自适应跟踪

摘要： 无处不在的导航要求在所有时间、所有环境和所有方式下及时、不间断、准确地估计接收机的位置,并且高度依赖卫星可用性、几何结构和准确的定位估计。然而,在高度动态的环境中,由于阻塞、衰落和多径等原因,全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的可用性、连续性及准确性会受到严重影响。这将导致定位信息不准确、不可靠甚至不可用。为此,本文介绍GNSS系统基本情况和GNSS接收机性能评估方法,基于环境检测和特征描述,提出一种面向复杂环境的自适应GNSS接收机设计方案。该接收机方案能够满足高动态多径或非视距环境的应用要求。

摘要： 针对移动机器人在自适应跟踪方面存在跟踪避障精度不足的问题,设计了基于STM32F407ZGT6芯片的移动机器人自适应跟踪系统.该系统采用了基于IMM和VFH的新型避障方法实现移动机器人的自适应跟踪和避障功能,融合两者优势,有效适应目标的运动变化,解决了在趋势目标点附近存在的机关干扰和转向震颤的问题.通过MatLab对有、无障碍物2种方式进行仿真.结果证明,在无障碍物下具有较高的跟踪精度,在存在障碍物的情况下可实现有效避障且不存在抖动现象.

摘要： 针对传统太阳能路灯存在功能单一、太阳能利用率低与照明灯光控制不合理的问题,设计了一种小型智慧太阳能路灯控制系统.试验结果表明,该系统能够自适应跟踪太阳位置,使太阳能帆板获取最大光照强度,并能显示蓄电池电量存储信息.为更加合理使用电能,构建了一种基于太阳能路灯点亮优先、自适应调整灯光亮度与点亮时长的模糊控制策略.

摘要： 针对传统的核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标快速运动、尺度变化和遮挡情况下通常会导致跟踪失败的问题,在传统的KCF算法的基础上引入极限学习机(ELM),提出一种基于ELM和KCF的自适应目标跟踪方法.根据过去时刻的目标位置信息,利用ELM预测出当前帧目标的可能位置;在该位置上以目标区域为基础进行多尺度目标图像特征采样,通过KCF确定目标的最终位置和最佳尺度;通过计算目标位置响应图的振荡程度来自适应地改变模型的更新速率.在36组公开视频序列上对所提算法与6种当前主流的相关滤波跟踪算法进行了实验,所提算法取得了最好的跟踪精度和成功率,能够有效处理目标遮挡、快速运动和尺度变化等问题,具有较为重要的理论研究和应用价值.

摘要： 针对传统方法目标装饰图像特征点采集效率低且图像匹配准确率低的问题,提出一种目标装饰图像多维特征点集自适应跟踪方法.结合SIFI算法确定图像极值点,去除不稳定的边缘响应点,以极值点为中心,结合不同尺度的高斯核函数和图像卷积,得到尺度空间中的装饰图像,以欧式距离作为匹配相似性度量值,完成对装饰图像的特征向量匹配,从而生成匹配特征点集集合.采用光流跟踪法确定装饰图像的可靠性特征点集,利用仿射变换参数剔除掉被误处理的可靠特征点,结合显著性特征确定目标装饰图像跟踪框,实现对目标装饰图像多维特征点集的自适应跟踪.仿真结果表明,所提方法跟踪效率高达96％,图像特征匹配率高达95％,说明该方法能够高效准确地采集目标装饰图像特征.

摘要： 目标跟踪是计算机视觉中的关键问题,有着广泛的应用,由于现实场景中仍存在着众多问题,目标跟踪仍然具有巨大的研究价值.针对传统的核相关滤波器(K C F)算法在跟踪过程中存在的问题,文章提出一种结合位置相关滤波器和尺度相关滤波器的目标跟踪算法,同时依据跟踪效果,采取了自适应的模型更新策略.文章选取了公开视频序列进行测试,相较于KCF算法跟踪准确率提高了10％,尤其在光照变化、目标尺度变化等情况下有较强的适应性.

摘要： 为了有效解决机动目标自适应跟踪中系统误差的实时补偿问题,提出了一种基于修正输入估计的机动目标自适应跟踪与系统误差配准算法.该算法将目标机动加速度看作未知输入向量附加至状态方程,同时,将未知的系统误差向量附加至量测方程,推导出状态方程和量测方程扩维情况下目标滤波算法,在目标跟踪过程中实时估计机动加速度,并对系统误差进行配准.仿真结果表明,该算法可解决机动目标的自适应跟踪和系统误差实时修正问题.

摘要： 为了有效解决机动目标自适应跟踪中系统误差的实时补偿问题，提出了一种基于修正输入估计的机动目标自适应跟踪与系统误差配准算法。该算法将目标机动加速度看作未知输入向量附加至状态方程，同时，将未知的系统误差向量附加至量测方程，推导出状态方程和量测方程扩维情况下目标滤波算法，在目标跟踪过程中实时估计机动加速度，并对系统误差进行配准。仿真结果表明，该算法可解决机动目标的自适应跟踪和系统误差实时修正问题。

摘要： 针对传统的遥测天线跟踪技术方式单一,对GPS数据依赖程度高,无应对GPS欺骗干扰能力的问题,提出了一种针对双模导航武器的遥测天线自适应跟踪技术.该技术通过对双模导航武器遥测数据特征的分析,提取出武器的GPS和北斗导航位置信息,计算出目标相对于观测点的俯仰、方位角,自适应的对其进行过滤,选择合适的引导方式,并通过网络控制天馈系统对空基精确制导武器进行跟踪.该技术充分利用武器的GPS和北斗位置信息,有效地提高了遥测天线的跟踪能力,保证了遥测数据的接收.

摘要： 针对目前的太阳能单一检测方法和即刻跟踪方式存在检测不精确，跟踪耗能等问题，论文首先提出采用模糊综合评判智能检测方式确定太阳的方位，即光电传感器与太阳运动规律算法分别获得太阳方位，然后根据不同的天气条件，利用模糊综合评判方法确定太阳的高度角与方位角。其次，提出根据天气预报信息、光照强度、风速风向、环境温度及太阳电池背部温度等多种信息，启动太阳能智能自适应跟踪控制模式，获得是否跟踪及跟踪的转速及转角等，驱动步进电机。论文提出的智能检测与自适应跟踪方法不仅适合不同的天气条件，而且有效降低系统运行功耗，减小机械结构损耗，能够在实际的太阳能光伏发电工程中应用。

摘要： 结合机动目标检测和自适应跟踪算法各自的特点,本文将两种方法结合起来,设计了一种增益可调自适应多模型卡尔曼滤波器,通过仿真结果可以看出,此方法兼具了两类算法的优点,无论在滤波收敛速度,还是在滤波精度上都有所提高。因此该方法对提高目标跟踪的稳定性是有效的。

摘要： 本文利用控制Lyapunov函数方法，针对一类水下航行器设计出了一种非线性自适应跟踪器.该控制器可以使航行器在阻尼参数未知的情况下，自适应地跟踪任意时变有界光滑的轨迹，并且可以将跟踪误差控制到任意小的范围内.理论证明与仿真研究揭示了该方法的正确性与有效性.

摘要： 针对阶数和参数皆未知的离散时间线性随机控制系统(ARMAX模型),提出一种阶数和参数同时进行递推估计的算法,并设计出基于此算法的自适应跟踪系统,在一定条件下能保证闭环系统的全局稳定性和输出跟踪的渐近最优性,而且阶数和参数的估计都具有一致性.

摘要： 针对采用雷达/红外双模复合制导的机动目标跟踪问题，采用自适应机动目标的“当前”统计模型，推导出自适应转换卡尔曼滤波(ACMKF)方法，并进行了目标跟踪的仿真分析。仿真显示，ACMKF 在跟踪机动目标时，对于非线性情况适应性强，位置、速度和加速度滤波误差小，稳定性好。ACMKF通过对机动目标的自适应估计，性能优于一般的转换坐标卡尔曼滤波（CMKF)方法。

摘要： 针对模糊控制器参数在线调节方面的不足,提出了一种基于粒子群算法优化的模糊控制器,对模糊控制器参数进行全局优化,并用于无刷直流电机的控制中。系统使用电流和转速双闭环控制,速度环采用粒子群优化模糊控制器。并在仿真实验中实现控制器参数的在线调节,系统较好地实现了给定速度参考模型的自适应跟踪,具有控制灵活、适应性强等优点,同时又具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。

摘要： 随着精确制导武器的发展和光电探测、制导技术的进步,红外光电导引头和雷达导引头的复合制导方式成为研究热点。针对机动目标的跟踪问题,采用自适应机动目标的"当前"统计模型,推导出自适应转换坐标卡尔曼滤波(ACMKF)方法,并进行了目标跟踪仿真分析。仿真表明,ACMKF在跟踪机动目标时,对于非线性情况适应性强,位置、速度和加速度滤波误差小,稳定性好。ACMKF通过对机动目标的自适应估计,性能优于一般的转换坐标卡尔曼滤波(CMKF)方法,在复合制导跟踪机动目标方面具有很好的工程应用前景。

摘要： 本文用最小二乘法估计随机系统模型中的未知参数,设计了带有有界外界激励的自适应控制器,得出了闭环稳定性,自适应控制跟踪的鲁棒性和估计误差的鲁棒性.

摘要： 本文用最小二乘法估计随机系统模型中的未知参数,设计了带有有界外界激励的自适应控制器,得出了闭环稳定性,自适应控制跟踪的鲁棒性和估计误差的鲁棒性.

摘要： 公开了用于多线多相接口上的数据通信的方法、装置和系统。一种校准方法包括：在校准时段期间将3相信号配置成包括高频分量和低频分量，以及在3线接口的每条导线上传送该3相信号的一版本。每条导线上传送的3相信号的版本与3线接口的其他导线中的每条导线上传送的3相信号的版本异相。3相信号可被配置成使得接收机能够确定3线接口的某些操作参数。

摘要： 提供了一种无线通信方法。该方法包括分析来自无线通信的一个或多个信道状况，并参照信道状况来自动地调整频率跟踪环路增益或时间跟踪环路增益。

摘要： 本文提出了一种基于两种互补跟踪算法的自适应目标跟踪方法。首先，以拉普拉斯滤波模块锐化图像做图像预处理，加强图像边缘信息，获取更好的方向梯度直方图特征。然后，针对核相关滤波用于目标遮挡、快速运动变形、“渐变”目标等情况的目标跟踪时很容易发生模型漂移，后续也难以再跟踪到目标，提出利用两种互补的跟踪算法的预测框面积的交并比自适应控制位置滤波器的更新。通过在标准测试集上与其他算法的对比实验，说明了本发明具有良好的跟踪准确性。

摘要： 本发明提供了一种基于跟踪精度与风险控制的自适应主动传感器跟踪方法，首先通过量测数据采样获得跟踪目标的参数以及状态信息，利用动态模糊贝叶斯网络（DFBN）的方法对目标的威胁度进行评估，并结合主动传感器信号被跟踪目标截获的概率对威胁风险进行预测；其次，利用目标预测协方差以及量测噪声协方差对主动传感器的跟踪精度进行评估；最后，通过融合跟踪精度以及风险控制构建效能函数对主动传感器资源进行合理地分配；本发明对威胁风险的评估方法进行改进，更加准确、合理地对目标威胁风险进行了预测；其次将跟踪精度与风险控制融合构建了自适应主动传感器跟踪方法，更加适用于复杂多变的现实环境，提高了对目标的跟踪能力。

摘要： 公开了用于多线多相接口上的数据通信的方法、装置和系统。一种校准方法包括：在校准时段期间将3相信号配置成包括高频分量和低频分量，以及在3线接口的每条导线上传送该3相信号的一版本。每条导线上传送的3相信号的版本与3线接口的其他导线中的每条导线上传送的3相信号的版本异相。3相信号可被配置成使得接收机能够确定3线接口的某些操作参数。

摘要： 提供了一种无线通信方法。该方法包括分析来自无线通信的一个或多个信道状况，并参照信道状况来自动地调整频率跟踪环路增益或时间跟踪环路增益。

摘要： 本发明属于切换系统技术领域，公开了一种预设跟踪精度自适应神经网络跟踪控制方法及系统。为了逼近未知非线性函数和未知周期时变参数，分别引入径向基神经网络和傅立叶级数展开，并首次处理了逼近误差上界。引入两个双边光滑的切换函数，构造一个满足所有子系统的公共李亚普诺夫函数。利用反步法和公共李亚普诺夫函数理论，构造一种新的自适应神经网络控制方案。本发明实现了跟踪误差收敛到预先设定的零点的邻域内，保证了跟踪误差的预设性能及闭环系统的所有信号半全局一致最终有界。本发明结合实际问题，建立模型并求解模型获取结果，对于数学与工科问题的交叉研究提供了新思路和解决办法。

摘要： 本发明公开了一种载波环路自适应跟踪方法，属于无线通信技术领域。本发明在现有自适应载波跟踪环路中引入基于神经网络模型的系统噪声修正模块，在接收信号较强时对神经网络模型进行训练，并在时变噪声估计器无法同时估计系统噪声和量测噪声时，利用神经网络模型的预测输出对时变噪声估计器所估计出的系统噪声进行修正。本发明还公开了一种自适应载波跟踪环路。本发明有效解决了现有自适应载波跟踪环路中时变噪声估计器无法同时调整系统模型和量测模型的不确定性问题，有效提高了载波跟踪环路的性能。

摘要： 本发明公开了一种基于核相关滤波跟踪的圆形目标尺度自适应跟踪方法，首先，输入图像，调整图像的分辨率；其次，通过核相关滤波跟踪模型预测当前目标的跟踪区域；然后，根据目标区域获取自适应阈值集，获取目标边缘有效特征点并进行边缘拟合并修正跟踪区域位置及图像分辨率；最后，更新核相关滤波跟踪模型，进行下一次预测。本发明改进了核相关滤波跟踪的圆形目标尺度不能自适应改变的问题；提高跟踪模型的可靠性；提升了目标模型的在线训练速度以及检测速度，提升了跟踪的实时性。

摘要： 本发明公开了一种载波环路自适应跟踪方法，属于无线通信技术领域。本发明在现有自适应载波跟踪环路中引入基于神经网络模型的系统噪声修正模块，在接收信号较强时对神经网络模型进行训练，并在时变噪声估计器无法同时估计系统噪声和量测噪声时，利用神经网络模型的预测输出对时变噪声估计器所估计出的系统噪声进行修正。本发明还公开了一种自适应载波跟踪环路。本发明有效解决了现有自适应载波跟踪环路中时变噪声估计器无法同时调整系统模型和量测模型的不确定性问题，有效提高了载波跟踪环路的性能。