针对认知雷达发射波形的信杂噪比(SINR: Signal to Interference plus Noise Ratio) 往往需要大于一定阈值的问题, 在传统波形设计准则的基础上建立一种新的认知雷达波形发射系统模型。此模型以目标与回波间的互信息为目标函数, 以信杂噪比和能量作为约束条件, 通过混合罚函数法对模型求解, 最终获得认知雷达的最优波形。仿真实验证明, 该波形可以将波束能量分配给杂波响应较弱、目标响应较强的频段, 满足认知雷达对发射波形的要求, 从而解决了发射波形的SINR 阈值问题, 并最大化目标与回波间的互信息, 具有较强的应用性。

为快速实现波达方向角( DOA: Direction Of Arrival) 的精确估计, 提出了应用序列二次规划( SQP:Sequence Quadratic Program)的最大似然DOA 估计算法。给出了用于DOA 估计的最大似然函数, 将参数估计问题转化为非线性函数优化问题; 并利用SQP 优化算法对似然函数的求解进行优化, 得到DOA 的估计值。仿真结果表明, 该算法可用较少的计算时间实现对似然函数的优化求解, 同时保留了最大似然估计的渐进无偏估计性能, 与遗传算法、粒子群算法相比, 不仅具有更快的寻优速度, 而且具有更高的收敛精度。

鉴于井下复杂噪声对信号检测的不利影响, 针对以无线应急通信系统PED(Personal Emergency Device)为代表的井上井下超低频通信接收设备, 提出一种不需要外接同频参考信号的数字相敏检波优化算法, 并在PED模拟实验系统中, 验证了接收部分应用数字相敏检波算法的效果。数字相敏检波通过对待测信号进行若干周
期采样, 并将采样值与存储于数组中相应参考值进行乘累加并取平均, 求其同相分量与正交分量的方式, 完成对信号幅值的计算。实验数据表明, 当假定PED 井下接收机的辨别能力是信号的相关性大于0. 6 时, 系统能接收的最小信噪比为-58 dB, 在一定程度上提高了接收有用信号的准确度, 有利于仪器小型化、便捷化的实现。

针对LDPC(Low Density Parity Check) 码分层( LBP: Layered Belief Propagation) 译码算法计算复杂度高、不易于硬件实现的问题, 提出一种改进算法。该算法首先引入函数f(x)使LBP译码算法的计算复杂度大大降低; 同时引入具体参数校正因子和偏移因子, 提升译码性能。仿真结果表明, 改进后的算法相比LBP 算法在计
算复杂度降低的同时, 也提升了译码性能, 从而达到了易于硬件实现的目的。

为发挥合成孔径雷达(SAR: Synthetic Aperture Radar)对深部地质目标精确探测与快速解析的优势, 进一步提高地面目标识别的分辩率, 在讨论基本原理及其数据解析方法的基础上, 对SAR 技术的偏振测定法、干涉测量法和差分干涉法进行了分析; 给出了超带宽SAR 应用的有利与不利条件; 总结了该项技术的应用范围及技术规范, 为SAR 在数字地质科学以及地球信息科学中的应用提供理论基础及技术指导。

为解决高速公路爆胎车辆出现偏航的问题, 借助veDYNA 软件进行了的仿真研究。在确定了爆胎车辆轨迹控制的评价指标后, 采用模糊PID(Proportion Integral Differential)控制器, 规划了爆胎后车辆的方向盘转角, 代替驾驶员对爆胎车辆进行方向控制。该方法结合模糊控制和传统PID 控制的优点, 针对车辆爆胎的复杂环境, 自动整定PID 控制参数, 适应爆胎车辆的参数变化。仿真结果表明: 基于模糊自整定PID 的爆胎车辆轨迹控制可在保证车辆稳定行驶的同时控制车辆的行驶轨迹, 使其在出现较小偏移后回到原路径, 具有较好的适应性。

为改善滤波效果, 针对四旋翼飞行器滤波算法计算量大的问题, 采用基于Kalman 与DMP(Digital Motion Processing)滤波相结合的姿态数据处理算法及PID( Proportion-Integration-Differentiation)姿态控制算法, 设计了四旋翼飞行器控制系统。系统硬件由Arduino 控制板及四旋翼飞行器平台组成,在此平台基础上建立了飞行器动力学模型并对Kalman 滤波器及PID 控制器参数进行调试。实际飞行结果表明, 该系统能对飞行姿态的偏移进行快速调整, 调整灵敏度和稳态时间得到明显改善, 有效地完成对四旋翼飞行器的稳定控制。

针对在实际运行中可能出现的过渡电阻断线问题, 与直流检测方法相对比, 提出了交流检测方法, 如过渡电阻断线三相交流测试等。通过交流测试装置进行多次试验的结果表明, 测试波形与直流法相比, 具有交流法测试分接开关的过渡电阻断线波形解析唯一、分析方便等优点, 极大地提高了故障诊断的准确率, 具有很大的应用价值。

为提高动力学模型不确定的机械臂系统的跟踪精度, 提出了一种基于操作空间的自适应模糊的鲁棒轨迹跟踪控制方法。考虑存在未知的外部扰动和其他未建模动态, 引入GL(General Linear)矩阵及其乘法算子,利用模糊系统逼近任意非线性函数的能力对机械臂动力学进行前馈补偿, 通过鲁棒控制项抑制建模误差和有界扰动。该方法无需求解机械臂在操作空间的动力学模型。根据Lyapunov 稳定性理论证明了系统的稳定性,并通过仿真实验验证了所设计控制器能达到较好的轨迹跟踪效果。

为提高磁力仪的性能, 给出了自主研发的JOM-1 型Overhauser 磁力仪的工作原理及系统硬件构成, 主要介绍了射频激励电路、信号调理电路、工作时序、仪器的噪声水平及实验结果。野外测试表明该仪器实现了数据采集、显示、存储和查看等基本功能, 信号的初始信噪比为96 颐1, 约为自主研发的JPM-1 型普通质子旋进磁力仪的3 倍, 灵敏度可达0. 14 nT。

为提升约束满足问题求解效率, 对最受推崇的智能值排序启发式Look-ahead 和Survivors-first 进行深入研究。比较两种值排序启发式在常规和自适应两种环境下的效率表现。结果显示, 在多数问题类上, 常规情况下Survivors-first效果更好, 而在自适应环境下效率有所下降; 在不同环境下使用不同启发式可提升约束满足问题求解效率。

针对Chirp 信号的帧同步处理, FRFT(Fractional Fourier Transform)变换或匹配相关方案计算量过大、难以在stm32 等硬件平台实现实时处理的问题, 对在复杂水声信道条件下获得信号帧的精确同步基准进行研究,通过检测连续的3 个单频信号实现粗同步, 利用去斜压缩方法处理Chirp 信号实现细同步的帧同步。仿真测试该帧同步方案在不同信道下同步时刻误差, 并对采用匹配相关和FRFT 变换进行细同步处理的方案进行比较,去斜压缩方案虽性能不如匹配相关方案, 但却有更小的计算量。用icroe2 平台等硬件实现去斜压缩帧同步方案, 通过噪声衰减和水池环境进行测试, 验证了该方案的可行性。

针对测地线类人脸识别算法速度慢的问题, 提出了一种基于测地线环带特征点采样的三维人脸识别方法。首先根据测地线距离以鼻尖点为中心在人脸表面绘制一系列等距测地线环; 再对测地线环带进行特征点采样构成人脸描述特征, 并进行PCA(Principal Component Analysis)运算和去相关处理; 最终使用投票法融合各环带单独结果以识别人脸。在FaceWareHouse 表情三维人脸数据集上进行的识别实验表明, 该方法识别准确率与传统测地线法相当, 而识别时间有明显减少, 平均识别时间由2. 55 s 降至0. 624 3 s。

为客观评价几种小波融合图像算法的优劣, 采用了基于信息熵(IE: Information Entropy)和平均梯度(AG: Average Grads)的融合图像质量评价方法。首先选取了两组不同的源图像, 其中一组为曝光度不同的两幅图像, 另一组是焦距不同的两幅图像。然后对图像进行4 层小波分解, 低频系数全部采用像素点平均值法进行融合, 高频系数分别运用区域绝对值最大法、像素点绝对值最大法、区域最大梯度法以及像素点平均值法4 种小波系数融合规则进行小波图像融合, 最后分别比较了4 种融合图像的IE 和AG 值。实验结果表明, 将4 种小波融合方法进行比较, 基于像素点的最大绝对值法IE 和AG 值最大。对于曝光度不同的两幅图像, 其IE为7. 206 5 bit, AG 为5. 983 7 10^-5 , 对于焦距不同的两幅图像, 其IE 为7. 130 8 bit, AG 为4. 794 3 10^-5 。可见, 4 种融合规则相比较, 基于像素点的最大绝对值法融合效果最好, 从而验证了该方法的有效性。

为了解决遥感影像聚类个数及中心点选取的问题, 提出了一种并行的中心矢量优化选取的遥感影像聚类算法(PCVOS: Parallelized Center Vector Optimized Selection Algorithm for Remote Sensing Image Cluster)。该算法引入模糊评价目标函数并给出了一种染色体评价机制, 提高聚类染色体在类目、空间划分的多样性; 同时引入MPI(Massage Passing Interface)多进程并行技术, 加快了算法运行速度。实验结果表明, 相对于传统的K-Means、ISODATA(Iterative Self Organizing Data Analysis Techniques Algorithm) 和ACDE(Automatic Clustering Differential Evolution)算法, PCVOS 不但可以获得更好的聚类效果, 而且可以充分利用并行资源加快算法运行速度。

为提高驾驶员疲劳检测的准确性, 提出一种改进的眼睛状态检测方法。利用“参考白冶算法对原始帧图像做光照补偿处理, 基于肤色特征检测出人脸; 利用积分投影法将人脸和眼睛分割出来, 结合眉毛和眼睫毛之间距离的变化、眼睛区域黑色像素点的个数变化这两个参数对眼睛的状态做出判断。若连续5 帧图像眼睛均为闭合状态, 则系统给出疲劳警报。实验结果表明, 利用两个参数检测的准确率高于单个参数检测的准确率。

针对国内民用无人飞行器功能单一、不易操控等缺点, 设计了以Cortex-M3 内核为核心、实现图像实时传输与GPS(Global Positioning System)定位并基于PID(Proportion Integration Differentiation)算法控制的多功能四旋翼飞行器。结合建立的动力学模型对飞行器进行姿态分析和控制, 采集飞行中的姿态、油门幅值及位置参数等数据并通过无线方式传输到上位机中。对比飞行姿态的理论数据和实测数据, 根据算法调整其响应时间短、稳定性高的控制参数, 并实现传感器数据的绘图和保存。测试结果表明, 飞行器平稳飞行, 航拍图像传输距离为110 m, 并能实现多功能操控。

为解决基于PC 机的车牌识别系统成本高、重量大、操作复杂、安全性低等诸多问题, 提出嵌入式监控影像车牌识别方法。将车牌识别与嵌入式相结合, 通过中值滤波、索贝尔边缘检测、全局阈值化、基于纹理特征的近似定位、字符归一化、基于不同分类器的字符识别等技术形成了一套完整的车牌识别系统。该系统体积
小、稳定性好、可行度高、准确度高、易于安装。在不同情况下进行900 例不同车牌识别实验, 实验结果表明,该系统的识别准确率高达97. 3%左右, 在降低成本、减轻重量、简化操作的同时达到很高的精度, 可替代PC机的车牌识别系统。

为降低非线性观测器对模型精度的依赖性, 提出一种非传统的神经网络观测器设计方法。该神经网络为三层前馈网络, 采用带修正项的误差反传算法进行训练, 以保证控制的精度和权值有界, 利用神经网络识别系统的非线性部分, 并结合传统的龙伯格观测器重构系统状态; 利用Lyapunov 直接法保证基于权值误差的非观测器的稳定性, 并将该观测器应用于机器人轨迹跟踪控制中。仿真结果表明, 该方法解决了模型不确定系统状态观测问题, 适用于模型精度较低的非线性系统。

为克服支持向量机中模型参数的随意选择对分类性能造成的不利影响, 提出了基于混沌人工蜂群算法的支持向量机(CABC鄄SVM: Chaotic Artificial Bee Colony algorithm of Support Vector Machine)参数优化方法。该方法采用Logistic 混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略, 对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化时以分类准确率作为适应度函数。通过UCI 标准数据集实验证明, CABC 具有较强的局部和全局搜索能力, 其优化的支持向量机可在很大程度上克服局部极值点, 从而获取更高的分类准确率, 并有效缩短了搜索时间。将该方法应用于实际齿轮故障诊断中, 采用小波相对能量作为特征输入支持向量机, 分类准确率达到99. 4%, 验证了该方法的可行性和有效性。

为提高车道线检测算法的准确性与稳定性, 提出一种基于双向窗口特征提取技术的车道线检测算法。融合运用Hough 变换与边缘分布函数技术得到车道线的直线特征点; 运用双向窗口特征提取技术获得所有车道线特征点, 包括直线部分与弯曲部分。获得直线与双曲线相结合的车道线模型: 在近视场, 应用直线车道线模型能获得较好的鲁棒性; 在远视场, 使用双曲线模型可有效检测出车道线的弯曲部分。实验结果表明, 相较于已有的车道线检测算法, 该方法可有效提高多种场景下车道线检测的准确性和稳定性。