为解决OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法在盲稀疏度情况下迭代终止条件带来的过匹配问题, 提出了一种AOMP(Adptive Orthogonal Matching Pursuit)算法。该算法在迭代过程中通过额外增加观测样本估算原始信号的重构误差, 通过寻找最小误差点自适应地确定最佳频谱重构对应的迭代次数。仿真结果表明, 该算法在
低信噪比下, 能有效地重构原始信号, 与已知信号稀疏度的重构效果相当。

针对无线图像传输系统抗干扰能力差、保密性低等问题, 设计并研制了基于可见光通信的图像传输系统。该系统采用51 单片机为主要控制器, 以发光二极管发出的高速调制可见光作为信息载体, 利用光电二极管接收光载波信号, 并通过PC 机获得图像信息, 实现了基于可见光通信的无线图像传输。实验结果表明,该系统抗电磁干扰能力强、成本低、功耗小、安全性好, 在通信距离为0. 7 m 时, 其最大位传输速率为0. 1 Mbit/ s, 误码率小于10-5 , 有效克服了现有图像无线传输系统的固有问题, 是短距离无线通信技术很好的补充, 具有很好的应用前景。

针对传统应用飞机内部时分指令/ 响应型多路串行数据总线(MIL-STD-1553B: Military Standard 1553 Bus)需要大量外围芯片的问题, 在研究MIL-STD-1553 总线协议的基础上, 实现一种以现场可编程逻辑器件(FPGA:Field Programmable Gate Array)为核心的1553B 接口模块。综合分析了FPGA 控制1553B 总线的原理和过程,
给出了FPGA 控制通用串行总线(USB: Universal Serial Bus)的实现方法。采用变压器耦合的方式, 通过HI-1567转换器, 将信号送入FPGA 中, 利用FPGA 内部丰富的逻辑资源完成对总线数据的采集、编解码以及与PC(Personal Computer)机的通信, 并将FPGA 接收到的数据信息显示在PC 机上。实验结果表明, 该设计方案完
成了总线数据的发送和接收, 实现了总线数据的正确传输, 不但减少了大量的外围电路, 而且提高了系统的可靠性和实时性。

为提高聚合物光波导放大器的增益性能, 利用高温法合成了BaLuF5 颐Yb3+ ,Er3+纳米晶, 并分别对纳米晶的形貌、晶体结构和近红外发射特性进行了表征。测试结果表明, 纳米晶平均粒径为13 nm, 并在1 530 nm 处具有较强的发射, 荧光半高宽为50 nm。将合成的纳米晶掺杂入SU-8 聚合物作为光波导放大器的芯层材料, 使
用光刻显影等工艺, 在表面长有二氧化硅的硅衬底上制备出了聚合物光波导放大器。当980 nm 波长泵浦光功率为280 mW、信号光波长为1 530 nm 且功率为0. 1 mW 时, 在长度为1. 1 cm 的光波导放大器中, 获得了3. 95 dB的相对增益。

针对无位置传感器直驱永磁同步电机系统(DD-PMSG: Direct-Driven Permanent Magnetic Synchronous Generator), 无迹Kalman 滤波(UKF: Unscented Kalman Filtering)方法鲁棒性不高的问题, 提出了基于一种新的鲁棒UKF 的转子速度估计方法。该方法将DD-PMSG 模型转化为由发电机机电状态与定子参数组成的增广方程形式。运用鲁棒UKF 算法, 可同时辨识发电机的机电状态和定子不确定参数动态, 使估计发电机参数不确定的鲁棒性得以改善。仿真结果表明, 与传统UKF 方法相比, 该方法对存在不确定性及非高斯噪声的系统模型具有较强的鲁棒性。

针对汽车侧倾角速度传感器故障对控制系统的影响问题, 提出了一种基于模型的故障诊断和故障重构方法, 并给出了系统的理论证明。对于满足Lipchitz 条件的多输入多输出非线性系统, 可应用带有模型不确定性的一维线性状态方程作为其等效模型, 进行传感器的故障诊断。并在此基础上应用经典的观测器理论设计了残差生成器, 通过特征结构配置的方法, 证明了模型不确定性、执行器故障和干扰可以实现在残差中的完全去耦。采用整车的八自由度模型进行Simulink 仿真, 结果证明了结论的有效性。与其他方法相比, 笔者算法得到的残差具有很强的鲁棒性, 重构出的传感器信号具有很高的精度。

针对常规指数趋近律单向辅助面滑模控制中存在的抖振问题, 提出了一种基于变指数趋近律的单向辅助面滑模控制方法。针对系统控制量变化时飞机模型发生跳变的问题, 进行T-S 模糊建模, 以保证非线性系统在控制区间上的平滑性; 在对UAS-SMC(Unidirectional Auxiliary Surfaces-Sliding Mode Control)方法进行分析的基础
上, 给出了一种变指数的趋近律; 结合飞机模型和变指数趋近律, 设计了基于变指数单向辅助面滑模控制器。仿真实验结果表明, 该控制策略能保证趋近过程快速性的同时在接近滑模面时能有效减少系统的抖振。

针对基于四旋翼无人飞行器的组合导航系统在小失准角情况下滤波器较短时间内发散的问题, 将中心差分卡尔曼滤波算法应用于低成本的组合导航系统中, 设计了飞行器组合导航系统的硬件电路。该系统采用MPU-6050 芯片作为飞行器姿态传感器, 选用u-Blox 公司的NEO-6M 模块获取GPS(Global Positioning System)信号, 并利用中心差分卡尔曼滤波算法实现多传感器的数据融合, 从而获取导航信息。在四旋翼无人飞行器平台上对该系统进行实验的结果表明, 该导航系统能有效抑制传感器噪声, 克服了陀螺仪的漂移现象, 避免了传统EKF((Extended Calman Filter) )算法近似程度不高, 易导致解算结果发散等问题的发生, 为飞行器提供了准确的导航信息。

为提高救援定位系统的定位精度, 设计了基于双Mach鄄Zehnder 干涉仪结构的煤矿井下救援定位系统,并分析了系统的结构及定位原理。结合小波阈值降噪特点, 给出了一种基于小波阈值降噪的互相关时延估计算法。仿真结果表明, 该算法可有效提高系统的定位精度。该系统定位方法容易实现, 具有无源、防燃防爆、
抗电磁干扰和远程控制等突出优点, 具有很大的实际应用价值。

针对接触式测量密度检测范围受限的问题, 提出了一种非接触测量的方法。该方法是通过检测固定容器内气压的变化, 间接测得非空心固体物质的体积大小, 进而求得被测固体物质密度。该装置检测范围广泛,可对任意不与空气发生化学反应的非空心固体物质的密度进行无损伤测量, 避免了单一排水法对被测物造成的损伤和由此造成的结果误差, 能在容器所承受的最大压强范围内, 通过控制气体压缩器适当加大压缩气室内空气的气压, 从而提高测量的准确度, 测量误差不超过3%。

针对智能交通应用场景中摄像机网络的任务分配问题, 提出一种基于任务域并综合考虑节点负载和任务服务质量的任务分配方法。在保证任务服务质量的基础上, 使用了一种基于节点间相对价值的任务转移策略,并在嵌入式智能摄像机网络系统上实现了上述方法。实验结果表明, 该方法相对于传统任务分配方法, 系统平均资源利用率提高约50%, 任务分配成功率提高约40%。

为更好满足用户对大屏幕显示内容进行实时控制的需求, 开发了一款新颖的在Android 系统上对拼接屏进行图形化操作控制的智能移动控制系统, 并提出一种基于世界坐标的智能布局算法, 实现了客户端编辑模式下图像的智能布局。客户端与服务器使用socket 编程建立TCP 通信。该系统在多个城市得到广泛应用, 取得了良好的社会效益与经济效益。

为解决运动目标跟踪过程中候选目标信息描述单一的问题, 提出一种基于视觉显著性特征融合的自适应目标跟踪算法。提取目标颜色、颜色的变化、强度和运动信息构建目标四元数模型, 采用相位谱重建算法检测目标的显著图(Saliency Map), 并根据特征相似度大小自适应调整权值, 融合视觉显著性特征和颜色特征实现目标跟踪。实验结果表明, 该算法能有效克服部分遮挡和背景融合干扰, 从而实现复杂背景下目标的准确跟踪。

为解决把多示例学习应用到目标跟踪算法而导致的误差积累问题, 结合协同训练方法, 提出一种新的目标跟踪算法。该算法利用协同训练克服分类器自训练带来的误差积累, 同时在线多示例学习提高了跟踪效果的鲁棒性。将跟踪结果中心与理想目标位置中心的误差作为评价标准, 在标准视频序列上将跟踪结果与半监督学习跟踪算法和传统多示例学习跟踪算法进行对比。实验结果表明, 该方法在背景光照变化、目标旋转等复杂条件下, 可很好地跟踪目标, 具有较好的鲁棒性。

针对可见光和合成孔径雷达(SAR: Synthetic Aperture Radar)图像融合问题, 在图像预处理基础上, 从像素级特征、纹理级特征及边缘轮廓特征等多模态入手, 优化现有同源图像的配准融合算法。利用改进的SURF(Speeded Up Robust Features)算子、纹理分析及轮廓提取算法, 获取待融合图像的多模态和多尺度特征。通过模糊尺度标准化, 使异源图像特征对能更好地适应特征间的差异性, 从而能进行相似性的比较, 结合模糊相关系数法, 确保配准融合的精度, 实现光鄄SAR 图像信息的有效融合。与传统配准融合方法进行比较的实验结果表明, 该算法可提高光鄄SAR 配准的精度和适应性, 使配准融合的平均准确率达到87. 7%, 可满足较高精度的配准融合需求。

为实现体感控制器中的人体骨架识别功能, 提出了基于RGB鄄D 数据的实时人体检测算法, 并在人体检测中予以实现。首先对原始3D 点云数据进行简化, 对地平面进行移除, 然后对剩余的点云数据进行初步分类,得到人体点云数据簇, 对初步分类后的人体点云数据簇进行二次精细分类, 进而实现了地面上的多个人体的检测。该方法不仅能检测出静止的多个人体, 而且能检测行走中的多个人体。实验结果表明, 该方法实时性好, CPU 实时处理速率可达到25 帧/ s, 而且无论对于静止的人体还是行走中的人体, 该方法的人体检测准确度都能达到86%以上。

为提高对网络性能预判的准确度, 提出了运用多元时间序列的相关性计算方法, 时间序列的模糊化方法和模糊规则矩阵的构建方法, 建立了一种基于二元时间序列的接通率预测模型, 将拥塞率序列融入到对接通率的预测过程中。该方法克服了传统网络性能指标预测方法中, 只考虑单一时间序列, 不考虑其他变量与待预测变量的相关性的弊端。仿真实验结果表明, 该模型能够实现网络接通率的有效预测, 为网络性能综合预测提供理论基础和新方案。提高了预测精度。