载运危险货物船舶电气关键技术要求分析

根据《国际海运固体散货(IMSBC)规则》和《国际海运危险货物(IMDG)规则》的有关规定,以及《国际海上人命安全公约》(SOLAS)、CCS《钢质海船入级规范》及国际电工技术委员会IEC60092-506的相关要求,着重对危险区域划分的关键要点、以及船舶载运不同危险货物,有关电气设备需采取不同安全措施的关键技术要求进行分析和阐述,供船舶设计,审图及发证参考。     

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。     

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。     

基于增益调度的大压力筒压力跟踪控制

针对大压力筒压力控制的大惯性特征,采用控制进出压力筒液体容积的方式,实现压力筒内部压力的精确跟踪。建立系统非线性数学模型,在平衡点处线性化系统状态方程,采用极点配置方法设计系统在平衡点处的状态反馈解耦控制器。结合增益调度控制器设计策略,采用Back to turn(BTT)方法,得到系统全局保稳定控制器。仿真结果表明了本文所提出的控制器设计方法的有效性。     

基于采样的非线性滤波算法比较

在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,通常采用EKF作为状态估计方法提高估计精度。由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,将系统进行线性化近似存在估计误差,从而影响目标跟踪的精度。为了获得更高的估计精度,介绍了几种非线性滤波算法,包括unscented卡尔曼滤波算法、简单粒子滤波算法以及无味粒子滤波算法（UPF）。分析了这几种算法的原理和实现,对各种算法的适应性进行了比较。通过目标跟踪仿真实验,表明UKF、PF较EKF估计精度和收敛速度有所提高。     

一种基于位置误差检测门限的机动目标跟踪算法

文章针对交互多模型算法（IMM）运算量大、模型集设定偏离真实目标机动轨迹等情况,通过将变结构交互多模型算法（VSMM）的机动检测准则进行改进,提出了一种基于位置误差检测门限的VSMM算法。通过将两种算法的跟踪效果进行仿真对比,结果说明文章所提算法能够较为有效地改善对机动目标的跟踪情况,具有一定的理论价值。     

电离层闪烁对GPS接收机跟踪环路的影响

电离层闪烁是影响卫星导航系统定位性能的重要因素之一。该文介绍了在电离层闪烁的研究中,表征幅度闪烁强度的S4指数。建立电离层闪烁对信号载噪比的影响模型,得到了不同强度的幅度闪烁导致GPS接收机跟踪环路失锁的概率情况。最后分析出,随着载噪比的降低和电离层闪烁强度的增大,接收机跟踪环路的失锁概率也就越大。     

融合多模型的粒子滤波运动目标实时跟踪算法

提出了一种融合多模型的粒子滤波跟踪新算法(MMGPF),并将其应用于行人与汽车跟踪。此跟踪算法特点在于:(1)将Camshift跟踪算法和AdaBoost分类器的输出作为观测值优化建议概率分布;同时,改进粒子滤波的算法结构,有效地提高了粒子滤波的采样效率;在不影响跟踪性能的情况下,大幅减少了跟踪所需粒子数。(2)用两种描绘子提高对似然性的估计。(3)采用两种有效措施提高算法的实时性。通过多模型融合,有效地解决了目标跟踪过程中由于目标相互遮挡、目标消失再重现、光照变化和目标与背景颜色相近所造成的跟踪丢失。行人和汽车的跟踪试验结果证明该算法具有鲁棒性和实时性。     

无迹卡尔曼滤波及其在三维水下目标跟踪系统中的应用

无迹卡尔曼滤波算法(UFK)以少量的采样点表示随机变量的分布,通过非线性系统传播,能以三阶精度获得非线性变换的均值和协方差的估计．文章将其应用于三维水下目标跟踪系统中．通过系统的Mome Carlo仿真,验证了该滤波算法比传统的扩展卡尔曼滤波具有更高的滤波精度．