国家自然科学基金(60972119)
- 作品数：10 被引量：36H指数：3
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- 相关机构：河南大学西北工业大学上海交通大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信航空宇航科学技术更多>>
- 不完全量测下估计误差协方差与传感器精度上-下确界的关系被引量：3
- 2013年
- 在不完全量测下估计系统状态时,状态的稳态误差协方差与各个传感器精度指标有关.今提出一种新算法.可以根据估计误差协方差确定出传感器精度的上-下确界.算法根据稳态卡尔曼滤波的估计误差协方差表达式,推出传感器探测概率以及量测噪声方差指标的容差,并结合线性矩阵不等式求出传感器量测噪声方差的上-下界.根据这些结果,可以对给定的估计误差协方差,采用传感器精度指标的下界,从而在满足其他工程要求的前提下,放宽采样频率,降低传感器成本.
- 胡振涛李松刘先省李捷
- 关键词：状态估计传感器精度方差约束
- 基于泛化傅里叶描述子的运动目标检测
- 2012年
- 提出了一种两层运动目标检测算法.基于普通模型的第一层检测从当前帧中粗略地分割出运动目标.第二层检测包括两部分:首先,从粗略分割和所有历史分割中提取运动目标的泛化傅里叶描述子,然后基于描述子相似性度量,从历史分割中提取和粗略分割相似程度较高的部分组成新模型,并基于新模型得到第二层检测结果.普通模型与新模型均使用概率建模方法,两层检测均使用图分割技术.实验结果表明了该方法的有效性.
- 辛明李声威
- 关键词：运动目标检测傅里叶描述子图分割
- 阵元非均匀高斯白噪声背景下的近场声源定位研究被引量：2
- 2012年
- 为解决非均匀高斯白噪声背景下常规近场声源定位算法精度低的问题,提出一种基于噪声协方差矩阵估计的近场声源定位,预白化MUSIC算法,该方法首先从阵列输出数据中估计出噪声协方差矩阵,再利用估计出的噪声协方差矩阵预白化阵列协方差矩阵,从而提高常规算法的估计性能.仿真结果表明,在非均匀高斯白噪声背景下的近场声源定位中,预白化MUSIC算法定位性能高于常规MUSIC和Capon算法的估计性能.
- 刘先省吴振辉胡振涛金勇
- 关键词：声源定位MUSIC算法近场源
- 一种载频信息未知的目标方位估计快速算法被引量：1
- 2011年
- 针对载频未知目标方位估计方法的二维搜索运算量大的问题,提出一种基于分离变量方法的目标方位估计新方法,该方法通过泰勒展开将阵列的导向矢量近似为仅含有方位因子的矩阵和仅含有频率因子的向量的积,并通过矩阵变换将二维MUSIC方位估计的空间谱函数中的频率因子约去,在此基础上进行目标的方位估计。整个计算过程只需进行一维搜索即可获得多个目标的方位,有效地减少了原二维搜索算法的计算量。仿真结果表明:该方法高信噪比条件下均方根误差约为0.3°,可以满足工程需要。
- 金勇周柯黄建国张帆
- 关键词：载频一维搜索计算量
- 基于多传感器粒子权重优化的两级Rao-Blackwellized粒子滤波算法
- 2012年
- 针对粒子滤波（PF）计算量大、粒子退化以及缺乏对多传感器量测系统状态估计的适用性等问题的综合处理，提出了一种基于多传感器粒子权重优化的两级Rao．Black．wellized粒子滤波（RBPF）算法。该算法首先采用Rao—Blackwellized建模技术实现对被估计系统状态演化过程的建模，并结合加权融合策略完成多传感器量测对于粒子权重的优化。其次，通过两级预测更新机制的构建和引入，实现最新量测信息对于当前时刻粒子估计结果的修正。另外，考虑到重采样后粒子多样性枯竭问题，在滤波结果中蕴含冗余和互补信息的提取和利用的基础上，给出了一种粒子多样性增强方法。理论分析和仿真实验验证了此算法的可行性和有效性。
- 胡振涛付春玲刘先省
- 关键词：多源信息融合
- 宽带最大似然方位估计快速算法水池实验研究
- 2012年
- 建立了宽带阵列高分辨方位估计水池实验系统,进行了宽带最大似然方位估计快速算法的水池实验研究。研究结果表明,基于马尔可夫链蒙特卡罗方法宽带最大似然方位估计快速算法分辨能力强,突破了二分之一波束宽度,估计出了目标的方位。
- 金勇谢毅黄建国张帆
- 关键词：宽带最大似然
- 基于粒子优化的多模型粒子滤波算法被引量：21
- 2010年
- 针对模型信息引入粒子采样过程中导致用于逼近当前时刻真实状态与模型的粒子数减少问题,本文给出了一种基于粒子优化的多模型粒子滤波算法.在算法实现中,对每个粒子运行一个扩展卡尔曼滤波器,结合扩展卡尔曼滤波中预测更新机制实现最新量测信息的有效利用,进而提升单个采样粒子对于真实系统状态和模型逼近的有效性.理论分析和仿真结果表明:新算法在系统状态估计的精度以及模型辨识的准确性方面均明显地优于交互式多模型粒子滤波算法和多模型粒子滤波算法.
- 刘先省胡振涛金勇杨一平
- 关键词：交互式多模型扩展卡尔曼滤波模型辨识
- 基于无味粒子滤波的动态场景下高机动目标跟踪被引量：7
- 2010年
- 针对传统粒子滤波的目标跟踪算法存在粒子退化问题,提出了基于无味粒子滤波(UPF)的目标跟踪算法。为了将当前观测信息融入,采用无味卡尔曼滤波(UKF)生成粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果。针对目标在机动过程中引起的视觉形变以及背景的变化,又采用了颜色直方图作为目标的颜色分布模型,并与UPF相融合。仿真结果表明,该算法对动态场景下的高机动目标有较好的跟踪效果。
- 张苗辉刘先省
- 关键词：粒子滤波视频目标跟踪颜色直方图
- Generalized function projective synchronization of a class of delayed chaotic systems
- In the literatures,most studies mainly concentrate on synchronization of the finite-dimensional chaotic system...
- Xiangjun Wu Institute of Complex Intelligent Network System Henan University Kaifeng
- Cost Reference Particle Filter Based on Adaptive Particle Swarm Optimization in Observation Uncertainty
- Aiming at the effective approximation of sampling particle set relative to system state in observation uncerta...
- HU Zhen-Tao,LIU Xian-Xing~*,JIN Yong Laboratory of Image Processing & Pattern Recognition,Henan University,Kaifeng 475001,Henan,P.R.China
- 文献传递
