一种改进的Lucas—Kanade光流估计方法

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。     

基于模型的转子系统不平衡量的估计

采用基于模型的方法对转子系统的不平衡量进行估计,首先记录初始状态下的振动信号,然后根据实时测得的不平衡响应信号,得出差值振动信号,联立转子系统的动力学方程,得出不平衡等效载荷,根据等效载荷,得出不平衡的位置、相位及大小.采用模态扩展技术实现由有限几个点的振动响应获取所需点上的响应.由于噪声的影响,提出了基于高斯小波的降噪方法.仿真与实验结果表明,这一方法能够比较准确地估计出转子系统的不平衡量.      

基于Monte-Carlo方法的终端区容量计算分析

终端区的容量评估一直是容量评估的难点和关键所在。首先分析了影响终端区容量的因素;然后结合终端区的特点,建立了终端区容量评估的计算模型。并考虑到有关的随机影响因素,利用随机模拟的方法,对终端区容量进行了较为准确的分析和估计。结合乌鲁木齐终端区的实际,对终端区容量进行了评估,仿真结果验证了评估方法的可行性。     

多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法

提出一种新的多目标跟踪算法：核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤,以粒子概率假设密度滤波算法为框架,并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法（SMC-PHDF）相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。     

崎岖地形中关节式月球车姿态估计数值求解方法

 以被动关节式地形自适应月球车为研究对象,融合关节机器人D-H坐标建模方法构建了月球车悬架运动学模型和以侧倾、俯仰和偏转角表示姿态的欧拉角方式建立了车轮到世界坐标系的悬架完整表达模型。利用悬架完整表达模型,用带有迭代因子的连续迭代和离散迭代数值求解方法,建立了光滑和离散崎岖地形姿态估计算法。最后以8轮扭杆双摇杆摇臂月球车原理样机为例来验证此模型求解方法。仿真结果验证了所建立的基于数值方法的崎岖地形被动关节式月球车姿态估计模型的正确性,其求解模型精度能够满足仿真要求。     

参数估计对激光脉冲法热损失修正的计算及验证

描述了参数估计在激光脉冲法测量热扩散率中应用的基本原理,研究了试验过程中热损失对试样背面温升的影响,计算了热扩散率、热损失系数和能量系数的敏感性系数,依据单纯形搜索法原理,采用MATLAB软件对试验数据进行了参数估计运算,并验证其可行性.     

民用飞机气动工程估算软件设计与开发

工程估算是飞机概念设计阶段常用的气动力计算方法,其计算效率高,并且满足飞机概念设计的精度要求。工程估算过程涉及大量的图表查阅与数据插值,传统的手动计算存在工作量与人为误差较大的缺点。针对上述问题,在已有工程估算方法的基础上,搭建了气动工程估算数据库,提出了软件的系统架构与组成,设计并开发了基于民用飞机的气动估算软件。软件具有良好图形用户界面,提供了多种输入方式与自动多维插值算法,与手动计算相比,减少了计算工作量,提高了计算效率和精度。以某大型民用飞机为对象,利用软件进行气动工程估算,并与算例的计算流体力学法(CFD)结果进行比较。结果表明:二者结果基本相符,而且计算成本远低于CFD方法。这体现了软件在民机概念设计阶段具有较高的工程实用性。     

航空通信中基于PN码的信道估计算法研究

航空移动通信系统（空空信道）中,大的多径时延和多普勒频移会造成非常严重的符号间干扰,高速宽带下尤为突出,使得传统的频域信道估计算法不得不通过提高运算长度和复杂度来实现性能,而航空通信对实时性的要求使其难以工程实现。本文针对空空信道时延长而衰落小的条件,提出一种基于PN码的时域信道估计算法,连续发送N段m序列作为训练序列...     

基于稀疏表示的多雷达信号二维融合处理

多雷达信号融合通过对多视角和多频带雷达信号进行相干融合,可以提高图像的距离和方位向分辨率.为了克服基于谱估计的多雷达信号融合方法稳健性严重依赖于散射点个数估计精度和二维极点配对精度的问题,在深入研究逆合成孔径雷达(ISAR)信号的基础上,构造了多雷达信号二维融合的线性表示模型,将融合处理转化为一个信号表示问题;充分挖掘...     

MIMO雷达中一种降维MUSIC的相干角度估计算法

研究单快拍下双基地多输入多输出（Multiple—InputMultiple-Output,MIMO）雷达中相干信源的离开角（Directionofdeparture,DOD）与到达角（directionofarrival,DOA）联合估计问题。利用单快拍下双基地MIMO雷达的接收信号构造一组Toeplitz矩阵,利用这组ToepIitz矩阵重构一个信号矩阵,提出一种基于降维多重信号分类（ReducedDimensionMultipleSignalClassification,RD-MUSIC）的DOD与DOA联合估计算法。提出的算法能够有效估计相干信源以及非相干信源的角度,实现角度的自动配对,并且角度估计性能远优于FBSS—ESPRIT算法以及ESPRIT-like算法。仿真结果验证了算法的有效性。