NL-fuzzy拓扑空间中的N-紧性

利用α-远域族定义了NL-fuzzy拓扑空间中的N-紧性,借助α-分子网,模糊滤子以及模糊滤子基的概念给出其等价刻画。证明了N-紧性具有拓扑不变性以及有限多个N-紧集的并仍为N-紧集等性质。

聚α-烯烃对苯乙烯-马来酸酐共聚物的改性及应用研究

利用聚α-烯烃(PAO)对苯乙烯-马来酸酐共聚物(SMA)进行接枝改性得到改性产物(SMAP)。考察了SMA与PAO质量比、反应温度和反应时间对接枝率的影响,利用傅里叶红外光谱、核磁共振氢谱对产物的结构进行表征;并将SMAP作为脱蜡助滤剂应用在某厂轻脱馏分油的脱蜡脱油工艺中。结果表明,当SMA与PAO质量比为2.5∶1.0、反应温度为120℃、反应时间为5 h时,所得改性产物的接枝率最高为9.7%。在一段脱蜡两段脱油工艺条件下,当SMAP的加入质量分数为0.5%时,所得脱油蜡熔点由63.9℃提高至74.9℃,含油质量分数由17.3%降低为1.8%。通过偏光显微镜对脱油蜡进行分析发现,助滤剂的加入使石蜡晶体的尺寸增大并改善了其结晶形态。

基于机载LiDAR点云的道路提取方法研究

道路是建设数字交通和数字城市的重要组成部分,也是空间地理信息的重要元素。针对传统遥感技术提取道路效率低、自动化程度不高以及易受周围环境影响等问题,基于无人机搭载LiDAR测量系统获取的某城郊结合区的点云数据,提出一种点云数据预处理、道路点云分级提取和道路边界提取算法。该算法首先对获取的LiDAR点云原始数据进行去噪处理,再结合曲面拟合滤波和点云几何特征提取包含道路在内的地面点云,然后利用点云的强度信息初提取道路点云,针对与道路材质相似的停车场等地物点云,在构建TIN的基础上,使用边长和面积约束进一步对道路点云进行精提取,最后使用α-shape算法对道路边界进行提取,并利用算法对实测的点云数据进行道路提取,以准确率和误分率对本文算法进行定量分析,结果表明提出的道路提取算法能够快速准确地提取道路点云。

常增益交互式多模型算法

针对混合估计自适应滤波器的工程应用问题，首先证明了交互式多模型算法（ＩＭＭ） 在一定条件下，其模型输入交互方差可与状态解耦，并给出了两模型下的ＩＭＭ 的模型输入交互方差之间部分解耦及完全解耦的条件，从而将常增益滤波与ＩＭＭ 相结合，提出两模型常增益ＩＭＭ 自适应滤波算法．仿真表明在精度与ＩＭＭ 相当的情况下，计算量减少了约５０％ ，并消除了单模型常增益滤波的有偏性．

LF闭包空间的层紧性

在LF闭包空间中 ,引入层紧集概念 ,进一步 ,定义了层紧空间概念 .并用α渗透 ,M可达的等概念刻画了层紧集的性质 .给出了层紧集的几个等价刻画 .

距离跟踪环路的等效噪声带宽

环路等效噪声带宽决定了环路对热噪声跟踪误差的抑制特性,是距离跟踪环路的一个重要指标。对使用α-β滤波器距离跟踪环的等效噪声带宽的分析较为成熟,但对于使用α-β-γ滤波器的距离跟踪环路,相关的分析则存在通用性不强以及推导过程不严谨的缺点。因此文中对该问题进行了严格的理论推导,所得公式具有通用性,适合于所有参数情况。对于推导过程中所涉及的圆周积分,并未采用常用的查表法或留数定理,而是采用了另一种较为新颖的方法,将复杂的求解圆周积分问题转换为较为简单的求解线性方程组问题,得到了精确的等效噪声带宽闭式解。

相控阵雷达事件调度中的时间窗研究

时间窗在相控阵雷达事件调度算法研究和调度程序设计中得到了广泛的应用,但对时间窗自身特点的研究往往被忽视。从相控阵雷达数据处理出发,分析了跟踪事件时间窗存在的合理性,建立了α-β滤波和α-β-γ滤波下的时间窗计算模型;分析了搜索事件时间窗存在的合理性,并建立了计算模型;最后将两类事件时间窗计算模型加入到仿真平台中进行仿真,仿真结果证明了模型建立的合理性和有效性。

基于α-β和δ-ε滤波器的机动目标跟踪

机动目标跟踪算法工程化问题一直是个难点。文中提出了基于α-β和δ-ε滤波器联合来跟踪机动目标,该算法不仅克服了两种滤波器对机动目标跟踪的不足,且计算简单,容易工程实现,并对机动目标有很好的跟踪效果。仿真实验结果表明了该算法的有效性。

火箭飞行实时测量数据的小波滤波快速算法

为充分实现火箭飞行实时测量数据的实时处理功能 ,结合弹道处理的实际 ,给出了一种基于小波方法的实时信号所包含噪声的在线快速识别算法 ,该算法原理简捷 ,易实现 ,计算复杂度较低 ,其时间复杂性为 O(1 ) ;分析了用于火箭飞行测量数据消噪的小波及其阈值的选取原则 ,通过对雷达跟踪测量数据的实际分析和处理 ,就数据是否处于火箭在级间分离段提出了不同的处理方法 ,实践证明无论是滤波后信号的残留噪声还是消耗的时间上小波方法都优于α-β-γ滤波 ,且实现了数据的实时处理功能 ,充分满足了实时性要求。

碳纳米管修饰的纸传感器用于检测甲胎蛋白

根据碳纳米管能隙变化和管之间接触电阻变化引起碳纳米管整个网络体系导电性变化的原理,研制了一种基于碳纳米管的新型纸传感器,可灵敏检测甲胎蛋白（AFP）。利用F108对碳纳米管进行功能化改性,制备均匀、稳定的碳纳米管分散液,在分散液中加入AFP抗体,获得的碳纳米管-抗体溶液用于浸渍滤纸以使滤纸导电,通过测量由于免疫反应引起的纸传感器导电性变化,可实现AFP的快速、准确检测。浸渍12次的纸传感器的电阻变化值与AFP浓度在0.156~100 ng/m L之间呈现良好的线性关系,样品检测时间仅为5 min,并且在同一张纸条上可实现多次检测,使用方法简单,成本低廉,具有很高的灵敏度和选择性。用本法检测临床血清样品中AFP含量,结果与临床常用的ELISA法相比无显著性差异。

非均匀稀疏采样环境自适应α-β滤波算法

针对非均匀稀疏采样环境下的被动机动目标跟踪问题,提出了一种新的自适应α-β滤波算法。算法首先在最小均方误差准则下,推导了α-β滤波器的最优参数选择方法;然后详细分析了非均匀稀疏采样被动传感器上报数据的特点,提出利用上报时间间隔和目标速度来设计跟踪指数,且根据被动传感器系统的实际观测情况,推导了观测误差标准差的表达式;最后,在保证算法稳定性的前提下,给出了自适应滤波器参数设计方法。实验结果表明,提出算法能够准确对机动目标进行跟踪,性能要好于工程中常用的α-β滤波器,且算法设计简单,能够工程实现。

一种改进的α-β-γ滤波跟踪算法

α-β-γ滤波器是一种高速的目标跟踪器。该文章针对传统α-β-γ滤波跟踪精度与收敛速度之间存在的矛盾以及由于系数固定而难以跟踪强机动性目标的局限性,设计了一种自适应α-β-γ滤波算法,根据目标机动性的变化,利用跟踪误差调整模糊系统的输出,在保证精度的前提下,得到自适应的系数值,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了跟踪精度与收敛速度之间的矛盾。仿真结果表明,在满足所要求精度的前提下,该算法跟踪机动性强的目标比传统的α-β-γ滤波算法具有更强的自适应性。

α-β滤波在无人测量艇航向导航中的研究

无人测量艇重量轻、工作航速慢(通常7节左右),其航向可观测性弱。在高海况和强浪、流、涌条件下,罗经传感器的航向角观测值不平稳,无法满足海事测量艇的控制精度要求。为实现无人艇航向角的平滑滤波,根据系统控制频率和艇体运动性能对航向过程噪声进行有效估计。根据估计的过程噪声利用α-β滤波器对无人艇航向进行滤波。然而航向角的值域范围在边界处不连续,直接利用α-β滤波器在边界处会产生奇异值。为此提出一种边界滤波策略实现航向全域的平稳滤波。实测数据回放验证了此方法在无人测量艇航向导航控制中的有效性。

贝叶斯目标跟踪方法性能分析

目标跟踪中的一个核心部分就是滤波算法。经典的卡尔曼滤波算法对于具有高斯分布噪声的线性系统,可得系统状态的最小均方差估计,α-β-γ滤波器比卡尔曼滤波器计算量小且易于实现。基于贝叶斯滤波的目标跟踪原理,在线性高斯环境下对比分析了标准卡尔曼滤波器和α-β-γ滤波器的估计精度,并给出两种方法的适用条件。介绍了标准卡尔曼滤波器和α-β-γ滤波器的原理及算法实现,分别对匀速直线运动和匀加速直线运动的目标进行跟踪仿真分析。仿真表明,在高斯背景环境下,卡尔曼滤波器、α-β滤波器和α-β-γ滤波器都具有很好的跟踪精度和很强的实时性。

跟踪机动目标的自适应α-β滤波算法

针对已有机动目标跟踪算法运算量大的不足，提出了一种新的自适应α－β滤波算法．该算法选用极坐标系作为跟踪坐标系，建立了带有伪加速度修正的目标运动模型及外推方程，给出了自适应获取滤波增益的一种新方法．仿真结果表明，该算法滤波精度与有代表性的ＩＥ算法、ＶＤ算法、ＩＭＭ算法相当，但运算量则大大低于这几种算法，易于工程实现，可用于机动目标的快速跟踪．

多级组合α-β-γ跟踪滤波器

针对目标机动较大或跟踪丢失较频繁时单一α-β-γ滤波器难于同时满足收敛速度和滤波精度要求的情况,提出了多级组合α-β-γ滤波器的思想,着重讨论了它的构建、机动检测和滤波器间切换等方法。仿真表明,组合α-β-γ滤波器既可以保证跟踪初始或目标机动时的快速收敛,又能显著提高稳态跟踪精度。

a稳定分布噪声下基于Merid滤波的跳频信号参数估计

常规时频分析方法是处理跳频(FH)信号的有力工具,但在a稳定分布噪声环境下无法有效地实现参数估计。该文提出基于Merid滤波的时频分析方法对跳频信号进行参数估计。Merid滤波器可以有效地抑制a稳定分布噪声,该文先对观测信号进行Merid滤波,再采用短时傅里叶变换(STFT)进行参数估计。仿真结果表明,在a稳定分布噪声环境中,该方法的跳频信号参数估计性能优于基于分数低阶和基于Myriad滤波的两种时频分析方法。

α稳定分布下的加权平均最小p-范数算法

该文提出一种新的适用于α稳定分布噪声环境的自适应滤波算法,这种算法通过使加权平均误差函数的p-范数最小来实现自适应滤波。在这种算法的基础上,该文还得到两种新的动量LMP自适应算法。将这些新算法应用于估计AR模型的参数,计算机仿真的结果表明,该文提出的算法的性能比已有LMP算法的性能要更为优越。

一种新的B-Snake算法在目标轮廓跟踪中的应用

用Snake算法跟踪移动目标时,有时会产生目标轮廓与背景中另一些物体靠近的现象,如果不加约束,那么一些控制点将可能因被吸引到背景边缘而产生错误。另外,目标产生移动或旋转时,因轮廓控制点会产生交叉而导致轮廓跟踪失败。为克服此类问题,提出了一种新的有效的目标跟踪算法,可以跟踪静止或运动目标的2维轮廓曲线。该算法先利用三次B样条曲线连接控制点,以初始化物体的边界,然后通过Snake最小能量函数把控制点吸引到轮廓的边界。在Snake跟踪算法中,由于是采用和下一点相连向量与控制中心相连向量的夹角正弦值的正负来避免控制点的交叉,而控制中心的位置则通过αβγ滤波能有效地估计出来,因而能准确地跟踪运动的目标。该算法运用到静止的或移动的头部轮廓跟踪的实验证明,该算法不仅对目标轮廓跟踪具有较好的效果,且运算时间短、复杂度低。

α-β滤波器的基本问题分析及仿真研究

针对α-β滤波器滤波增益随采样时刻的增加而减小的问题,提出了一种根据位置滤波平均误差、速率滤波平均误差以及速度滤波效果确定滤波增益下降截止时刻的方法,并分析了可能影响滤波增益下降截止时刻的因素。仿真结果表明:通过该方法确定的滤波增益下降截止时刻可以使α-β滤波器的滤波效果达到最佳;滤波增益下降截止时刻与目标采样间隔的相关性最强,与过程噪声的相关性次之,与量测噪声的相关性最弱。