模糊专家系统在线谱检测中的应用研究

本文给出了一种线谱检测的组合方法.首先利用双门限线谱检测算法进行初始线谱检测,同时提取频率等线谱特征,在此阶段通过选择低门限,可以保证在低信噪比下无论信号和背景噪声是否平稳都可获得高的检测概率;然后研制了一个简单高效的线谱识别模糊专家系统,根据提取出的线谱特征,进一步剔除噪声点.分析验证表明,由于该算法将线谱检测和特征提取融合在一起,不但提取出了用于目标识别的线谱特征,而且非常宽容,能以高检测概率和低虚警概率自动地检测低信噪比线谱.     

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作为智能交通的重要组成部分,智能车辆旨在辅助或取代驾驶员进行车辆驾驶,以减少交通事故,提高交通系统效率. 本文针对半结构化道路下基于视觉导航智能车辆的路径规划和车辆控制问题进行了研究试验. 首先采用局部逆透视变换方法将存在无穷视野的智能车辆成像系统转换为真实世界坐标表示;然后利用深度优先搜索算法搜索当前道路环境下所有可行路径,依据无碰撞约束条件设定行驶轨迹;以预设轨迹的行驶时间和视觉图像信息作为输入,设计分级模糊控制器进行车辆横向控制;最后给出场地试验结果. 试验表明,本文路径规划和车辆控制算法有效稳定,实现了校园环境下障碍物躲避、路径规划和车辆自主行驶的设计功能.     

六轴船摇模拟转台及其方位稳定跟踪模型

为了缩短舰载稳定平台类产品的研制周期,降低开发成本,方便实验研究,提出一种新型的六轴船摇模拟转台系统.从系统的组成、结构和各模块的功能角度,叙述系统实现的用途和相关性能指标.在上台体的平台台面上安装光电传感器,通过分析该转台中的坐标系及其相互之间的关系,利用坐标变换的方法详细推导了,当下台体模拟船舶在海浪中的摇摆运动时,光电传感器瞄准线实现方位稳定跟踪的数学模型.通过对仿真结果的分析,验证了所建模型的正确性.     

基于自适应反步法的欠驱动UUV空间路径点跟踪控制

解决了一类欠驱动UUV系统在空间6自由度运动中的路径点跟踪控制问题。首先采用拉格朗日方程的形式,建立UUV的6自由度运动学模型和动力学模型,并基于Line-of-sight法建立欠驱动UUV的路径点跟踪误差模型;然后提出了基于反步法设计满足动力学限制的综合控制器,设计自适应律以抵消海流的干扰,并基于Lyapunov理论证明了所设计控制器的稳定性;最后仿真结果验证了该控制器的有效性,实现了欠驱动UUV三维空间的路径点跟踪控制。     

水下爆炸及随机外力下破损舰船的倾覆概率分析

探讨了水下爆炸载荷和随机风浪联合作用下破损舰船的运动及其倾覆概率的计算.将爆炸载荷作用及平均风扰动力矩处理为定常横倾力矩,建立了爆炸载荷和随机风浪中舰船运动的非线性微分方程.结合扩维技巧,将横摇方程转化为五维Ito随机微分方程,应用Gauss-Legendre路径积分法给出随机扰动为白噪声时横摇角度的概率密度函数随时间的演变,按照现有的倾覆准则给出预报一定装药量下舰船倾覆概率的表达式.通过算例,计算了破损舰船不同装药量下不同时刻的倾覆概率,分析不同装药量对倾覆概率的影响.研究表明,此方法简便可行,并能在数量上预报破损舰船在水下爆炸及随机风浪下的倾覆概率,为进一步研究舰船倾覆及稳性横准提供有益的参考.     

不同应力路径下宁波粘土K_0固结三轴试验研究

利用GDS多功能三轴仪对宁波地区原状粘土进行了不同应力路径作用下K0固结三轴压缩试验,探讨了增P、等P和减P3种应力路径条件下宁波粘土的应力-应变、孔隙水压力和强度特性,并结合试验结果分析了粘土的总应力路径和有效应力路径特性。结果表明,总应力路径和有效应力路径的变化趋势基本一致,不同应力路径下q-ε1非线性关系明显,土体呈现弱软化型;不同应力路径下土的峰值强度和土中孔隙水压力差异明显;应力路径对粘聚力影响较大,对内摩擦角影响不大,有效强度指标则呈相反趋势。     

一种跃升俯冲目标跟踪算法仿真研究

针对反舰导弹末端跃升俯冲攻击模式的动力学特性,分析了导弹受力状态和运动参数之间的关系,建立导弹跃升俯冲攻击弹道模型,以匀加速运动模型为预置跟踪模型,实现了对跃升俯冲机动目标的跟踪。通过目标铅垂面内运动的仿真计算表明,该算法正确可行,跟踪效果较好,对提高跃升俯冲机动目标跟踪性能的研究具有重要参考价值。     

基于智能Agent的车辆自适应跟踪技术

为了研究复杂环境下快速移动车辆目标检测与跟踪问题,提出了基于知识库的智能Agent自适应图像分割与滤波算法,建立了帧间差异积累动态矩阵自适应背景模型,在跟踪过程中,设计了改进的SSD算法预测初始迭代点,根据Jensen不等式推导了具有自适应核窗宽迭代更新的M eanSh ift算法,实现了对视频车辆目标的自适应智能跟踪.实验结果表明,该算法能有效、准确地跟踪视频中的运动目标,自适应能力强;与其他算法比较,跟踪误差降低了54.4%,平均跟踪时间延长了41.3%.     

复杂环境基于多信息融合的车辆跟踪方法

平交路口复杂环境下基于视觉的车辆跟踪容易受到如车辆在图像上投影的尺 度变化,车辆的排队与消散过程中邻近车辆间的遮挡及分离等因素的影响.针对该问题, 本文提出了一种利用局部特征增强的Mean-shift 改进算法,利用SIFT 特征点对尺度、旋 转变化鲁棒的特性,将其与基于跟踪区域颜色特征的跟踪方法相融合实现车辆跟踪,较 好地解决了在车辆尺度、运动方向变化,以及遮挡情况下的跟踪问题.同时通过引入跟踪 车辆分离的判定条件,结合特征点聚类算法解决了相邻车辆发生分离时的判断及跟踪问 题.实验结果表明,在多种交通场景的车辆跟踪过程中,本文提出的算法有较好的鲁棒性, 定位结果更加精确.     

基于CLSVOF方法的多介质流运动界面追踪(英文)

根据Level-Set方法和VOF方法各自的优缺点,耦合生成一种Level-Set和VOF的耦合界面追踪方法,简称CLSVOF(Coupled Level Set and Volume Of Fluid Method)方法。CLSVOF方法利用Level-Set函数计算VOF体积份额,克服了VOF方法难以准确计算界面的法向量和曲率的缺点;同时又利用VOF体积份额修正Level-Set函数,克服了Lev-el-Set方法在计算过程中有物理量的损失的缺点。用旋转流场和剪切流场的数值算例验证了CLSVOF方法相比VOF方法提高了运动界面追踪的分辨率,相比Level-Set方法实现了计算过程中的物理量守恒。运用CLSVOF方法数值模拟了两个多介质流运动界面算例,分别是自由剪切层问题和气泡在静止水体中上升问题.对比数值模拟结果与理论分析和实验结果可知CLSVOF方法能精确地追踪多介质流运动界面。