发动机燃烧室噪声测试数据[1],采用门限自回归分析方法建立随机声载荷门限自回归模型SETAR(2;2;30,30),得到令人满意结果,并将拟合和预测均方误差与文献[1]非门限的自回归滑动平均模型ARMA(17,16)的结果进行了比较. 相似文献
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Lucas—Kanade算法是一种重要的光流估计技术,在计算机视觉领域有广泛的应用。但对于图像纹理欠丰富的区域,Lucas—Kanade算法光流估计结果较差。文章提出了一种改进的Lucas—Kanade算法:首先,计算跟踪置信度因子;然后,通过阈值检测剔除不可靠的光流估计结果;最后,进行邻域填充。该方法改善了纹理欠丰富区域的光流估计,对矮人模型图像序列进行了实验,证明了方法的有效性及优于Poelman方法和Chiba方法。 相似文献
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图像跟踪系统是机载光电吊舱的重要组成部分,其对目标捕捉的成功率直接决定了机载光电吊舱的性能.而作用于机载光电吊舱与地面站之间的无线链路系统,有着不可消除的的延时特性,这极大地降低了目标捕捉成功率.本文设计了一种基于FPGA的DDR2缓存控制器,通过缓存控制器可以轻松实现高清视频图像的快速存储和调用,从而实现图像跟踪算法对无线链路延时的补偿.该缓存控制器成功应用于某型机载光电吊舱图像跟踪系统,有效消除了无线链路延时的影响,提高了图像跟踪系统对目标捕捉的成功率. 相似文献
119.
在进气道内预先设置轻质堵块迫使进气道不起动,堵块被气流吹出后流道恢复畅通,为激波风洞提供了一种检测进气道自起动能力的方法。为了深入认识预设堵块方法的检测过程,将堵块简化为一个自由度的刚体运动,采用k-ωSST湍流模型,结合铺层动网格技术,对该检测方法进行了二维非定常数值模拟。在Ma_∞=5.9条件下,采用改变堵块质量的方式,获得了三种典型的检测过程。通过分析堵块在气动力作用下的运动与进气道非定常波系演化相互耦合的过程,揭示了堵塞作用产生和消除的流动机理。结果表明,堵塞时间没有显著地改变进气道的自起动能力,预设堵块方法成功检测到进气道在Ma_∞=4.9自起动。此外,建立了预估堵块运动的匀加速模型,预估的堵塞时间与数值模拟结果较为符合。在Ma_∞=5.9条件下,堵块的临界质量约为3.8g。考虑到激波风洞实验时间短暂,应选择合适的堵块。 相似文献
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微下冲气流是最危险的低空风切变形式,为在起降阶段安全穿越该气流,飞翼布局的无人机控制律应具有快速响应能力和良好的鲁棒性。针对大展弦比飞翼布局无人机舵面附加升力大和低速状态俯仰操纵效能低的特点,提出了舵面附加升力和机体气动力相结合的复合控制方案,改进了以输出误差为参考量的非线性指令分配策略,设计了基于迎角保护的指令分配策略。将风干扰和模型的不确定性视为未知扰动,采用自抗扰控制(ADRC)理论设计飞翼布局无人机非线性控制律,使之对风干扰和模型的不确定性进行估计补偿。仿真结果表明,复合控制与ADRC相结合的方法加速了航迹倾角的单位阶跃响应速度,使上升时间缩短了64%,同时能够实现对风干扰的有效观测和补偿,使高度损失低于2m;能够在风切变中有效保护迎角,使其维持在5.5°以内。因此,该方法能够为飞翼布局无人机安全平稳地穿越微下冲气流提供一种参考方案。 相似文献