简介：为了克服“当前”统计模型自适应跟踪算法（CAF）跟踪匀速运动目标误差较大和跟踪加速机动目标速度与加速度估计误差和动态时延较大的缺陷，通过分析研究CAF算法，采用截断正态分布表征目标的机动加速度特性，考虑风速和加速度估计均值的影响，对机动加速度与方差自适应关系修正，自适应补偿过程噪声协方差矩阵，提出了一种改进的机动目标自适应跟踪算法。理论分析与仿真结果表明，该算法能够准确描述目标的各种机动情况，具有良好的跟踪性能和实际应用价值。

简介：摘要：在数字化时代，目标跟踪技术已成为计算机视觉领域的核心内容，尤其是在智能监控和自动驾驶等场景得到了广泛应用。然而，传统的目标跟踪算法在处理复杂动态环境时往往存在稳定性和准确性不足的问题，特别是在面对目标形态变化和遮挡情况时。针对这一挑战，本文提出了一种基于自适应卷积特征的目标跟踪算法。通过引入自适应机制来动态调整卷积网络，这种方法不仅提高了算法的泛化能力，还显著提升了跟踪过程中的稳定性和准确性，为实时监控和自动驾驶系统等领域的目标跟踪提供了一种有效的解决方案。

简介：针对一般自适应算法对弱机动、非机动目标的跟踪精度不高的问题，将模糊逻辑引入系统，对并行工作的两滤波器进行数据融合。仿真结果表明：与一般自适应算法相比，本算法对不同机动程度的目标跟踪精度均有大幅提高。

简介：针对目标跟踪中非线性滤波精度下降甚至发散的问题，提出了一种时变噪声统计估计的自适应无迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFiltering，UKF）算法。首先将系统模型和滤波算法修正为适于噪声非零均值时的情况，然后根据极大后验估计原理，推导出一种次优的时变噪声统计估计器，其系数通过指数加权的衰减因子计算得到，最后与传统UKF算法结合形成自适应的滤波算法。仿真结果表明，该算法保证了滤波收敛性，能够对目标进行有效跟踪，而且滤波精度显著提高。

简介：

简介：对于机动目标跟踪问题，在当前统计（CS）模型的基础上，提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法。通过引入强跟踪滤波器（STF）的渐消因子，增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力，同时针对模型对目标加速度极限值的依赖性这一缺点，引入一种利用位置估计值与加速度的函数关系自适应调整加速度方差的方法，提高了对弱机动和非机动目标的跟踪能力。仿真结果表明，该算法与标准的当前统计模型滤波算法相比具有较高的跟踪精度。

简介：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。

简介：为提高粒子群算法的搜索效率,克服分解方法处理复杂多目标问题的不足,通过考虑父代解的选择和种群的更新对算法收敛性及解的分布均匀性的重要影响,提出了一种基于分解的改进自适应多目标粒子群优化算法。首先,为提高算法收敛速度,在分解方法确保进化种群多样性的前提下,设计了新的适应度评价方法以评价个体的优劣,并将在竞争中获胜的优质后代解添加到父代候选解中;其次,为避免算法陷入局部最优,在更新粒子时,从当前粒子的邻居或邻居外随机选择个体最优和全局最优位置;最后,引入外部文档,将其作为候选的输出种群,并采用拥挤距离维持多样性,增强了算法处理复杂问题的能力。用12个测试函数的数值实验,并与5种多目标优化算法的比较,表明了所提算法的优越性。

简介：提出一类自适应模糊控制器，选择系统的误差向量，作为模糊控制器的输入变量，构成了一种自适应模糊跟踪系统的设计方法，该方法利用李雅普诺夫稳定性理论，证明了其可行性，仿真结果验证了其有效性．

简介：对降秩自适应滤波算法进行了系统的总结和分析,推导了其相互关系.分析表明,GSC(GeneralizedSidelobeCanceller)框架降秩变换自适应滤波是各种降秩自适应滤波算法的统一模型.在此基础上导出了线性约束正交投影算法.降秩多级维纳滤波器在相关意义上进行截断降秩,其降秩性能优于基于特征子空间截断的降秩方法.酉多级维纳滤波器与共轭梯度法等效,均是基于Krylov子空间截断降秩的方法,降秩性能更优.最后通过计算机仿真试验比较了各种降秩处理算法的性能.

简介：摘要：本论文深入研究了卫星通信系统的关键技术，包括自适应波束成形和信号跟踪算法。首先，我们介绍了卫星通信系统的基本原理、应用领域和技术挑战。然后，详细讨论了自适应波束成形技术的原理和应用，以及信号跟踪算法的种类、应用和性能评估方法。最后，总结了这些关键技术在卫星通信中的重要性，强调了它们在满足不断增长的通信需求和应对技术挑战方面的关键作用。

简介：针对杂波区内目标跟踪数据关联错误率较高的问题，利用检测前跟踪技术，将点迹幅度的积累和航向变化的稳定性参数，作为多假设跟踪（MHT）算法中假设生成及假设删除的对象。同时，对MHT的核心算法进行优化，为MHT的工程应用提出一种解决方法。通过Matlab数据分析仿真和实际工程验证，该方法可提高I／1标在杂波环境下的跟踪稳定性。

简介：针对多属性群组决策问题,文章提出一种专家权重与属性权重互调的自适应调整算法。经过实验对比分析发现,不考虑属性权重的排序结果和经过自适应算法得到的排序结果有一定差异,但只在局部起作用。这充分表明了专家权重与属性权重之间相互关联又相互制约的关系。

简介：差分进化算法是一种新的进化计算技术，具有良好的优化性能，但是对于高维多模态函数，算法易早熟收敛；其优化性能受差分进化模式类型及演化控制参数取值的影响较大。为此，提出自适应加速差分进化算法，该算法利用混沌的遍历性产生初始群体，以克服种群体初始化时的盲目性和随机性；其次随着搜索过程的进行随机自适应地调整缩放因子和选取差分进化模式，以减少人为因素影响，增强搜索能力。通过对多个函数进行仿真试验研究，结果表明该方法寻优效果显著，明显减少了迭代次数，提高了计算效率。

简介：本文针对现有的时间比例同步算法具有时间比例固定、系统运行效率低、易导致系统中消息因果关系不正确的特点,运用模糊控制方法来动态调整系统运行的时间比例,设计了一种自适应时间比例同步算法,尽量减少仿真中不合理的现象,提高系统的运行效率.

简介：根据HVS的特性和DCT系数的特点，提出了一种基于双AC系数的自适应水印嵌入方案。仿真实验表明：该算法具有良好的不可见性，并且在抵抗剪切操作以及噪声、滤波和JPEG压缩等常见的信号处理方面表现出较强的鲁棒性。

简介：摘要： 虚单元法是传统有限元在多边形和多面体网格上的推广, 比传统有限元方法有更好的网格适应性和数值稳定性. 本文主要基于四叉树背景网格设计一种自适应界面拟合网格生成算法. 该算法可以根据界面曲率的大小快速自适应生成质量较好的界面拟合网格. 基于生成的界面拟合多边形网格, 用虚单元法离散求解椭圆界面问题.

简介：随着智能制造、制造产业升级等工业概念的提出及深入，工业机械臂得到了广泛的应用，一些高速、高精度的工业应用场合对机械臂的控制性能和定位精度提出了更高的要求。在复杂的工业应用环境下，一方面，机械臂的运行会受到关节柔性部件的非线性因素、关节耦合、摩擦以及负载扰动等干扰的影响，系统精确建模困难；另一方面，机械臂控制系统是一个多输入多输出、强耦合和参数时变的非线性系统，轨迹跟踪控制精度难以得到保证。

简介：围绕弹道导弹被动段跟踪问题，分析了被动段弹道目标的运动方式，在地心固定直角坐标系下建立了被动段弹道导弹运动模型；根据被动段弹道目标高速、高机动、强非线性的运动特点，采用基于“当前统计”模型的UKF滤波算法，实现了对弹道目标被动段的稳定精确跟踪。通过仿真试验，与传统的基于“当前统计”模型的EKF算法相比，该模型和滤波算法提高了对弹道目标的跟踪精唐．九茸暑对目标的抹唐和加抹唐估计．同时隆低了对非线性系统跟踪右擞的可能性．

简介：摘要：在复杂电磁环境中，雷达单次探测过门限的目标点迹不止一个，因此需要在众多点迹中筛选出跟踪航迹的最佳配对，其结果将直接影响航迹跟踪品质。本文结合某雷达实测数据，利用最佳配对算法进行分析，结果表明该方法简单可行。