基于通道可靠性的多尺度背景感知相关滤波跟踪算法

针对现实场景中跟踪目标的光照变化、尺度变化、遮挡等问题,提出了一种基于通道可靠性的多尺度背景感知相关滤波跟踪算法。通过提取方向梯度直方图特征、灰度特征和颜色属性特征作为目标表观模型,提高了目标跟踪方法在复杂场景中的稳健性;独立训练每个通道的背景感知相关滤波器,采用通道可靠性系数衡量每个通道响应图的置信度;根据所有通道的响应图和可靠性系数,合成多通道背景感知相关滤波跟踪器的最终响应图,对目标进行精确定位;运用尺度池方法估计目标的最优位置和尺度。实验结果表明:与现有跟踪算法相比,所提算法可以有效地处理光照变化、尺度变化、遮挡等复杂因素的干扰,取得较高的跟踪精度和成功率,其整体性能优于其他算法。     

基于自适应卡尔曼滤波的简化地磁定轨

地磁定轨对追求低成本、高功能密度比的微小卫星具有较重要的价值,但是目前地磁定轨尚存在计算量大、易受各类误差影响导致精度过低等不足。在分析轨道动力学方程误差量级的基础上,建立了简化的状态转移矩阵,根据地磁模型分析了地磁强度随着阶次变高,梯度显著变小的特点,提出了高阶截断的简化地磁测量方程;将复杂的磁强计测量误差近似建模成随机游走形式,用多项式对磁强计误差估计值进行实时拟合去噪,并辨识出磁强计误差的变化特征作为自适应卡尔曼滤波器的调节依据,提高了弱可观测地磁定轨的性能。数学仿真证明了简化地磁定轨模型的有效性,自适应滤波器能够更精确地实现定轨计算,定位精度约为6 km,测速精度约为4 m/s。     

CFQS装置准环对称测试用磁体电源系统设计

CFQS装置是中国西南交通大学(SWJTU)和日本国家核融合科学研究所(NIFS)联合设计制造的中国首台准环对称仿星器,为满足装置0.1 T稳态运行的实验要求,需要为其磁体线圈设计相应的电源系统。本设计方案考虑工程实际估算线路阻抗,考虑工程裕度、电源以负载参数的1.2倍进行计算,并建立电源系统的Simulink仿真模型,分析负载电流纹波大小及网侧谐波含量。根据仿真结果优化设计方案,通过在直流侧增加无源滤波器,减小输出电流纹波,分析直流侧电压代数形式,计算滤波器参数,并仿真调节得到更加符合实际需求的滤波器参数,满足装置准环对称位形的分布磁场精度对磁体线圈电流纹波的要求。     

基于分区搜索算法的快速聚焦策略研究北大核心CSCD

针对爬山算法在自动聚焦中出现的诸如准确率差、速度慢等问题,提出了一种结合自适应步长和两步搜索法的分区搜索算法。方法根据聚焦评价函数值大小和曲线线形将聚焦评价曲线分为平缓和陡峭两个区域,平缓区域使用自适应步长进行搜索,提高自动聚焦搜索速度;陡峭区域使用两步搜索法,避免假峰值干扰所导致的聚焦错误,提高自动聚焦准确率。实验结果表明,分区搜索算法相较于爬山算法聚焦速度提升了11.25%,且具有更好的准确性和抗干扰能力。     

基于人血浆荧光光谱与CARS-PLS-LDA的结直肠癌早期检测

该文利用竞争性自适应加权算法（CARS）筛选重要的人血浆荧光光谱变量,并结合偏最小二乘法判别分析（PLS－LDA）建立了结直肠癌患者与非癌患者的分类模型,同时与全波长模型和基于平行因子分析（PARAFAC）建立的模型进行比较。从模型评价指标看,CARS－PLS－LDA的性能显著优于全波长模型和基于PARAFAC的模型。高波未稀释组和低波稀释组的荧光光谱结合CARS－PLS－LDA分类模型的AUC（Area under curve）值均高于0.9,可有效地识别结直肠癌患者。结果表明,CARS变量筛选能够明显改善结直肠癌分类模型的性能,有助于后续癌症临床诊断工具的开发与研究。     

基于改进的PSO-SVM的音频信号特征识别和分类

针对音频信号准确性分类的问题,提出一种基于改进的的粒子群优化算法(PSO)的支持向量机(SVM)音频信号分类的方法,简称IPSO-SVM.首先用Mel倒谱系数法对4种音频信号进行特征提取.其次在PSO中引入自适应变异因子,能够成功地跳出局部极小值点;然后对PSO中的惯性权重进行了改进,将惯性权重由常数变为指数型递减函数.随着迭代的进行,使权重逐渐减小,这样做有利于粒子进行局部寻优.最后用改进的PSO不断优化SVM中的惩罚因子c和核函数参数g来提高预测精度.实验结果表明,与传统的SVM、PSO-SVM、GA-SVM相比,我们提出的IPSO-SVM算法分类结果更精确.     

带有不确定参数的一类混沌金融系统的广义投影同步

针对带有不确定参数的一类混沌金融系统,提出了实现驱动系统和响应系统广义投影同步的自适应控制策略,并基于Lyapunov稳定性理论给出和验证了广义投影同步稳定性判据.数值仿真验证了控制策略和理论分析的有效性.     

基于动态自适应t分布变异的人群搜索算法

针对人群搜索算法在进化后期大量个体聚集局部最优时,易陷入局部最优,搜索精度低的缺陷,提出一种基于t分布变异的人群搜索算法.算法使用动态自适应方式确定变异步长,引入t分布变异算子以融合柯西变异和高斯变异的优点,促进算法在进化早期具备良好的全局探索能力,在进化后期收获较强的局部开发能力,增加种群的多样性;采用边界缓冲墙策略处理越界问题,避免越界个体聚集在边界值上的缺陷.实验结果表明,算法比基本人群搜索算法具有更高的寻优精度和收敛速度,是一种有效的算法.     

改进的强相关数据的变量选择方法

针对高维强相关数据的变量选择问题,本文提出了改进的变量选择方法.该方法先利用自适应弹性网方法(Aenet)在原始的强相关数据上建立模型,选出对响应变量起重要作用的群组变量和独立变量;再通过偏最小二乘方法(PLS)对选出的变量作模型估计;最后,将两种方法得到的估计系数做线性组合,并以此系数来建立回归模型.新模型具有精度高、解释性好的优点,数值实验验证了该方法的有效性.     

具有外部干扰的非线性多智能体系统的编队控制

多智能体系统编队控制因广泛应用于军事,航天,生物学等领域,成为国内外学者的关注热点.在实际应用中,当系统受到环境噪声等外部干扰时,利用领航者-跟随者的相对状态信息构造控制器无法形成预期队形.为解决这个问题,文章针对一类带有外部干扰的非线性多智能体系统,研究了领航-跟随编队控制问题.首先设计干扰观测器补偿外部干扰.其次利用自适应方法,给出了完全分布式的控制协议.再次选取适当的参数,证明了该分布式控制协议能实现系统的编队控制.最后通过仿真算例,验证了协议的有效性.