一种基于序贯处理的BDS/INS紧组合滤波方法

为了应对高动态卫星信号短时受遮挡的恶劣环境,研究了基于序贯处理的BDS/INS紧组合滤波方法。首先介绍了BDS/INS紧组合滤波方程,然后详细推导了基于序贯处理的BDS/INS紧组合滤波算法,并进行了相应的理论分析。最后利用惯性/卫星组合导航信号软件模拟器对基于序贯处理的BDS/INS紧组合导航系统的滤波性能进行了仿真分析。结果表明：提出的基于序贯处理的BDS/INS紧组合滤波算法在不损失滤波精度的情况下,有效地减小了系统的运算量,提高了计算效率,增强了惯性/卫星组合导航系统在高动态卫星信号短时受遮挡场景下的适用能力。     

遮挡环境下原子钟和气压测高仪辅助北斗定位方法研究

在城市峡谷等遮挡环境下,接收机无法连续进行定位解算;并且高程定位精度不能满足用户在立交桥或者盘山公路等环境下的定位需求。在接收机内使用原子钟,可以利用原子钟的高稳定性,对钟差进行高精度的预测。并通过与气压测高仪共同辅助北斗系统定位,可以有效提高接收机的定位精度和连续性;该文首先理论分析了原子钟和气压测高仪辅助定位算法;然后,提出一种气压测高仪初始化校正方法,并通过对钟差噪声类型的分析确定了钟差预测方法;最后,模拟遮挡环境,进行原子钟和气压测高仪辅助北斗卫星导航系统定位试验,并分析了定位结果。结果表明:仅跟踪两颗可见卫星,便可以进行定位解算,并且垂直方向上的定位误差从8.2 m (RMSE)下降到了5.2 m,定位结果的波动从4.6 m下降到了0.8 m。     

先验采样约束结合扩展字典的细化稀疏识别算法

为解决可能存在遮挡环境下的模式识别问题,提出先验采样约束结合扩展遮挡字典的细化稀疏识别算法。针对训练样本无法包含测试样本遮挡变化的情况,首先需要构造遮挡字典（墨镜、围巾等）,进而利用先验局部采样子模块稀疏表示分类原理判断可能存在的测试样本遮挡模式;然后对未被遮挡的局部子模块利用Borda计数投票方式,依据每类残差大小分配给不同的票数,计算样本类别信息;其次根据遮挡模式结果,利用全局稀疏表示通过构造样本遮挡扩展字典对测试样本进行全局分类投票;最后将两次分类投票结果进行融合,最终实现是否存在遮挡环境下的精细模式判别。实验结果表明,本文算法不仅能够给出准确的模式类别,还能给出遮挡类别信息,可得到精细化识别结果。      

利用视觉目标遮挡和轮廓信息确定下一最佳观测方位

下一最佳观测方位的确定是视觉领域一个比较困难的问题。该文提出一种基于视觉目标深度图像利用遮挡和轮廓信息确定下一最佳观测方位的方法。该方法首先对当前观测方位下获取的视觉目标深度图像进行遮挡检测。其次根据深度图像遮挡检测结果和视觉目标轮廓构建未知区域,并采用类三角剖分方式对各未知区域进行建模。然后根据建模所得的各小三角形的中点、法向量、面积等信息构造目标函数。最后通过对目标函数的优化求解得到下一最佳观测方位。实验结果表明所提方法可行且有效。     

遮挡情况下目标跟踪算法综述

目标跟踪是机器视觉的核心问题之一。由于被跟踪目标本身特征的多样性,所处环境的复杂性,使得目标跟踪成为一个极富挑战性的课题。特别是跟踪过程中出现的遮挡问题,一直是目标跟踪中的难点。如何有效处理遮挡,尤其是严重遮挡和全部遮挡,成为限制目标跟踪算法鲁棒性的关键因素。本文对国内外现有的遮挡情况下的目标跟踪算法进行了总结和分类,阐述了各种算法的基本思想,简要介绍了其代表性的算法,指出了算法的适用场合,分析了算法的优缺点。文章最后对遮挡情况下的目标跟踪做了必要的讨论。     

直升机卫星通信中旋翼遮挡天线问题研究

针对卫星通信天线安装在直升机尾梁的情况,分析了飞行过程中旋翼面对卫星天线的遮挡过程,并建立了相应的数学模型。在不同仰角和航向夹角条件下,对旋翼遮挡天线的时间和对信号的衰减影响进行了仿真分析,给出了不同卫星仰角和航向角情况下的信号衰减的仿真结果。根据该仿真结果和获取的信噪比情况能够准确地计算出有效通信时间和传输效率。飞行现场采集的数据与仿真数据的比较结果表明,仿真模型可靠。     

三维面形测量中基于模版匹配的变形条纹修复

在基于条纹投影和相位分析的三维面形测量中,由于被测物体表面标志点或复杂面形的阴影遮挡存在,会造成变形条纹局部区域的条纹数据缺失,影响相位和高度信息的最终重建,需要人为地对缺失图像信息进行修复。提出了一种新的缺失条纹数据修复方法——基于模版匹配的图像修复算法,通过图像中已有条纹信息(特别是与待修复区域周围相位信息相似度较高的已知条纹信息)对缺失的变形条纹信息进行估算,实现数据修复。该方法修复效果好,运算过程无需人为参与,便于计算机自动实现,尤其适合于待修复图像整体结构明显、纹理清晰图像的数据修复,有助于提高被测物体相位计算质量和在此基础上的三维面形重建质量。     

局部遮挡条件下的最大功率点跟踪

最大功率点跟踪(MPPT)算法在光伏发电系统中具有至关重要的作用,只有当光伏阵列工作在最大功率点时,才能将光伏阵列的利用率最大化。当光伏阵列受到外界灰尘、阴影等遮挡时,原来的单极值问题会转化为多极值问题,传统的MPPT算法可能收敛到局部最大值,而非全局最大值。本文在现有的MPPT算法上改进,提出了一种新的MPPT策略,将跟踪过程细分为4个阶段,针对每个阶段使用不同的跟踪算法。仿真实验证明,该方法既有处理多极值问题的能力,还有收敛速度快,无多点振荡的优点。     

运动模型引导的自适应核相关目标跟踪方法

针对小型移动机器人对人体目标快速运动或遮挡导致的跟踪准确率降低甚至跟踪失败问题,通过建立足部运动模型预测双脚位置信息,获得核相关滤波(KCF,Kernel Correlation Filter)目标检测区域,再结合输出响应峰值邻域相关检测,提出了运动模型引导的自适应核相关滤波算法.对实际拍摄的七组不同情况下的视频进行了足部目标跟踪实验,结果表明运动模型引导的自适应响应KCF算法平均跟踪准确率最高,且在短时间遮挡情况下的算法跟踪准确率也达到86％,明显高于自适应响应KCF、BACF(Background Aware Correlation Filters)以及SAMF(Scale Adaptive kernel cor-relation filters with Multiple Features)三种跟踪算法.最后在ROS(Robot Operating System)下将所提算法应用于Turtlebot机器人目标跟踪测试,成功克服了遮挡情况对足部跟踪带来的影响,验证了所提算法具有较强的鲁棒性和实时性.