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  • 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。

  • 标签: 信息处理技术 机动目标模型 统计模型 自适应跟踪
  • 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.

  • 标签: 阵列信号处理 降秩自适应滤波 广义旁瓣相消器(GSC) 多级维纳滤波器
  • 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。

  • 标签: 群组决策 基尼系数 自适应算法 属性权重 专家权重
  • 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。

  • 标签: 差分进化算法 混沌初始化 差分进化模式 缩放因子 函数优化
  • 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.

  • 标签: 分布式仿真 时间比例同步算法 模糊控制
  • 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。

  • 标签: 人类视觉系统 DCT AC系数 自适应
  • 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.

  • 标签: 自适应 界面 网格
  • 简介:摘要在电力行业迅速发展的同时,电力系统的经济负荷分配问题日益突出,改进粒子群算法作为目前解决此问题的重要方法得到了广泛的应用与推广。改进粒子群算法是对基本粒子群算法的改进,通过应用优化惯性权重策略与最优最差粒子改进策略,提高改进粒子群算法的搜索能力,具有效率高、全局性强的特点。本篇文章就电力经济负荷分配的自适应改进粒子群算法就行了深入的研究。

  • 标签: 电力系统 经济负荷分配 改进粒子群算法
  • 简介:在遗传算法过程中存在着对杂交、变异率的选取不当,增加了迭代的次数,甚至直接导致算法陷入局部最优解.本文提出一种自适应杂交、变异率的方法,并使用多父体杂交和非均匀变异的改进策略.实际计算表明,该算法性能稳定、搜索效率高,能有效地避免算法的"早熟"现象,且快速找到全局最优解.

  • 标签: 自适应杂交 遗传算法 变异率 数值试验 全局最优解
  • 简介:随着指纹识别技术的广泛应用,人们对指纹匹配速度和精度的要求越来越高。为了满足用户的需求,研究人员提出了许多优秀的匹配算法,其中点匹配算法是目前研究较广泛的一种算法。由于指纹录入时产生旋转、平移和非才性形变,一般在进行精确的匹配之前先将指纹进行校正。切践校正算法简单,有利于解决指纹录入时产生的旋转和平移,提高匹配速度。在点匹配算法中,利用特征点的方向信息和坐标信息进行匹配,同时采用自适应阀值法,对指纹录入时产生的非玑性形变具有较好的鲁棒性,可以提高识别率。

  • 标签: 指纹识别 匹配 校正 切线 中心点 三角点
  • 简介:在视频编码中,DCT系数分布模型是率失真理论模型的基础,视频量化一般可分别为硬判决量化(HDQ)以及软判决量化(SDQ),SDQ算法能实现最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区(deadzone)的HDQ算法率失真性能略有损失,但是不考虑系数间的相关性.提出了一种基于分段逼近TCM模型(TransparentCompositeModel)的自适应硬判决量化算法,采用更精确的DCT分布估计模型,估算不同频率分量DCT系数的分布参数.根据模型参数及DCT系数分布参数,优化构造自适应的死区偏移量模型.实验表明,相对于固定偏移量HDQ算法,其编码性能非常接近于SDQ算法.

  • 标签: 视频编码 率失真优化 TCM模型 硬判决量化
  • 简介:本文提出了一种基于余数条件稳定性的自适应盲水印算法,并将DC和AC系数结合进行水印的嵌入。使用余数设置的方法在四个系数中嵌入水印,将它们的余数关联起来。并利用视觉掩蔽效应自适应地选择嵌入强度,使得不可见性和鲁棒性得到很好的折中。通过对系数的重组,对灰度水印权值较高的位(高平面位)进行重点保护,使提取的水印质量得以提高。改进了通常在DC系数中嵌入水印是非盲算法和嵌入容量较小的缺陷,同时避免了DC系数改变过大引起的块效应。实验证明该算法取得了很好的效果。

  • 标签: 余数条件稳定性 自适应 高平面位 DC系数/AC系数
  • 简介:本文中简单介绍了在手腕骨X线片的自动判读系统中,对图像进行分割时改进的自适应阈值分割法。它是图像处理技术在医学和体育科学领域中的一个应用和尝试,此文的算法基于骨龄图像自动判读系统。

  • 标签: 图像分析 二值化 手骨提取 自适应阈值分割
  • 简介:摘要:随着数控加工技术的不断发展,自适应控制算法在数控加工中的应用越来越受到关注。本文旨在研究数控加工中的自适应控制算法,并提出一种基于模型参考自适应控制的优化方法。通过综述和分析相关文献,阐述了数控加工中自适应控制算法的基本概念和原理,探讨了目前常用的自适应控制算法及其在数控加工中的应用情况。提出了一种基于模型参考自适应控制的算法,并进行了仿真实验来验证其有效性。并对未来数控加工中自适应控制算法的研究方向进行了展望。

  • 标签: 数控加工 自适应控制算法 模型参考自适应控制 优化方法 研究展望
  • 简介:摘要:城际和城市轨道交通是城轨列车的统称,涵盖了地铁和轻轨。如今随着社会工业化的不断进步,科技的不断发展城轨列车成为一种普遍的交通工具,在生活中必不可少,尤其是在大城市一线城市,例如北京、上海、广东等城市,没有地铁的生活只会带来生活的经济压力,出行不方便,生活幸福度会下降,所以地铁已经变成人民心中重要的交通工具,并且随着生活条件的改变,许多城市都在发展城轨列车适应于生活中,而且生活水平的提高和出行方式的改善,对ATC系统在确定列车安全运行、列车运营正点、精度定位在车站停车、低污染、乘客的满意度等各个方面都提出了更高的要求,对城轨列车的信赖度也越来越高,所以列车的精确停车更是重中之重。本文会根据自适应控制器方面来进行算法研究,使列车可以更加精确的按照规定停车,为了保障人民的生命安全,精确的算法是基础。

  • 标签: 城轨列车 精确停车 自适应控制
  • 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。

  • 标签: 卷积神经网络 自适应卷积特征 目标跟踪算法
  • 简介:以SINSiGPS组合导航系统为背景,在对Kalman滤波原理和工程应用进行深入分析的基础上,总结了该方法的不足,提出了应用神经网络和模糊推理技术对系统噪声、观测噪声和其相关阵进行直接调控的方法。该方法根据新息和新息方差的变化,实时调整自适应因子,间接改变Kalman滤波器的当前观测量和过去信息的比例关系。仿真结果表明,该算法对模型和噪声干扰有较强的自适应性,能够有效抑制滤波发散,在不损失原有精度的前提下,提高了系统的鲁棒性。

  • 标签: 模糊控制 神经网络 自适应Kalman滤 SINS/GPS组合导航
  • 简介:摘 要:本文提出了一种在蚁群搜索路径过程中,通过建立α(信息素启发式因子), β(期望启发式因子)的互锁关系,动态自适应调整α、β的改进蚁群算法;并进行静态已知环境建模,通过仿真实验,验证了该方法的可行性和有效性,同时将其应用到TSP问题,并取得了较好实验效果.

  • 标签: 改进蚁群算法 TSP问题 互锁关系
  • 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。

  • 标签: 机动目标跟踪 当前统计模型 强跟踪滤波器 自适应滤波
  • 简介:本文从孤岛检测盲区和电流谐波畸变率两种孤岛检测算法有效性评价指标出发,根据算法参数与检测盲区和电流谐波畸变率之间的关系,对主动频率偏移法(AFD)和Sandia频率偏移法(SFS)进行了算法改进,提出一种基于参数自适应的孤岛检测算法。使得在负载发生变化时,能够进行自动参数择优,提高孤岛检测成功率,并减小电流谐波畸变率,最后通过仿真验证了该改进算法的优越性。

  • 标签: 孤岛检测盲区 电流谐波畸变率 参数自适应