观测模型

摘要： 针对传统粒子滤波算法在跟踪目标所处环境迁移,目标姿态变化和发生遮挡时容易出现跟踪框漂移现象,提出一种基于灰狼算法优化的粒子滤波跟踪方法(GWOPF)。首先,将全局特征HSV颜色特征和局部特征方向梯度直方图(HOG)特征加权融合建立观测模型;然后,用灰狼算法(GWO)优化粒子滤波算法结构,利用GWO位置更新机制改善粒子空间分布状况,在粒子重采样前进行权值自适应调节,解决原始粒子滤波方法采样时出现的粒子退化问题并优化滤波效果。实验结果表明,改进后的算法在具有挑战的Tiger和Girl视频序列中跟踪成功率分别达到了97.5%和95.0%,单帧处理时间缩短至24.6 ms和18.4 ms,具有较高的跟踪精度和良好的鲁棒性,能够应对跟踪目标发生旋转、部分遮挡等情况以及实时性要求。

摘要： 由于传统方法没有充分考虑加性噪声对图像处理效果的影响,导致去模糊处理后图像易丢失细节信息,峰值信噪比较小以及图像清晰度较差的问题.为此提出基于稀疏约束的离焦图像多尺度去模糊方法.通过建立观测模型,判断图像斑点位置,消除离焦图像中因噪声引起的序列斑点,降低加性噪声的影响程度.进而分离离焦图像中的前景聚焦和离焦背景区域,提取出离焦图像的深度图.最后通过稀疏约束获取模糊核,并运用该模糊核实现对离焦图像的去模糊处理.实验结果表明,所提方法在图像细节保留、清晰度提升和峰值信噪比方面均具有优越性,有效提升了图像的感官效果.

摘要： 针对电动机旋转编码器存在的测量精度受环境影响较大、故障率高、价格昂贵的问题,设计基于矿用架线式电动机车的无速度传感器矢量控制系统.在分析异步电动机数学动态模型以及转子磁链矢量控制基本原理的基础上,设计矿用架线式电动机车无速度传感器矢量控制系统,采用电压/电流混合磁链观测模型以及基于反电动势的MRAS转速观测模型对异步电动机的实时转速进行估算.经实验室验证结果表明:所设计的控制系统估算出的异步电动机的实时转速符合精度要求,运行频率高于30 Hz后,误差小于1％.

摘要： 蒙特卡洛定位(MCL)算法存在计算量大、定位精度差的问题,由于二维码具有携带信息的多样性、二维码识别的方便性与易用性的特点,提出一种融入二维码信息的自适应蒙特卡洛定位算法.首先,利用二维码提供的绝对位置信息修正里程计模型的累计误差后进行采样;然后,采用激光传感器提供的观测模型确定粒子的重要性权重;最后,因为重采样部分采用固定样本集会导致大计算量,所以利用Kullback-Leibler距离(KLD)进行重采样,根据粒子在状态空间的分布情况自适应调整下一次迭代所需粒子数,从而减小计算量.基于移动机器人进行的实验结果表明,改进算法与传统蒙特卡洛算法相比定位精度提高了15.09％,时间缩短了15.28％.

摘要： 针对拒止环境下,载体导航设备性能受限严重,甚至丧失导航能力的问题,开展抗拒止环境的全源导航子系统模型研究.在明确全源导航内涵的基础上,归纳几种常见的全源导航方式,并引出拒止环境的概念;然后总结多种新兴的全源导航子系统模型;最后对全源导航的关键问题进行探讨.通过研究,为完善载体在复杂的拒止环境中高精度、高可靠性的导航体制提供技术参考.

摘要： In view of the inherent defects of traditional collison avoidance systems in respects of perception range, and recognition accuracy etc. due to adopting single sensor for target recognition, a target recognition method based on the information fusion of radar and machine vision is proposed. With the method, after target sequence is obtained, Mahalanobis distance is introduced to conduct observed values matching on the basis of taget level fusion method. Then joint probability data association ( JPDA) algorithm is applied to data fusion, and the observation model and state model of the system are set up to achieve target recognition based on information fusion. The results of verification test show that the method based on radar and camera data can fulfill accurate target recognition and positioning with wider adaptive engineering field.%鉴于传统车辆避撞系统中,因采用单一传感器进行目标识别,在感知范围、识别准确性等方面存在的固有缺陷,本文中提出了一种基于雷达与机器视觉信息融合的目标识别方法.该方法获取目标序列后,在目标级融合方法的基础上,引入马氏距离进行观测值匹配.再应用联合概率数据关联(JPDA)算法进行数据融合,建立系统观测模型与状态模型,从而实现了基于信息融合的目标识别.试验验证结果表明,该方法基于雷达与摄像头数据,可实现目标的准确识别与定位,其工程适应面更广.

摘要： 采用数学模型法对磷酸铁锂电池进行非线性建模,优化了状态模型及观测模型.模型考虑了充放电倍率、温度、老化循环寿命等因素,对电池松弛效应及极化现象影响进行建模补偿,提高了电池建模的准确度,降低了不同条件下因电池模型造成电池荷电状态(SOC)估算的误差影响.在电池模型参数辨识基础上,提出采样自适应Sigma卡尔曼算法构建SOC估算模型,按照非线性模型对状态变量的分布构建Sigma采样序列,采用模型输出残差更新噪声协方差,赋予Sigma采样序列最优估计及噪声的权值,并实现误差量的实时更新,降低计算复杂度.通过持续大电流、间断电流、变电流放电及充电实验条件下的SOC估算对比实验,验证了自适应Sigma卡尔曼算法快速收敛性,数学描述更准确,具备较高的SOC的观测准确度.%The nonlinear model was applied to describe the lithium iron phosphate battery by mathematical model method,and the status model and observation model were optimized.Take into consideration the influences of charge-discharge rate,temperature variation and aging cycle life,the status model was improved.The observation model was also compensated for battery relaxation and polarization effect.Thus,the battery modeling accuracy was enhanced,and state of charge (SOC)estimation error caused by battery model was reduced under different conditions.Then,on the basis of the parameters identification for battery model,an improved adaptive sigma Kalman filter algorithm was proposed to construct the SOC estimation model.According to state variables distribution of the nonlinear model,the sigma sample sequence was built.Each model residual error covariance of output was used to update the covariance of the noise in real time.The optimal estimate sigma sampling sequence and the weights of noise were also reassigned by real-time updates with low computational complexity.The experiments were carried out to estimate the properties by charge,continuous-current discharge,backlash-current discharge and varying current discharge mode.The results verify the rapid convergence and more accurate mathematical description.It is shown that the accuracy of SOC estimation is improved using proposed model and algorithm.

摘要： The traditional tracking method based on sparse representation may tend to be unstable when processing chal-lenging videos and the phenomenon of tracking drifting may occur when the target is occluded during the process of ob-ject tracking. To solve the problem, a novel approach of object tracking based on sparse representation of sub-region matching is proposed. Firstly, the object template is divided into several sub-regions and the observation model is estab-lished by LK image registration algorithm to predict the object motion state of next frame. Then, the region of observation model of prediction is equally divided and the optimal sub-region in the matching process is searched. Finally, by introduc-ing a new template correction mechanism in the process of template update, it overcomes the phenomenon of tracking drifting effectively. The experimental results demonstrate that the proposed tracking algorithm has ideal effect of tracking in the case of object occlusion, motion, illumination and complex background when the multiple object tracking algorithm is tested under different video sequences, and it has well tracking performance compared to traditional tracking method based on sparse representation.%经典稀疏表示目标跟踪算法在处理复杂视频时不免出现跟踪不稳定情况且当目标发生遮挡时易发生漂移现象.针对这一问题,提出一种基于子区域匹配的稀疏表示跟踪算法.首先,将初始目标模板划分为若干子区域,利用LK图像配准算法建立观测模型预测下一帧目标运动状态.然后,对预测的目标模型区域进行同等划分,并在匹配过程中寻找最优子区域.最后,在模板更新过程中引入一种新的模板校正机制,能够有效克服漂移现象.将该算法与多种目标跟踪算法在不同视频序列下进行对比,实验结果表明在目标发生遮挡、运动、光照影响及复杂背景等情况下该算法具有较为理想的跟踪效果,并与经典稀疏表示跟踪算法相比具有较好的跟踪性能.

摘要： 论文利用模糊推理方法提出了一种基于多特征融合的粒子滤波跟踪算法.该算法不但有效继承了传统的固定权值融合方法,并且依据模糊推理对跟踪期间信息的可靠性来输出权值的大小.根据目标模型的形状信息和颜色信息特征的观测似然函数获取各自在跟踪过程中的权值;依据模糊推理,对跟踪期间某一个变化明显而丢失目标的特征信息改变其权值,同时相应的改变另一个特征信息的权值继续无误差的来跟踪目标.与现有的经典的算法相比,提出的算法有更好的跟踪性能及较小的定位误差.实验结果表明了论文所提出算法的有效性.%This paper proposes a modified particle filter algorithm based on multi-feature fusion by using the fuzzy reasoning method.The method effectively follows fusion methods with the fixed weight, at the same time, the fuzzy inference based upon the reliability of tracking information to decide the weight.We seek the each tracking weight ratio according to the observation likelihood function of target model's sharp and color feature.On the basis of fuzzy reasoning, when the feature information changed during the course of tracking, we can change its weight ratio, at the same time change another feature information weight ratio to continue tracking target without error.Compared with the existing classic algorithms, the proposed algorithm has a better tracking performance property and smaller positioning error.The experimental result shows the better effectiveness than the presented algorithm.

摘要： 本文给出了深空探测自主导航的观测模型与可观测分析方法.首先给出深空自主导航的几种观测模式,并建立其相应的观测模型;然后分别描述了自治非线性系统和随机非线性系统的可观测分析方法;最后,利用数值分析方法分析了一种观测模式对应的导航系统状态的可观测度,并对比两种方法给出的结果,分析了摄动因素和观测噪声对导航系统状态估计的影响,为导航敏感器的选择和滤波器的设计提供参考信息.

摘要： 本文建立了一个天基低轨红外卫星的观测模型.假设红外传感器无法观测以地球为背景的目标,通过卫星、目标和地球的几何关系给出了传感器对观测目标的可视性原则.引入了红外传感器作用距离公式,根据目标的温度、面积等信息动态计算传感器的探测距离.由于红外传感器只能获取对目标的角度信息,单颗卫星无法对目标进行定位,因此本文引入了基于最小二乘法的多传感器跟踪方法对目标进行交叉定位.在获取观测信息后,使用扩展卡尔曼滤波器对卫星位置误差、姿态误差、传感器指向误差、像元分辨率等引起的观测误差进行平滑,以获得更好的观测结果.最后,给出了一个24/3/1构型的低轨星座对一条低轨道外大气层目标的观测仿真算例,结果显示,卫星在整条轨迹上均能对目标进行观测,扩展卡尔曼滤波可以大幅度减小观测误差.

摘要： 为观测区域网站群在网站、频道、栏目(专题)、网页四个层次上的在线信息资源分布特征,本文以区域、行业为主导因素,提出了基于用户视角的人机结合的观测模型,实现了区域在线网络信息资源的定量化观测与分析,将其用于西部农业网站群的实证研究,得到西部网上农业在线信息资源的编辑、发布、地域等分布特征.

摘要： 本文研究了基于极大后验估计的高光谱影像分辨率增强的方法,该方法首先挖掘影像内在的观测模型,建立极大后验估计的代价函数,随后针对高光谱影像数据量大的特点,通过光谱影像的分块实现代价函数的参数估计,获得增强后的影像.试验证明,基于极大后验估计的高光谱影像增强算法不仅理论严密,而且影像的增强效果较之其他增强方法好.

摘要： 直接转矩控制(DTC)的基本思想就是同时控制电机的定子磁链和电磁转矩,因此定子磁链观测是直接转矩控制中至关重要的一环.进行定子磁链观测的时候,无论是定子磁链幅值或是相位观测的准确性都将影响电压状态的正确选择,从而直接影响系统的控制性能.由于直接检测方法存在不少工艺和技术上的问题受气隙齿谐波磁场的影响,测量误差较大,故现在实用的系统中多采用间接观测的方法,即利用容易检测的电压,电流或转速,借助异步电机数学模型计算所需磁链的幅值和相位.本文介绍，1异步电动机数学模型的基本方程，2异步电动机的定子磁链模型，3三种模型的仿真结果。

摘要： 卫星导航增强系统是依托于某导航系统GEO卫星建立的GPS广域差分系统。由分布于全国各地的参考站提供广域增强系统差分改正及完善性信息所需要的基本观测数据。参考站采取全自动工作方式，所有设备由参考站数据处理系统统一管理。来自双频GPS接收机、气象传感器、通信终端等设备的数据均实时传送至参考站数据处理系统，经处理后通过入站链路和专用卫通网将需要数据由通信终端发往中心站。

摘要： 卫星导航增强系统是依托于某导航系统GEO卫星建立的GPS广域差分系统。由分布于全国各地的参考站提供广域增强系统差分改正及完善性信息所需要的基本观测数据。参考站采取全自动工作方式，所有设备由参考站数据处理系统统一管理。来自双频GPS接收机、气象传感器、通信终端等设备的数据均实时传送至参考站数据处理系统，经处理后通过入站链路和专用卫通网将需要数据由通信终端发往中心站。

摘要： 卫星导航增强系统是依托于某导航系统GEO卫星建立的GPS广域差分系统。由分布于全国各地的参考站提供广域增强系统差分改正及完善性信息所需要的基本观测数据。参考站采取全自动工作方式，所有设备由参考站数据处理系统统一管理。来自双频GPS接收机、气象传感器、通信终端等设备的数据均实时传送至参考站数据处理系统，经处理后通过入站链路和专用卫通网将需要数据由通信终端发往中心站。

摘要： 卫星导航增强系统是依托于某导航系统GEO卫星建立的GPS广域差分系统。由分布于全国各地的参考站提供广域增强系统差分改正及完善性信息所需要的基本观测数据。参考站采取全自动工作方式，所有设备由参考站数据处理系统统一管理。来自双频GPS接收机、气象传感器、通信终端等设备的数据均实时传送至参考站数据处理系统，经处理后通过入站链路和专用卫通网将需要数据由通信终端发往中心站。

摘要： 卫星导航增强系统是依托于某导航系统GEO卫星建立的GPS广域差分系统。由分布于全国各地的参考站提供广域增强系统差分改正及完善性信息所需要的基本观测数据。参考站采取全自动工作方式，所有设备由参考站数据处理系统统一管理。来自双频GPS接收机、气象传感器、通信终端等设备的数据均实时传送至参考站数据处理系统，经处理后通过入站链路和专用卫通网将需要数据由通信终端发往中心站。

摘要： 本发明公开了一种微观驱油可视化模型的观测装置及观测方法，观测装置包括：光源设备、模型观测区设备和观测设备，光源设备包括发光设备和光传输设备，光传输设备接入模型观测区设备内部，发光设备发出的光通过光传输设备进入模型观测区；模型观测区设备包括具有观察玻璃窗的顶盖、中间筒、可视化模型和底盖；可视化模型固定在中间筒的中部；中间筒内充满围压液，中间筒的筒壁上设置接入光传输设备的光传输设备入口；底盖上设有光反射设备，进入中间筒的光经过光反射设备的反射，到达可视化模型；观测设备透过观察玻璃窗观测可视化模型。减少了透射光的折射损失，保证足够光强。优化结构，充分发挥显微镜的显微能力。

摘要： 本发明公开了一种微观驱油可视化模型的观测装置及观测方法，观测装置包括：光源设备、模型观测区设备和观测设备，光源设备包括发光设备和光传输设备，光传输设备接入模型观测区设备内部，发光设备发出的光通过光传输设备进入模型观测区；模型观测区设备包括具有观察玻璃窗的顶盖、中间筒、可视化模型和底盖；可视化模型固定在中间筒的中部；中间筒内充满围压液，中间筒的筒壁上设置接入光传输设备的光传输设备入口；底盖上设有光反射设备，进入中间筒的光经过光反射设备的反射，到达可视化模型；观测设备透过观察玻璃窗观测可视化模型。减少了透射光的折射损失，保证足够光强。优化结构，充分发挥显微镜的显微能力。

摘要： 课题在于，以简化的处理对水蒸气等具有频谱的现象进行观测。解决手段在于，观测信号生成装置(10)具备本地信号发生器(112)、混合器(131)、混合器(132)、IF滤波器(141)及IF滤波器(142)。混合器(131)将观测对象的RF信号与本地信号混合，输出第1IF信号。混合器(132)将RF信号与本地信号混合，输出第2IF信号。IF滤波器(141)在通带中包含从RF信号的频率减去本地信号的频率而得到的第1中间频率，在衰减带中包含从本地信号的频率减去RF信号的频率而得到的第2中间频率，对第1IF信号进行滤波处理来生成第1观测信号。IF滤波器(142)在衰减带中包含第1中间频率，在通带中包含第2中间频率，对第2IF信号进行滤波处理来生成第2观测信号。

摘要： 本发明为一种水蒸气观测装置(10)，包括天线(40)、射频放大器(30)、频率设定部(21)以及水蒸气指标算出部(22)，其中，天线(40)接收从含水蒸气的大气中辐射的电波，射频放大器(30)将接收到的电波放大而生成观测信号，频率设定部(21)根据观测信号来设定精度劣化频率除外的多个观测频率，水蒸气指标算出部(22)使用多个观测频率的谱强度来算出水蒸气指标，由此，能够精度佳地观测水蒸气量。

摘要： 本申请包括扫描式电子显微镜(15)、检测观测对象离子的观测对象离子检测部(20)、向连接于试样(17)背面侧的观测对象气体配管(14)提供观测对象气体的观测对象气体提供部(19)、能够安装试样(17)作为分隔分析室(11)与观测对象气体配管(14)之间的隔膜的隔膜型试样架(12)、以及控制部(50)，控制部(50)获取SEM图像的同时，在提供观测对象气体并在通过分析室(11)与观测对象气体配管(14)之间的差压使试样产生应力的状态下，通过电子激发脱离，检测向试样内扩散并向表面逸出的观测对象气体，并获取观测对象离子的ESD图像，由此能够探求由观测对象气体引起的结构材料脆化现象这样的劣化现象的机理。

摘要： 超声波观测装置(3)具备：B模式图像生成部(351)，其生成B模式图像；模式选择信息输入部(381)，其输入模式选择信息；边界图像合成部(361)，其生成边界合成图像，该边界合成图像是对超声波图像以在超声波图像上显示利用网眼状的边界分割出的多个分割区域的方式进行处理而得到的图像；区域选择信息输入部(382)，其输入对B模式图像的任意的区域进行选择的区域选择信息；以及关心区域设定部(334)，其基于在区域选择信息中选择出的任意的区域，利用与在模式选择信息中选择出的动作模式预先对应的关心区域设定方法来进行计算，由此设定关心区域。由此，提供一种能够通过简单的操作来设定适于每个动作模式的关心区域的超声波观测装置。

摘要： 本发明公开沉降观测点构件，包括预埋件、观测件；所述预埋杆的一端为预埋端、另一端为预埋杆连接端；所述观测杆呈L形，其一端为观测杆连接端、另一端为观测端；所述预埋杆连接端与所述观测杆连接端可拆卸连接；所述预埋端上设置有紧固装置，所述紧固装置与所述预埋端活动配合且能沿着所述预埋杆的轴向移动；所述紧固装置用以将预埋杆紧固在结构钢筋上；所述观测端设置有十字形标示结构。本发明还公开沉降观测的方法。本发明具有预埋件牢度高、能提高测试精度、简便实用，结构合理的优点。

摘要： 本发明公开了一种基于神经网络观测器的推进电机无模型自适应预测控制方法，用于解决半潜船吊舱推进电机在复杂海况下存在的未建模动态、负载扰动问题。其步骤包括：建立吊舱推进电机离散动力学模型；根据离散动力学模型，建立系统的动态线性化数据模型以及多步预测方程；利用神经网络观测器对非线性扰动项进行估计，并将估计结果反馈到控制律中进行扰动补偿；根据基于神经网络观测器的推进电机无模型自适应预测控制方法确定控制方案。本发明通过引入未来时刻的输入信息，有效提高吊舱推进电机控制系统的控制性能与鲁棒性。

摘要： 本发明提供了一种便于观测的公路设计用路基规划模型，涉及公路设计技术领域，包括：横架，所述横架的前端设置有竖架；所述竖架的前侧开设有滑槽；所述竖架的前侧底部设置有凸块；所述竖架的前侧居中位置滑动安装有下滑件；所下滑件的前侧底端设置有联动杆；所述驱动齿条的前侧设置有行程件；所述行程件呈倾斜状结构；所述行程件的前侧偏下位置开设有行程槽。本发明在使用人员离开设计区域时，模型板能够自动旋转缩减自身占用空间，降低本规划模型存放时所占用的空间面积，解决了现有路基规划模型的折叠收缩工作需要人工手动来专属完成的，无法在使用人员不使用路基规划模型时，使路基规划模型自动缩减占用面积问题。

摘要： 本发明提供一种定子电阻鲁棒的混合模型磁链观测系统，包括无功模型参考自适应系统、电流模型、电压模型，所述无功模型参考自适应系统包括无功参考模型和无功可调模型，通过调节无功可调模型，使其与无功参考模型相等；所述电流模型的转子电角速度通过无功模型参考自适应系统获得，所述电流模型、电压模型相加后得到磁链观测器的转子磁链。本发明通过对定子电阻完全鲁棒的自适应观测器获得转速，独立运行电流模型，通过滤波器，使低速时电流模型发挥主要作用，实现低速运行时的定子电阻鲁棒性。