粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量.相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率.     

数据库系统的安全问题

对数据库系统的安全机制进行了深入分析，指出了数据库系统如果单纯依靠数据库管理系统来实 现对数据的安全保障，则必然存在着安全隐患，并提出了一种可行的消除方案，最后给出了这种方案在Dveloper/2000中的具体实现方法，并进行了讨论。     

某高动态扩频接收机的设计与实现

通过对一种扩频外测接收机设计原理及特点的介绍,阐述了一种先进的伪码快捕跟踪算法和动态载波跟踪技术,并将这种新技术与以前的通用方法做比较,说明其提高系统接收性能的原理及推广价值。     

MAKF算法及其在雷达数据处理中的应用

为了实现雷达对高动态目标距离和速度的精密跟踪测量,引入衰减记忆卡尔曼滤波(MAKF)算法,并提出一种集判断发散和抑制发散于一体的衰减记忆因子确定方法. 该方法通过增加观测量在状态估计中的权重,大幅降低加速度引起的距离、速度跟踪偏差,从而有效地抑制标准卡尔曼滤波(KF)算法在跟踪高动态目标过程中产生的滤波发散现象. 仿真结果表明,在低动态下,该算法的性能与标准KF算法接近,但在高动态下,该算法状态估计的系统偏差和随机误差相对标准KF算法均有明显改善;同时,该算法可以有效地抑制标准KF算法在一般加速运动下的滤波发散.     

光伏发电最大功率跟踪方法的研究

在分析太阳能电池等效电路模型的基础上,建立了太阳能电池阵列的数学模型,仿真验证了光伏发电系统存在最大功率点.针对传统MPPT控制算法的缺点,提出了固定参数法与扰动观察法相结合、固定参数法和电导增量法相结合、高斯法与扰动观察法相结合的复合MPPT控制算法,较深入地探讨了这些算法的优点及详细实现方案.通过光伏发电MPPT仿真实验,验证了高斯法在最大功率跟踪应用中的有效性.     

X射线焊缝缺陷图像字典矩阵构建及求解算法

对埋弧焊X射线焊缝图像圆形、线形缺陷和噪声图像进行分析。以构建基于稀疏描述的模式识别字典矩阵为目标,通过分析各类X射线焊缝图像的相关性曲线,明确了稀疏描述技术中字典矩阵图像数量范围,提出一种适合于X射线焊缝图像识别的字典矩阵构建数学模型,并提出利用Hopfield神经网络求解该模型。给出了神经网络的能量函数及对应的求解方法。通过实例构建了X射线焊缝图像字典矩阵,并利用该字典矩阵进行了模式识别实验。实验表明,本文所提方法构建的字典矩阵具有较好的鲁棒性,圆形缺陷识别成功率可达97.5%,线形缺陷识别成功率可达97.0%。     

三阶线性跟踪-微分器的收敛性证明及仿真研究

首先给出了一种三阶线性跟踪微分器的结构形式，然后从连续和离散两个方面证明了其收敛性，为其实际应用提供了理论依据。通过仿真研究表明，这种线性跟踪微分器具有较好的跟踪能力和较高的跟踪精度，适用于高速跟踪系统。     

一种用于运动跟踪的加窗粒子滤波新算法研究

为了提高粒子滤波算法在视频跟踪中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对目标位置估计的情况动态更新粒子集合大小,得到一种改进的粒子滤波算法--加窗粒子滤波算法.该算法利用估计窗内的混合抽样粒子集描述后验分布,通过对估计窗内具有不同权值的粒子集依据其权值大小进行抽样,并根据当前观测值对抽取的粒子状态进行更新,实现对目标的跟踪.仿真实验结果表明:这种跟踪算法在不影响跟踪精度的情况下,大大减少了计算量,较好地解决了视频目标跟踪这一非线性非高斯状态在线估计问题.     

采用DaVinci技术的智能监控系统设计与实现

采用DaVinci技术,设计一种具有人脸检测与跟踪功能的智能监控系统.利用TMS320DM6446芯片的双核结构优势,在ARM端实现基于Linux系统的多线程应用程序,负责视频录放、用户界面控制、视频信号的网络传输、外围器件控制等;而在DSP(数字信号处理)端完成基于AdaBoost的人脸检测、基于卡尔曼滤波器和Mea...     

基于分布式纳什Q学习的多传感器协同目标跟踪

针对传统目标跟踪算法过分依赖环境模型的问题,提出了一种基于分布式纳什Q学习的多传感器协同目标跟踪算法.分析了强化学习与分布式纳什Q学习算法的原理;描述了多传感器的协同跟踪态势,建立了离散系统的非线性模型,给出了传统的扩展卡尔曼滤波解决方法;定义了对分布式纳什Q学习性能影响至关重要的传感器行为和奖惩函数,奖惩函数通过计算预测误差方差阵的迹得到;采用基于贝叶斯推理的概率统计方法解决了Q函数的更新问题.纯方位量测信息的被动跟踪仿真结果表明,相比于传统滤波算法,该算法增强了传感器对环境变化的适应性,实现了对目标的有效跟踪,提高了跟踪精度.