机动目标的多脉冲宽带相关成像方法研究

研究了图像特征点的时延-时间伸缩参数提取方法，通过建立旋回规避运动目标的成像几何模型和运动方程，得到了目标运动参数求解估计方法，最后研究了一种针对目标作非合作旋回规避运动情况的多脉冲宽带相关成像方法．通过仿真验证，表明该方法较传统的宽带相关成像方法分辨率高．     

基于衰减因子的时变增益KALMAN滤波

常用的卡尔曼滤波器(KF,EKF)一般只适用于平稳的状态过程,当目标处于变化不大的过程时,目标状态突然变化时,KF和EKF将产生较大的估计偏差,甚至丢失目标.文中根据正交性原理,采用时变衰减因子,使得残差达到正交或近似正交,从而使滤波器在不确定模型下保持较好的鲁棒性.通过实时调节增益,促使测量残差近似正交,从而提高对机动目标的跟踪性能.仿真实验表明,应用该方法可以快速、稳定地完成目标运动要素的估计.     

基于均值平移和自适应预测的运动目标跟踪

针对运动目标跟踪算法不足之处,提出结合改进的均值平移与自适应预测的目标跟踪算法,基于Bhattacharyya系数值进行Kalman滤波器与粒子滤波器之间的切换.引入Kalman滤波器为Mean Shift算法估计初始点,在跟踪稳定的情况下进行模板更新,根据Kalman残差大小判定是否发生遮挡：部分遮挡情况下即结合Kalman滤波器实现对快速运动目标的实时跟踪;完全遮挡情况下结合均值平移和粒子滤波进行鲁棒跟踪.实验证明,改进的算法可以有效地提高跟踪算法的效率,并且能很好地解决遮挡问题.     

跟随模式BiSAR动目标成像

机载双站合成孔径雷达(BiSAR)对地面运动目标的检测与成像是雷达成像技术中一个重要研究内容.当地面目标运动时,目标回波信号方位向多普勒频率发生变化,带来图像位置偏移和散焦等问题.文中给出了跟随模式的BiSAR几何结构,在此基础上建立了地面成像区域目标的运动模型,进而研究了目标的不同运动分量对BiSAR成像的影响和BiSAR对动目标的检测和成像技术,并给出了计算机仿真结果.     

基于KICA改进算法的运动目标检测

在视频运动目标检测中,由于存在多种光源与运动目标遮挡背景的原因,运动目标与背景必然具有一定相关性。基于核方法的独立分量分析(KICA)将数据从低维空间映射到高维,然后讨论分离分量的第一典型相关性,但由于KICA采用线性混合模型,所以存在一定局限性,忽视了运动目标和背景分割存在的非线性效应。因此,提出了一种KICA改进算法,该算法使用了非线性模型,对于解决目标与背景间的非线性问题具有一定的优越性。     

基于奇异值分解的长序列图象运动估计

将刚体目标的运动表示为一个匀速旋转且旋转中心做匀加速平移的模型，由此构造出一个由长序列立体图象、基于奇异值分解（ＳＶＤ）求解运动模型参数的线性算法。另外，文中给出了计算机模拟结果和解的唯一性分析。     

闭环系统辨识的模型结构检验

对于闭环系统辨识的模型结构检验问题,在预测误差辨识法的前提下,从参数估计的统计特性中推导出两概率模型不确定性边界及最优的输入滤波器形式。概率边界及输入滤波器是基于参数估计的渐近正态分布的方差矩阵,该方差矩阵由采样数据估计而得。根据未知参数的渐近方差矩阵内积形式从概率统计意义上构造模型参数及互相关函数的不确定性边界,从优化的角度推导输入滤波器的选取形式。最后用仿真算例验证本文辨识方法的有效性。     

格点Sierpinski地毯上具有正边界条件Isig模型的谱缝隙估计

主要采用Ising模型的block dynamics方法，且对Ising模型正负粒子分离线高度进行估计．对于无外场的Ising模型，当参数β充分大时，给出了Ising模型谱缝隙的一个下界．     

动态参数线性回归模型

讨论了回归系数本身也随时间的线性回归模型，称为动态参数线性回归模型。目标是探讨动态回归系数随时间变化的规律，并从数理统计学角度研究如何对其作出合理的推断。在动态回归系数可为某时间函数的线性组合时，导同了回归系数变化规律的估计表达式，并证明了该估计的两条优良统计性质。     

虚拟现实中复杂场景建模方法研究

根据透视投影和三维变换的基本原理，导出了一个在参考图像和新视图之间建立联系的公式，并进一步放宽对相机的要求，只需要视点不动，从参考图像恢复出相机析内部参数和运动参数，并提出了参数的估计方法，任意方向的视图都可以使用这个公式直接从参考图像里无失真地投影出来。     

增长曲线模型中共同均值参数线性估计的泛容许性

讨论了增长曲线模型中共同均值参数的估计问题，在二次损失下得到了其共同均值参数的线性估计在非齐次线性估计类中是泛容许估计的充分和必要条件。     

自适应相位谱时间延迟估计

提出了一种自适应相位谱时间延迟估计方法。该法利用时域或频域ＬＭＳ自适应滤波器，自适应地实现Ｒｏｔｈ处理器即维纳滤波器，由最佳的系统函数得到相位函数估计，从而实现时间延迟估计。     

基于改进安全域的轴箱轴承状态监测

为了提高高速列车轴箱轴承的运行可靠性，将安全域理论引入到轴承的状态监测，并将传统安全域估计转化为确定安全域的边界值来避免复杂模型参数的影响；利用归一化内禀模态分量的能量距构建轴承运行的状态特征向量，根据关联函数建立轴承安全域边界值估计模型，采用粒子群优化算法进行寻优求解；基于求解结果，结合关联函数定量分析轴承的运行状态，利用轴承全寿命疲劳试验进行验证，并将该方法应用于轴箱轴承的状态监测. 研究结果表明:全寿命试验的轴承运行状态的检出率和分类正确率分别为0.951和0.939；高速列车轴箱轴承运行状态的分类正确率为0.935，轴承运行正常，与其实际状态相一致.      

基于模糊扩展卡尔曼滤波的轮毂电机驱动车辆纵向速度估计算法

为了获取轮毂电机驱动车辆的纵向速度,设计了基于轮速信号和车身加速度信号的扩展卡尔曼滤波的估计算法,建立了研究对象的离散状态方程和测量方程,并采取不同的扩展卡尔曼滤波器对测量信号进行滤波去噪处理和车辆纵向速度估算.通过模糊控制器,对车速估计滤波器的估算参数进行实时动态调节,实现了估计算法的自适应性.研究结果表明,在路面附着系数为1.00的良好路面上,估算得到的车速和动力学模型输出的实际车速误差小于2%;在路面附着系数为0.25的路面上,最大估算误差小于10%.      

基于视频监控系统的运动监测和报警

研究了基于视频监控系统运动监测的三个方面的内容，即运动检测、运动方向判断以及图像跟踪。运动检测主要监视是否有活动存在，详细讨论了帧差法，设计了快速实现算法，直接用于报警存盘。运动方向判断实际上就是运动估计，这里讨论了基于平移的块运动估计。图像跟踪带有智能性，可以自动跟踪指定目标。     

混合高斯自回归模型参数估计方法之LS-EM

混合高斯自回归模型对有色非高斯数据的概率密度和功率谱密度进行有效的拟合，而LS—EM算法则可解决这一模型的参数估计问题．描述了混合高斯自回归模型及其参数估计问题之后，导出了具体的LS-EM算法，并给出了一组仿真实例．这是一种参数耦合估计算法，首先基于传统的最小二乘技术得到功率谱密度参数粗估计，进行预白，然后应用EM迭代得到白激励的概率密度估计，并基于此构建一加权函数，以此权函数改进最小二乘算法，进而得到模型参数的精估计．     

运动模糊参数优化的图像复原方法

针对传统的运动模糊参数图像复原方法难以精确估计模糊角度和模糊长度的问题,通过对图像频谱特征的分析,提出了基于频谱图双边分段估计函数的运动模糊角度估计方法以及改进的自适应模糊长度估计方法,模糊参数确定以后,再通过维纳滤波法进行模糊图像复原.通过MSE和PSNR标准下的对比实验,表明该方法误差较小,可以有效实现运动模糊图像的复原.     

基于生成对抗网络的交通流参数实时估计模型

为有效调控道路网时空资源，需实时估计交通流参数。若要准确估计交通流参数，应详细考虑道路网交通流时空特征。本文基于生成对抗网络，提出一种能捕捉交通流时空特征的实时估计模型，即TSTGAN模型。该模型包括生成器和判别器两部分，生成器利用门控卷积神经网络 捕捉交通流的动态空间特征，使用基于注意力机制的长短期记忆神经网络分析交通流的动态时间特征；采用门控卷积神经网络与长短期记忆神经网络构建判别器；通过对抗方式训练生成对抗网络的生成器与判别器，实时获得交通流参数估计值。使用中国山东省淄博市12个卡口设备和美国加州洛杉矶市23个线圈检测器获得的交通流量数据，验证TSTGAN模型的可靠性。结果表 明，TSTGAN模型引入的时空模块能有效提取交通流的时空特征，所得均方根误差和平均绝对误差比现有模型分别降低2.12%~42.41%和1.66%~40.49%，证明所提TSTGAN模型可以提高交通 流参数的估计精度。     

一种新的复杂细胞启发下的特征提取方法

鉴于V1区复杂细胞具有提取外界刺激不变本质的能力,设计了一个提取目标图像局部不变特征的方法.该方法首先使用提出的无监督算法（PCICA）,从图像中学习出类似于复杂细胞感受野的滤波器集合.然后利用这些滤波器组成的复杂细胞描述子,提取目标图像各个位置的不变特征.最后对图像特征图进行分块统计,将各区域的直方图序列作为图像的最终描述.测试结果表明,PCICA具有类似于快速独立分量分析算法（FastICA）三阶收敛的特点,从图像中学习出的滤波器集合,表现出复杂细胞感受野的拓扑结构.这些滤波器对于局部图像的微小变化并不敏感,对于检测不变特征十分有利,并在MNIST手写体数据库上取得0.84%的识别错误率.     

不确定交通需求下交叉口信号配时区间优化模型

为解决混合交通流的不确定需求，合理描述不确定参数用以信号配时优化，本文提出交叉口信号控制配时参数区间优化模型。首先，以高峰时段5min采集标段数据，构造交通量区间，修正Highway Capacity Manual 2010(HCM2010)饱和流率计算公式，估计混合交通饱和流率区间；其次，构建信号配时参数区间非线性多目标规划模型，并以交叉口服务水平为性能目标，利用区间序关系与区间可能度模型进行转换，采用多层嵌套遗传算法求解；最后，以北京市道路等级相差较大的两相位与三相位交叉路口高峰时段数据为例，验证信号配时区间优化模型，并运用 VISSIM软件进行仿真比较。结果表明：本文所建模型可行、有效，且考虑饱和流率区间的信号配 时区间优化模型更适合于关键相位饱和流率波动较大的两相位信号交叉口，机动车平均延误和交叉口通行能力较Webster方法分别优化了35.9%和14.9%。