基于FCD的旅行时间估计算法研究

根据FCD(Floating Car Data浮动车数据)的特点建立基于FCD旅行时间估计的Kalman滤波模型以及BP神经网络模型,运用上述两种模型进行路段旅行时间短时预测,路段平均旅行时间为输入变量,输出预测路段的旅行时间,并用实测数据进行分析验证.结果表明,针对路段短时旅行时间估计,Kalman滤波模型方法的预测精度要优于BP神经网络方法.     

铁路客运站复杂环境中的运动目标检测

采用分层组织的形式将传统高斯混合模型分为背景层、竞争层和噪声层,各层分别采用不同的更新机制,在各层之间引入晋级和降级机制以纠正可能存在的误判。采用基于轮廓检测的噪声滤波实现噪声层更新以消除噪声,并利用直方图匹配检测伪前景区域以提高对背景变化的适应能力。使用停车场视频和铁路客运站候车室视频对改进后高斯混合模型的检测效果进行了验证。验证结果表明:改进的高斯混合模型有效避免了长期静止的目标被融入背景,降低了光线突变或摄像机噪声的干扰,加快了背景改变时模型的更新速度,目标检测速度比传统GMM提高了10%。检则方法满足了铁路客运站智能视频监控实时性和准确性的要求,为视频分析奠定了基础。     

电动汽车整车控制器快速原型开发

整车控制器是电动汽车运行的核心单元。为实现电动汽车整车控制器快速原型的建模和开发,文章基于ASCET-MD和ASCET-RP软件平台,通过处理试验数据,分析和设计电动汽车整车控制器的控制策略,将控制策略实现为快速原型模型,载入ES910快速原型。通过与实车试验数据对比,验证了所建模型能够还原实车的整车控制器,实现其控制策略。该方法使基于ASCET和ES910平台的电动汽车整车控制器快速原型开发的可行性和有效性得到验证。     

舰船用混合型有源滤波器拓扑及原理综述

介绍了混合型有源滤波器三种基本的拓扑和滤波原理及近年来改进的拓扑结构和滤波原理,并对各种拓扑的性能进行了比较.     

基于PF-DC的多传感器目标跟踪算法

针对传统的粒子滤波(PF)的多传感器目标跟踪算法存在计算量过大的问题,研究了一种基于PF和数据压缩(PF-DC)的多传感器目标跟踪算法.仿真结果表明,与传统的串行多传感器PF算法相比较,该算法可以极大的降低算法的计算量,从而有效地提高算法的实时性.     

分布式多传感器无源定位综述

对分布式多传感器无源定位的概念进行描述,分析分布式多传感器无源定位的特点,详细阐述其国内外研究现状,深入分析了其关键技术问题(分布式无源定位技术、非线性滤波技术、数据关联技术),并给出了现阶段解决这些问题所采用的方法.     

基于邻域相关的自适应中值滤波算法

为改善图像效果,在对现有的椒盐噪声自适应中值滤波算法分析的基础上,提出了基于邻域相关的自适应中值偏移滤波算法。算法对自适应中值滤波算法的处理过程进行改进。当滤波窗口大于设定的最大值时,根据像素点邻域内的像素点灰度值分布在不同的区间,将像素点灰度值的复原分为偏大或偏小两种情况。受污染像素点的滤波输出值为偏移的中值,偏移的距离根据改进的自适应中值滤波算法运行时滤波窗口的大小来决定。从仿真结果可见:该算法滤波后的图像具有较高的峰值信噪比,对图像细节的保留能力和抑制椒盐噪声的能力都有一定的提高。     

LNG船液舱晃荡载荷滤波算法研究

晃荡载荷是船舶液舱及其内部结构的主要载荷,可能对船舶结构产生破坏。本文提出的用于处理LNG船液舱晃荡载荷的双重中值均值限幅组合滤波光顺方法能有效地为船舶结构设计和强度评估提供更加稳定、准确的晃荡载荷。针对模型液舱液体晃荡的数值模拟数据进行滤波分析,分析压力、速度和加速度值的滤波效果,分别与实验数据和小波变换滤波效果比较,并对滤波算法的滑移步长进行了敏感性分析,提出了合适的滑移步长取值。     

主从结构的自适应滤波器

根据理论分析，提出了一种主从结构的自适应滤波算法（ＡμＬＭＳ），它利用一个从自适应滤波器，按照最小均方误差准则，自动寻找主自适应滤波器的最佳步长矢量，使滤波器的特性得到显著的提高。计算机模拟实验结果验证了其良好的性能。该主从结构自适应滤波算法的思想可拓展至其它一些自适应滤波算法中去建立其相应的主从结构。     

火控系统相关噪声滤波器稳态增益的研究

针对现代战争中火控系统传感器的量测噪声的实际情况,经理论分析与推导,得到了具有相关量测噪声的Kalman滤波稳态增益的关系式,试图对火控系统滤波效能的提高进行实质性探索。