奥铃BJ1051VBJFA-S跟踪报道（五）

卡车的优劣,只有通过用户投入运营后的长期使用才能正确评价。今年以来,本刊开辟了一个新栏目“卡车用户跟踪”。本栏目将追踪并连续报道卡车用户选车、买车、用车的过程．目的在于真实再现车辆实际使用情况,反映用户心声,     

解放J6 CA4250跟踪报道（二）

卡车的优劣,只有通过用户投入运营后的长期使用才能正确评价。今年以来,本刊开辟了一个新栏目＂卡车用户跟踪＂。本栏目将追踪并连续报道卡车用户选车、买车、用车的过程,目的在于真实再现车辆实际使用情况,反映用户心声,构建用户与生产厂家沟通的平台。希望大家把自己在买车、用车、养车方面遇到的高兴事、烦心事讲出来;如果您不擅动笔,可以请人代笔或与编辑部联系,我们期待您的参与。     

一种多辐射源角度跟踪算法

为解决对多辐射源同时进行角度跟踪的问题,提出了一种将求根的正交传播算子方法(OPM)与零点跟踪相结合的新算法,实现了迭代的角度估计和自动关联.新算法引入了2个可变参数——遗忘因子和多项式方程阶数,通过调节这2个参数改变算法的性能,从而适应信噪比和目标角速度变化的信号环境.仿真结果表明,与传统方法相比,提出的算法具有更好的跟踪性能和灵活性,当信噪比高于0 dB时,其跟踪均方根误差小于0.15°.     

基于语义层次组成的ST-MRF交通事故检测算法

针对目前大部分交通事故检测算法没有考虑车辆相互遮挡的影响,导致在交通量比较大的情况下,算法运行结果比较差,为了解决这一问题,提出了基于类组成的时空马尔可夫随机场(简称ST-MRF)交通事故检测算法.该方法应用ST-MRF模型进行车辆跟踪,得到车辆的目标地图和运动矢量,获得交通流基本参数,结合安装在道路下游的检测器获得的交通流数据,采用语义层次算法对交通事件进行检测.为了验证算法的准确性,对该算法与仅仅使用基于ST-MRF车辆跟踪的得出的交通流数据来判断事故的发生的算法进行比较,发现本算法检测率要高.通过研究得出:基于语义层次组成的ST-MRF算法能在交通比较拥挤且车辆出现相互遮挡的情况下,准确检测到交通事件.      

一种基于ADS-B的雷达误差实时融合校正算法

针对我国中西部地区雷达未实现多重覆盖,大部分飞机未配备广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)机载设备,监视精度不高的问题,结合雷达误差模型理论,提出了基于ADS-B数据的雷达误差实时校正算法.该算法对同一时刻获得的多组ADS-B数据与雷达数据的差值进行数据融合,得到该时刻雷达误差的最优估计值,并对雷达进行误差校正.算例仿真结果表明:经该算法校正后,雷达测量的距离与真实距离之间的均方根误差约为50 m,测量的角度与真实角度之间的均方根误差约为0.04°,且校正后的航迹和真实飞行航迹基本重合.      

起重机电机拖动系统负载跟踪控制

为了使起重机电机拖动系统的电机以给定转速实时跟踪突变的负载转矩,通过等效折算得到了起升机构电机转子侧的等效转动惯量、等效负载转矩和电机拖动系统动力学方程;建立了按转子磁链定向同步旋转坐标系;应用转差角频率设计了跟踪负载转矩的矢量变频控制系统.实例计算表明:闭环系统的空载起动时间比开环系统快0.34 s,电机平稳起动,起动阶段开环和闭环系统的峰值电磁转矩差值达148 Nm;闭环系统电机消耗的电功率(综合节能的百分比)小于开环系统;在起动阶段,开环系统的峰值功率是闭环系统峰值功率的2.5倍.电机在空载起动阶段约节能50%,平稳运行阶段约节能30%.      

基于分块EnKF的非线性目标跟踪算法

针对滤波航迹的相关性以及初始状态的选择会对跟踪性能产生影响的问题,将集合卡尔曼滤波算法引入到非线性目标跟踪领域,验证了其可行性和有效性,提出了基于分块集合卡尔曼滤波的非线性目标跟踪算法.采用分块思想生成初始集合,使用协方差矩阵加权方法解决分块间的航迹相关问题.仿真结果表明基于分块集合卡尔曼滤波的目标跟踪算法计算复杂度和以往的集合卡尔曼滤波算法同阶的情况下可以提供更高的运动参数估计精度,解决了粒子滤波算法计算量大难以进行实时跟踪的问题.      

交叉口机动车运动轨迹特征提取与标定

为探讨机动车在交叉口的运行特性,采用复合特征提取算法获取图像上机动车运行的轨迹特征;在多边形线性扫描算法的基础上,考虑摄像机成像畸变的影响,引入中心偏移因子,提出了考虑中心偏移的多区域扫描标定算法,将运行轨迹图像特征转化为真实的运动特征;最后,与多边形线性扫描算法的计算结果及实测数据进行了对比,结果表明:该算法能够有效地提取交叉口机动车的运行轨迹,准确地表征机动车在交叉口的相关运行特性;与实测车速相比,计算得到的机动车速度误差小于4%.      

扰动观察法的MPPT负载突变误判现象研究

在光伏系统中,Boost电路常常作为前级电路,使其工作在最大功率点处,以向后级电路传输最大的能量。然而在系统运行过程中,由于后级电路在调整过程中以及到达稳态后负载的加载、掉载等原因,会造成后级电路等效输入电阻(前级电路输出电阻)发生变化。因此可能会造成前级Boost电路功率点比较发生错误,从而发生误判现象。针对前级电路在应用扰动观察法做MPPT时,负载突变对电路误判的影响,对电路从开始调整到电路稳态后的全过程中的误判现象做了理论分析和总结。最后搭建了Boost实验电路验证了分析的正确性。     

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.