基于无衍射光的表面粗糙度三角测量及其灰色评定方法

 激光三角法是表面形貌非接触测量中的一种常用方法,在几何测量领域应用广泛。传统的激光三角法采用高斯光束作为指示光源,在机械扫描机构的配合下,通过对被测表面逐点扫描完成表面形貌的测量。采用新型的无衍射光替代传统激光光源,解决了普通高斯光束存在的“焦深”问题,简化了机械结构。并采用基于灰色系统理论的灰色滤波进行表面形貌的分离与评定,克服了原有方法对测量数据样本量和统计特性的依赖,并通过实验表明该系统能够准确地完成表面形貌的三维测量,所提出的灰色评定方法能够比较有效地进行表面形貌的分离与评定。     

基于后验概率度量的粒子滤波跟踪算法研究

 针对遮挡、光照变化、尺度变化等复杂环境中的视觉跟踪问题,提出一种基于后验概率度量的粒子滤波跟踪算法。由于后验概率指标与Bhattacharyya系数指标相比具有更强的峰值特性,采用后验概率指标作为相似性度量函数,通过粒子的更新、推广、观测、估计等步骤实现跟踪算法。通过对实际视频图像序列进行目标跟踪实验,实验结果表明:传统算法只有约50%的图像能够实现尺度自适应,而本文算法采用传统算法25%的粒子就能够收敛逼近目标的真实轨迹,达到更强的抗遮挡能力,90%以上的图像序列都能够实现良好的尺度自适应效果。     

多模跟踪技术在轮式侦察车图像处理器的应用

为解决目标旋转形变、遮挡、光照变化等目标跟踪的难题,对粒子滤波和尺度不变特征变换（SIFT）算法进行了改进,结合两种算法提出了决策主导模式的多模跟踪技术。该技术采用粒子滤波预测目标位置进行粗定位,SIFT特征匹配进行精定位的方法,在解决上述难题上有很好的鲁棒性。将该技术应用于轮式侦察车图像处理器,并进行了各种实验验证,结果证明了提出算法的有效性。     

北半球环流系统季节内及年际以上振荡信号的信息传输

利用NCEP/NCAR月平均高度场再分析资料,分别提取季节内和年际以上振荡的基本特征和形式,运用信息传输理论分析这两种振荡信号的信息在低纬度与中高纬度间的传输.发现季节内振荡信号信息损失率较年际以上的偏大,且在特定地区这两种振荡信号的信息具有反向传输的特征;空间传输的水平分布上,两种振荡信号均表现为纬向上低纬度信息损失率大且海陆分布差异显著;空间传输的垂直分布上,年际以上振荡信号的低纬度高空信息损失率较大,中高纬度从对流层至平流层底信息损失率都较小,而季节内振荡信号则是低空信息损失率大,高空信息损失率小. 关键词： 滤波 高度场 信息损失率     

基于滤波技术的首都旅游贸易发展趋势与周期研究

运用HP滤波技术,实证拟合了首都旅游贸易的发展趋势和周期.在对时间序列分离出趋势和周期之后,采用多项式拟合给出了趋势值的经验回归表达式,在此基础上,分析了剔除趋势后的贸易周期特征.研究表明,改革开放的前10年,首都旅游贸易的出口周期性表现并不明显;之后至今的20年,则呈现显著周期特征,周期长度大约5-7年,但这种周期变化也不具有稳定性.对比我国经济发展历程,首都旅游贸易出口周期与宏观经济增长周期高度一致,显示出其对宏观经济发展具有高度敏感性,因此必须重视宏观经济减速给首都旅游贸易带来的衰退影响.另外,重大事件对首都旅游贸易的影响也不容忽视.     

基于粒子滤波算法的航迹误差分析

当前针对飞行预测的研究主要采用的是kalman算法,在解决非线性问题时存在着只能近似线性的而不够精确的问题.采用近年来受到广泛关注的粒子滤波算法,针对RNAV航路进行分析,结论中得到了对飞行误差仿真分析并对比了卡尔曼滤波仿真效果,证实了粒子滤波在航迹预测中更好的准确性.     

基于Clough-Penzien谱激励的指数型非黏滞阻尼结构随机地震动响应简明封闭解

非黏滞阻尼模型相比传统黏滞阻尼模型能更准确描述结构材料的耗能行为,其本构关系常用核函数为指数函数的卷积形式表示．针对目前非黏滞阻尼结构的随机地震动响应分析方法所得结果较为复杂,该文提出了一种基于Clough-Penzien(C-P)谱的结构响应0~2阶谱矩分析的简明封闭解法．该方法首先提出非黏滞阻尼结构的精确等效微分本构关系式,并利用其与C-P谱滤波微分方程重构了结构的地震动方程;再基于随机振动理论获得了结构随机响应0~2阶谱矩的简明封闭解,并基于得到的0~2阶谱矩采用首次超越破坏准则和Markov分布规则进行了结构动力可靠度分析;最后通过算例论证了该简明封闭解的准确性及高效性.     

模糊抗差自适应粒子滤波及其在组合导航中的应用

在研究模糊控制理论的基础上,吸收了粒子滤波、自适应滤波和抗差估计的优点,提出一种新的模糊抗差自适应粒子滤波算法。文中根据量测向量中的粗差对状态向量滤波的影响,建立抗差自适应粒子滤波模型,获得自适应因子,然后对滤波处理后的数据残差基于模糊理论构造等价权函数,利用等价权函数和自适应因子合理地分配信息,因而可以达到一般滤波方法无法达到的滤波精度,且能有效地控制粗差对导航解的影响。最后,将该算法应用到组合导航系统中,并进行仿真验证。仿真结果证明,文中提出的模糊抗差自适应粒子滤波算法的滤波精度相对于扩展Kalman滤波和粒子滤波提高了3至5倍,明显提高了导航定位精度,且计算简单,便于实时性计算。