基于多距离系统矩阵叠加伽马图像重建方法研究

为了使伽马相机准确定位未知辐射场中多个放射源,本文基于最大似然期望最大化(maximum likelihood expectation maximization,MLEM)算法提出一种多距离系统矩阵叠加伽马图像重建算法。首先,通过蒙特卡罗模拟软件分析伽马相机结构,保证能够快速获取足够伽马光子计数;其次,根据放射源距离对探测器采集效率的影响,计算不同距离系统矩阵;最后,将多个系统矩阵叠加后估计放射源,最终得出放射源的位置信息。实验结果表明:该方法能对放射源快速定位;单源时具有较高的收敛性,多源时能准确定位多个放射源;相较于相关解码算法而言,本文方法具有更远的成像距离和较高的定位精度。

一种基于EKF和Thevenin的锂电池SOC估算新方法

估算锂电池的剩余电量一直是当前研究的热点,由于锂电池充放电过程中复杂的电化学反应,电池荷电状态(SOC)与其影响因素呈现非线性动态关系,导致难以实时精确估算SOC。本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,并选用戴维南(Thevenin)模型来对锂电池的剩余电量进行估算。本文在戴维南模型的基础上建立了电池的非线性状态空间方程,通过实验和仿真的结果表明,该算法的误差小于3.00%,精度达到了应用的要求。