2008年 第34卷 第9期
2008, 34(9): 1033-1039.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01033
摘要:
提出了一种基于聚类的人脸图像检索算法. 首先利用归一化分割(Normalized cuts, NCuts)在每个时间段内分别对人脸聚类, 使同一个人在不同情况下的人脸图像聚为一类. 其次采用连续AdaBoost算法学习得到的人脸识别分类器度量人脸之间的相似度, 并进一步提出查询人脸与人脸聚类之间的相似度用于检索. 为了进一步提高性能, 用户可以在线标定错检和漏检的结果, 相关反馈环节把用户的交互标定结果作为约束条件重新对人脸聚类. 本文把人脸图像检索算法应用于自动的检索系统中, 在包含超过一千张人脸图像的家庭数码相册上, 通过与其他方法的对比实验证明了基于聚类的人脸图像检索算法是有效的.
提出了一种基于聚类的人脸图像检索算法. 首先利用归一化分割(Normalized cuts, NCuts)在每个时间段内分别对人脸聚类, 使同一个人在不同情况下的人脸图像聚为一类. 其次采用连续AdaBoost算法学习得到的人脸识别分类器度量人脸之间的相似度, 并进一步提出查询人脸与人脸聚类之间的相似度用于检索. 为了进一步提高性能, 用户可以在线标定错检和漏检的结果, 相关反馈环节把用户的交互标定结果作为约束条件重新对人脸聚类. 本文把人脸图像检索算法应用于自动的检索系统中, 在包含超过一千张人脸图像的家庭数码相册上, 通过与其他方法的对比实验证明了基于聚类的人脸图像检索算法是有效的.
2008, 34(9): 1040-1046.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01040
摘要:
传统的像素级变化检测方法的检测性能受到以下因素的严重制约: 图像辐射差异、配准误差和差异图像分类门限的选取, 并且难以从检测信息中提取出关键的变化. 本文针对遥感图像中人造目标的变化检测问题, 提出了一种综合特征级和像素级的两步变化检测算法. 首先将大幅多时相遥感图像分成一系列子图像对, 采用有监督子图像对分类方法, 提取人造目标变化的感兴趣区域, 然后采用像素级变化检测算法对感兴趣区域进行变化检测, 得到定量的检测结果. 实验结果表明了该算法的可行性和有效性.
传统的像素级变化检测方法的检测性能受到以下因素的严重制约: 图像辐射差异、配准误差和差异图像分类门限的选取, 并且难以从检测信息中提取出关键的变化. 本文针对遥感图像中人造目标的变化检测问题, 提出了一种综合特征级和像素级的两步变化检测算法. 首先将大幅多时相遥感图像分成一系列子图像对, 采用有监督子图像对分类方法, 提取人造目标变化的感兴趣区域, 然后采用像素级变化检测算法对感兴趣区域进行变化检测, 得到定量的检测结果. 实验结果表明了该算法的可行性和有效性.
2008, 34(9): 1047-1052.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01047
摘要:
为了克服经典区域增长算法在复杂目标与背景分布情况下, 停止条件难以确定的不足, 提出基于目标模糊置信度描述驱动的区域能量进化增长图像分割算法. 该算法结合了主动轮廓模型(Active contour model, ACM)、目标数据分布域描述与区域增长三者的优点, 首先利用分割目标的支持向量数据域描述将待分割图像转化为相对于分割目标的模糊置信度表示, 因为分割过程充分利用了有监督学习策略得到的目标特征分布情况, 使得本文提出的算法具有更高的稳定性和更加广泛的适用范围, 特别是对目标灰度分布不均或存在多纹理的目标也可以得到较好的分割结果. 在区域增长进行分割时, 引入了新的区域能量表示模型作为区域增长的结束判决条件, 分割时逐渐降低目标模糊置信度的门限, 通过对区域能量模型的动态优化来逼近最佳分割结果. 对比实验结果表明本文提出的算法具有更大的灵活性和更好的分割性能.
为了克服经典区域增长算法在复杂目标与背景分布情况下, 停止条件难以确定的不足, 提出基于目标模糊置信度描述驱动的区域能量进化增长图像分割算法. 该算法结合了主动轮廓模型(Active contour model, ACM)、目标数据分布域描述与区域增长三者的优点, 首先利用分割目标的支持向量数据域描述将待分割图像转化为相对于分割目标的模糊置信度表示, 因为分割过程充分利用了有监督学习策略得到的目标特征分布情况, 使得本文提出的算法具有更高的稳定性和更加广泛的适用范围, 特别是对目标灰度分布不均或存在多纹理的目标也可以得到较好的分割结果. 在区域增长进行分割时, 引入了新的区域能量表示模型作为区域增长的结束判决条件, 分割时逐渐降低目标模糊置信度的门限, 通过对区域能量模型的动态优化来逼近最佳分割结果. 对比实验结果表明本文提出的算法具有更大的灵活性和更好的分割性能.
2008, 34(9): 1053-1059.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01053
摘要:
针对航空图像中的水面尾迹, 提出了一种基于方向极傅里叶频谱二维主成分分析(Two-dimensional principal component analysis, 2DPCA)的尾迹自动检测算法. 该方法根据子图像的纹理方向, 对傅里叶频谱进行极坐标变换, 使得到的方向极傅里叶频谱具有平移和旋转不变性. 相对于文献中对极频谱的直接划分作为纹理特征, 本文对它进行一次列二维主成分分析, 一次行二维主成分分析和两次二维主成分分析, 实验结果表明本文方法具有更高的分类识别率, 其中两次二维主成分分析的分类识别率最高. 对40幅图像的测试结果表明, 本文的方法能够有效地自动检测航空图像中的水面尾迹纹理.
针对航空图像中的水面尾迹, 提出了一种基于方向极傅里叶频谱二维主成分分析(Two-dimensional principal component analysis, 2DPCA)的尾迹自动检测算法. 该方法根据子图像的纹理方向, 对傅里叶频谱进行极坐标变换, 使得到的方向极傅里叶频谱具有平移和旋转不变性. 相对于文献中对极频谱的直接划分作为纹理特征, 本文对它进行一次列二维主成分分析, 一次行二维主成分分析和两次二维主成分分析, 实验结果表明本文方法具有更高的分类识别率, 其中两次二维主成分分析的分类识别率最高. 对40幅图像的测试结果表明, 本文的方法能够有效地自动检测航空图像中的水面尾迹纹理.
2008, 34(9): 1060-1066.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01060
摘要:
在宇宙中, 寻求特殊的、未知的天体是人类探索宇宙奥妙所追求的目标之一, 天体光谱离群数据识别方法是实现该目标的有效手段之一. 将概念格中每个概念节点内涵描述为天体光谱数据特征子空间, 提出了一种天体光谱离群数据识别方法. 首先将概念节点的内涵缩减看作天体光谱特征子空间, 并依据稀疏度系数阈值确定稀疏子空间; 其次对于稀疏子空间, 依据稠密度系数判定祖先概念节点内涵是否为稠密子空间, 进而判断出概念节点外延中包含的数据对象是否为天体光谱离群数据; 最后以离散化天体光谱数据作为形式背景, 实验验证了利用该方法识别出的天体光谱离群数据是准确的、完备的和有效的.
在宇宙中, 寻求特殊的、未知的天体是人类探索宇宙奥妙所追求的目标之一, 天体光谱离群数据识别方法是实现该目标的有效手段之一. 将概念格中每个概念节点内涵描述为天体光谱数据特征子空间, 提出了一种天体光谱离群数据识别方法. 首先将概念节点的内涵缩减看作天体光谱特征子空间, 并依据稀疏度系数阈值确定稀疏子空间; 其次对于稀疏子空间, 依据稠密度系数判定祖先概念节点内涵是否为稠密子空间, 进而判断出概念节点外延中包含的数据对象是否为天体光谱离群数据; 最后以离散化天体光谱数据作为形式背景, 实验验证了利用该方法识别出的天体光谱离群数据是准确的、完备的和有效的.
2008, 34(9): 1067-1075.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01067
摘要:
针对使用拖尾Rayleigh分布对合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)幅值图像建模时遇到的问题, 本文讨论了拖尾Rayleigh分布的相关性质及其应用. 首先, 基于负数阶矩理论, 本文提出了拖尾Rayleigh分布的比值估计、对数矩估计和迭代对数矩估计三种参数估计方法, 并通过Monte Carlo仿真实验比较了它们的估计性能. 其次, 本文使用渐近级数计算拖尾Rayleigh分布的概率密度函数, 基于插值多项式拟合, 提出了高效计算密度函数的三步方法. 最后, 本文给出了SAR幅值图像基于拖尾Rayleigh分布的建模实例. 结果表明, 和一般的Rayleigh分布相比, 拖尾Rayleigh分布可以精确反映SAR幅值图像尖峰厚尾的统计特征, 因此它是SAR幅值图像建模的有效工具.
针对使用拖尾Rayleigh分布对合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)幅值图像建模时遇到的问题, 本文讨论了拖尾Rayleigh分布的相关性质及其应用. 首先, 基于负数阶矩理论, 本文提出了拖尾Rayleigh分布的比值估计、对数矩估计和迭代对数矩估计三种参数估计方法, 并通过Monte Carlo仿真实验比较了它们的估计性能. 其次, 本文使用渐近级数计算拖尾Rayleigh分布的概率密度函数, 基于插值多项式拟合, 提出了高效计算密度函数的三步方法. 最后, 本文给出了SAR幅值图像基于拖尾Rayleigh分布的建模实例. 结果表明, 和一般的Rayleigh分布相比, 拖尾Rayleigh分布可以精确反映SAR幅值图像尖峰厚尾的统计特征, 因此它是SAR幅值图像建模的有效工具.
2008, 34(9): 1076-1082.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01076
摘要:
在强跟踪滤波(Strong track filter, STF)算法和延迟扩展Kalman滤波(Schmidt extended Kalman filter, SEKF)算法的基础上, 提出了强跟踪延迟滤波(Strong track Schmidt filter, STSF)算法, 结合感应电机降阶模型建立了电机状态估计算法, 将其应用于感应电机无速度传感器控制系统中, 并与扩展Kalman滤波(Extended Kalman filter, EKF)、SEKF和STF三种算法的状态估计性能作比较. 仿真和实验结果表明, STSF算法在估计精度、跟踪速度、抑止噪声等方面均优于EKF算法, 并且计算复杂度显著降低, 能有效在线估计电机转速和磁链.
在强跟踪滤波(Strong track filter, STF)算法和延迟扩展Kalman滤波(Schmidt extended Kalman filter, SEKF)算法的基础上, 提出了强跟踪延迟滤波(Strong track Schmidt filter, STSF)算法, 结合感应电机降阶模型建立了电机状态估计算法, 将其应用于感应电机无速度传感器控制系统中, 并与扩展Kalman滤波(Extended Kalman filter, EKF)、SEKF和STF三种算法的状态估计性能作比较. 仿真和实验结果表明, STSF算法在估计精度、跟踪速度、抑止噪声等方面均优于EKF算法, 并且计算复杂度显著降低, 能有效在线估计电机转速和磁链.
2008, 34(9): 1083-1089.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01083
摘要:
将多传感器信息融合技术用于说话人跟踪问题, 提出了一种基于动态贝叶斯网络的音视频联合说话人跟踪方法. 在动态贝叶斯网络中, 该方法分别采用麦克风阵列声源定位、人脸肤色检测以及音视频互信息最大化三种感知方式获取与说话人位置相关的量测信息; 然后采用粒子滤波对这些信息进行融合, 通过贝叶斯推理实现说话人的有效跟踪; 并运用信息熵理论对三种感知方式进行动态管理, 以提高跟踪系统的整体性能. 实验结果验证了本文方法的有效性.
将多传感器信息融合技术用于说话人跟踪问题, 提出了一种基于动态贝叶斯网络的音视频联合说话人跟踪方法. 在动态贝叶斯网络中, 该方法分别采用麦克风阵列声源定位、人脸肤色检测以及音视频互信息最大化三种感知方式获取与说话人位置相关的量测信息; 然后采用粒子滤波对这些信息进行融合, 通过贝叶斯推理实现说话人的有效跟踪; 并运用信息熵理论对三种感知方式进行动态管理, 以提高跟踪系统的整体性能. 实验结果验证了本文方法的有效性.
2008, 34(9): 1090-1099.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01090
摘要:
针对压电陶瓷驱动器中存在的复杂非线性滞回动力学特性, 首先建立了一种新型机电耦合非线性集总参数(Electromechanical coupling nonlinear lumped-parameter, ECNLP)模型. 该模型不仅能够准确、合理地刻画压电叠堆中的非线性滞回动、静态特性, 而且充分考虑了驱动器中弹性和运动部件的动力学特性. 基于此模型, 利用微分几何的输入输出线性化原理, 实现了该模型的精确线性化变换, 并导出了相应的线性可控规范型子系统. 根据该子系统, 提出了一种基于LQ方法的压电陶瓷驱动器非线性位移跟踪控制系统, 并进一步验证了余下内动态子系统的稳定性. 最后, 通过仿真计算检验了系统的控制效果.
针对压电陶瓷驱动器中存在的复杂非线性滞回动力学特性, 首先建立了一种新型机电耦合非线性集总参数(Electromechanical coupling nonlinear lumped-parameter, ECNLP)模型. 该模型不仅能够准确、合理地刻画压电叠堆中的非线性滞回动、静态特性, 而且充分考虑了驱动器中弹性和运动部件的动力学特性. 基于此模型, 利用微分几何的输入输出线性化原理, 实现了该模型的精确线性化变换, 并导出了相应的线性可控规范型子系统. 根据该子系统, 提出了一种基于LQ方法的压电陶瓷驱动器非线性位移跟踪控制系统, 并进一步验证了余下内动态子系统的稳定性. 最后, 通过仿真计算检验了系统的控制效果.
2008, 34(9): 1100-1106.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01100
摘要:
结合矩阵论中的可反对称条件, 提出一种稳定的具有符号反对称结构的系统, 并将其作为非线性系统的镇定控制目标. 面向符号反对称结构系统的控制方法存在递推构造法和直接设计方法两种: 递推构造法面向具有上三角结构的系统, 包括已有逆推控制和逆推自适应控制, 并可具有更多的可调参数; 直接设计法适用于低维系统, 对于一些系统可以设计出更简单的控制器. 对于Lorenz混沌同步系统的仿真说明了面向反对称结构系统直接设计法有效性.
结合矩阵论中的可反对称条件, 提出一种稳定的具有符号反对称结构的系统, 并将其作为非线性系统的镇定控制目标. 面向符号反对称结构系统的控制方法存在递推构造法和直接设计方法两种: 递推构造法面向具有上三角结构的系统, 包括已有逆推控制和逆推自适应控制, 并可具有更多的可调参数; 直接设计法适用于低维系统, 对于一些系统可以设计出更简单的控制器. 对于Lorenz混沌同步系统的仿真说明了面向反对称结构系统直接设计法有效性.
2008, 34(9): 1107-1113.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01107
摘要:
针对一类具有二阶动态行为的多机器人系统的队形控制问题, 提出了一种分布式离散协同控制算法, 并应用代数图论和矩阵论的方法对该系统的渐近稳定性和算法的一致收敛性进行分析. 应用上述方法, 证明了确保多智能体系统渐近收敛的充要条件，得到了反馈控制参数的取值范围. 同时证明了在该充要条件下多机器人将逐步收敛到期望队形和同一运动速度. 仿真部分通过一个六机器人系统的队形控制验证了本文研究结果的正确性.
针对一类具有二阶动态行为的多机器人系统的队形控制问题, 提出了一种分布式离散协同控制算法, 并应用代数图论和矩阵论的方法对该系统的渐近稳定性和算法的一致收敛性进行分析. 应用上述方法, 证明了确保多智能体系统渐近收敛的充要条件，得到了反馈控制参数的取值范围. 同时证明了在该充要条件下多机器人将逐步收敛到期望队形和同一运动速度. 仿真部分通过一个六机器人系统的队形控制验证了本文研究结果的正确性.
2008, 34(9): 1114-1122.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01113
摘要:
对于雅克比阵不确定的操作机器人笛卡尔空间操作任务, 提出一种鲁棒非线性PID控制器的抗饱和设计方案, 解决了PID控制中的积分饱和问题. 该控制器通过引入有界递增分段连续函数于PID控制器中的积分环节, 限制了积分器的积分作用, 从而克服了积分环节对闭环系统的不利影响: 一方面使得闭环系统是渐进稳定的, 另一方面又保证了其鲁棒性; 特别是, 相比于其它的抗饱和设计方法, 显得更加简单有效.
对于雅克比阵不确定的操作机器人笛卡尔空间操作任务, 提出一种鲁棒非线性PID控制器的抗饱和设计方案, 解决了PID控制中的积分饱和问题. 该控制器通过引入有界递增分段连续函数于PID控制器中的积分环节, 限制了积分器的积分作用, 从而克服了积分环节对闭环系统的不利影响: 一方面使得闭环系统是渐进稳定的, 另一方面又保证了其鲁棒性; 特别是, 相比于其它的抗饱和设计方法, 显得更加简单有效.
2008, 34(9): 1123-1128.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01122
摘要:
支撑向量域描述(Support vector domain description, SVDD)是一种重要的数据描述算法, 其性能受核参数的影响很大. 基于最优核参数应导致特征空间中映射数据的分布是一个超球形区域的思想, 提出一种核参数优化算法. 首先, 基于训练样本在特征空间所张成的子空间的一组标准正交基, 给出一种描述映射数据分布的方法, 回避了映射数据不可表示的难题; 其次, 基于最大熵原则的非高斯性测度, 构造了一个估计数据分布逼近超球形区域程度的判别准则, 用以确定最优核参数. 基于仿真数据与实测数据的实验验证了本文方法的有效性.
支撑向量域描述(Support vector domain description, SVDD)是一种重要的数据描述算法, 其性能受核参数的影响很大. 基于最优核参数应导致特征空间中映射数据的分布是一个超球形区域的思想, 提出一种核参数优化算法. 首先, 基于训练样本在特征空间所张成的子空间的一组标准正交基, 给出一种描述映射数据分布的方法, 回避了映射数据不可表示的难题; 其次, 基于最大熵原则的非高斯性测度, 构造了一个估计数据分布逼近超球形区域程度的判别准则, 用以确定最优核参数. 基于仿真数据与实测数据的实验验证了本文方法的有效性.
2008, 34(9): 1129-1140.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01128
摘要:
传统主元分析(Principal component analysis, PCA)方法因忽视量纲对系统的影响, 从而使选取的主元难以具有代表性; 而在进行量纲标准化后, 又因得到的特征值常常是近似相等的而无法进行有效的主元提取. 针对这一主要问题, 本文通过引入相对化变换(Relative transform, RT)、相对主元(Relative principal components, RPCs) 和分布"均匀"等概念, 建立起一种相对主元分析(Relative principal component analysis, RPCA)的新方法. 该方法首先对系统各分量进行量纲标准化; 其次再根据系统的先验信息分析和确定各分量的重要程度; 然后在系统能量守恒的准则下, 赋以系统各分量相应的权值; 最后利用已建立起的相对主元模型, 对系统实施RPCA. 同时运用数值例子, 开展了RPCA在数据压缩和系统故障诊断中的应用研究. 理论分析和仿真实验均表明, 采用RPCA方法选取出的主元更具代表性和显著几何意义, 加之选取主元的灵活性, 将使新方法具有更广泛的应用前景.
传统主元分析(Principal component analysis, PCA)方法因忽视量纲对系统的影响, 从而使选取的主元难以具有代表性; 而在进行量纲标准化后, 又因得到的特征值常常是近似相等的而无法进行有效的主元提取. 针对这一主要问题, 本文通过引入相对化变换(Relative transform, RT)、相对主元(Relative principal components, RPCs) 和分布"均匀"等概念, 建立起一种相对主元分析(Relative principal component analysis, RPCA)的新方法. 该方法首先对系统各分量进行量纲标准化; 其次再根据系统的先验信息分析和确定各分量的重要程度; 然后在系统能量守恒的准则下, 赋以系统各分量相应的权值; 最后利用已建立起的相对主元模型, 对系统实施RPCA. 同时运用数值例子, 开展了RPCA在数据压缩和系统故障诊断中的应用研究. 理论分析和仿真实验均表明, 采用RPCA方法选取出的主元更具代表性和显著几何意义, 加之选取主元的灵活性, 将使新方法具有更广泛的应用前景.
2008, 34(9): 1141-1147.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01140
摘要:
针对一类具有不确定性和变量约束的非线性切换系统, 提出了一种基于Lyapunov函数的预测控制方法, 其中状态约束分为两种情况: 1)要求状态变量在所有时刻都满足约束(称为硬约束); 2)允许状态在某些时刻超出约束(称为软约束). 主要思想是: 对切换系统的每一个子系统, 在输入和状态均受约束的情况下, 设计基于Lyapunov函数的有界控制器和预测控制器, 在两者之间适当切换, 得到初始稳定区域的描述并使得子闭环系统保持稳定. 对整个切换系统, 设计适当的切换律以保证: 1)在切换时刻, 闭环系统的状态处在切入系统的稳定区域内; 2)切入模块的Lyapunov函数是非增的, 从而可保证稳定性. 在状态变量的约束是软约束时, 对每一子模块首先设计一个控制策略, 尽快将状态控制到初始稳定区域, 然后再利用稳定区域内的控制律使系统稳定.
针对一类具有不确定性和变量约束的非线性切换系统, 提出了一种基于Lyapunov函数的预测控制方法, 其中状态约束分为两种情况: 1)要求状态变量在所有时刻都满足约束(称为硬约束); 2)允许状态在某些时刻超出约束(称为软约束). 主要思想是: 对切换系统的每一个子系统, 在输入和状态均受约束的情况下, 设计基于Lyapunov函数的有界控制器和预测控制器, 在两者之间适当切换, 得到初始稳定区域的描述并使得子闭环系统保持稳定. 对整个切换系统, 设计适当的切换律以保证: 1)在切换时刻, 闭环系统的状态处在切入系统的稳定区域内; 2)切入模块的Lyapunov函数是非增的, 从而可保证稳定性. 在状态变量的约束是软约束时, 对每一子模块首先设计一个控制策略, 尽快将状态控制到初始稳定区域, 然后再利用稳定区域内的控制律使系统稳定.
2008, 34(9): 1148-1157.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01147
摘要:
针对关系度不确定非线性系统, 基于模型预测控制理论和切换解析非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control, NMPC) 提出了一种非切换的解析NMPC新方法. 论证了在非切换解析NMPC控制律下, 通过坐标变换可以将闭环系统分别在关系度确定和不确定的两个子空间近似为线性系统, 得出非切换解析NMPC使闭环系统稳定的必要条件. 通过仿真实验验证了非切换解析NMPC可以达到很好的响应特性, 无需切换的特征也扩大了其应用范围.
针对关系度不确定非线性系统, 基于模型预测控制理论和切换解析非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control, NMPC) 提出了一种非切换的解析NMPC新方法. 论证了在非切换解析NMPC控制律下, 通过坐标变换可以将闭环系统分别在关系度确定和不确定的两个子空间近似为线性系统, 得出非切换解析NMPC使闭环系统稳定的必要条件. 通过仿真实验验证了非切换解析NMPC可以达到很好的响应特性, 无需切换的特征也扩大了其应用范围.
2008, 34(9): 1158-1162.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01157
摘要:
传感器网络分簇机制中, 工作效率与网络覆盖密切相关. 任意时刻激活最小数目工作节点能够有效节省网络能量. 然而, 由于传感器网络的高密度部署, 使得该问题成为一个NP-完全问题. 本文提出一种基于改进的精锐非支配遗传算法以选择网络最优覆盖集. 对比于传统的二进制监测模型, 本文在算法实施过程中采用了概率监测模型. 在保证网络全覆盖的前提下, 令一部分节点进入休眠状态达到节能的目的. 并提出循环重组算子和删除因子以优化算法性能. 大量的仿真实验验证了本文算法的有效性.
传感器网络分簇机制中, 工作效率与网络覆盖密切相关. 任意时刻激活最小数目工作节点能够有效节省网络能量. 然而, 由于传感器网络的高密度部署, 使得该问题成为一个NP-完全问题. 本文提出一种基于改进的精锐非支配遗传算法以选择网络最优覆盖集. 对比于传统的二进制监测模型, 本文在算法实施过程中采用了概率监测模型. 在保证网络全覆盖的前提下, 令一部分节点进入休眠状态达到节能的目的. 并提出循环重组算子和删除因子以优化算法性能. 大量的仿真实验验证了本文算法的有效性.
2008, 34(9): 1163-1168.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01163
摘要:
介绍了Zernike矩及基于Zernike矩的图像亚像素边缘检测原理, 针对Ghosal提出的基于Zernike矩的亚像素图像边缘检测算法检测出的图像存在边缘较粗及边缘亚像素定位精度低等不足, 提出了一种改进算法. 推导了7×7 Zernike矩模板系数, 提出一种新的边缘判断依据. 改进的算法能较好检测图像边缘并实现了较高的边缘定位. 最后, 设计了3组不同的实验. 实验结果同Canny算子及Ghosal算法相比, 证明了改进算法的优越性.
介绍了Zernike矩及基于Zernike矩的图像亚像素边缘检测原理, 针对Ghosal提出的基于Zernike矩的亚像素图像边缘检测算法检测出的图像存在边缘较粗及边缘亚像素定位精度低等不足, 提出了一种改进算法. 推导了7×7 Zernike矩模板系数, 提出一种新的边缘判断依据. 改进的算法能较好检测图像边缘并实现了较高的边缘定位. 最后, 设计了3组不同的实验. 实验结果同Canny算子及Ghosal算法相比, 证明了改进算法的优越性.
2008, 34(9): 1169-1173.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01169
摘要:
提出一种并行点火脉冲耦合神经网络(Parallelized firing pulse coupled neural networks, PFPCNN)模型的图像分割方法. 首先用改进的Unit-linking PCNN (ULPCNN)模型对图像进行增强, 便于后续的图像分割. 然后采用PFPCNN新模型对增强后的图像进行分割, 最后用最大香农熵方法判定最佳分割结果. 各种复杂场景下的仿真实验及定量评价表明, 本文提出的图像分割方法, 其效果明显优于常规的PCNN分割方法.
提出一种并行点火脉冲耦合神经网络(Parallelized firing pulse coupled neural networks, PFPCNN)模型的图像分割方法. 首先用改进的Unit-linking PCNN (ULPCNN)模型对图像进行增强, 便于后续的图像分割. 然后采用PFPCNN新模型对增强后的图像进行分割, 最后用最大香农熵方法判定最佳分割结果. 各种复杂场景下的仿真实验及定量评价表明, 本文提出的图像分割方法, 其效果明显优于常规的PCNN分割方法.
2008, 34(9): 1174-1177.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01174
摘要:
提出了一种新的基于局部不变映射(Locality preserving projections, LPP)的描述器设计算法. 该算法用LPP预先生成一个特征矩阵, 接着把特征点邻域内所有点的梯度组成一个高维的梯度向量, 然后通过特征矩阵把该梯度向量嵌入到一个低维的流形空间中, 生成一个维数很低的向量, 并把它作为该特征点的描述器. 所提出的算法能保持描述器之间的几何结构不变: 原空间中邻接的描述器映射到低维空间后保持邻接, 而不相似的描述器映射后区分度更大, 所以该算法所生成的描述器能表现特征点之间的内在关系, 具有很强的鲁棒性. 通过与SIFT (Scale invariant feature transform), PCA-SIFT的实验比较, 此算法更快速, 更具鲁棒性.
提出了一种新的基于局部不变映射(Locality preserving projections, LPP)的描述器设计算法. 该算法用LPP预先生成一个特征矩阵, 接着把特征点邻域内所有点的梯度组成一个高维的梯度向量, 然后通过特征矩阵把该梯度向量嵌入到一个低维的流形空间中, 生成一个维数很低的向量, 并把它作为该特征点的描述器. 所提出的算法能保持描述器之间的几何结构不变: 原空间中邻接的描述器映射到低维空间后保持邻接, 而不相似的描述器映射后区分度更大, 所以该算法所生成的描述器能表现特征点之间的内在关系, 具有很强的鲁棒性. 通过与SIFT (Scale invariant feature transform), PCA-SIFT的实验比较, 此算法更快速, 更具鲁棒性.
2008, 34(9): 1178-1184.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01178
摘要:
具有不精确活动周期的网络图时间参数计算和活动关键性判别问题是非常困难的问题, 过去一直没有完全满意的解决方法. 因此, 提出了新的多项式算法确定通用网络中时间参数的取值区间, 并根据活动的浮动时间来判断活动的关键性. 最后, 给出了求解案例, 并把这些结果扩展到具有模糊活动周期的网络图中.
具有不精确活动周期的网络图时间参数计算和活动关键性判别问题是非常困难的问题, 过去一直没有完全满意的解决方法. 因此, 提出了新的多项式算法确定通用网络中时间参数的取值区间, 并根据活动的浮动时间来判断活动的关键性. 最后, 给出了求解案例, 并把这些结果扩展到具有模糊活动周期的网络图中.
2008, 34(9): 1184-1187.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01184
摘要:
通过对回声抵消的实际应用环境进行分析, 本文提出一种动态改变滤波器权系数更新速率的算法. 该算法在权系数的更新速率与误差信号之间建立一种非线性函数关系, 具有在环境突变阶段, 滤波器系数的更新速率自动变快, 而在稳态阶段更新速率很慢的特点, 可以极大地降低自适应滤波器算法的运算量. 理论分析和计算机仿真结果表明该算法具有良好的收敛性能和跟踪性能, 稳态误差的水平与传统算法保持一致.
通过对回声抵消的实际应用环境进行分析, 本文提出一种动态改变滤波器权系数更新速率的算法. 该算法在权系数的更新速率与误差信号之间建立一种非线性函数关系, 具有在环境突变阶段, 滤波器系数的更新速率自动变快, 而在稳态阶段更新速率很慢的特点, 可以极大地降低自适应滤波器算法的运算量. 理论分析和计算机仿真结果表明该算法具有良好的收敛性能和跟踪性能, 稳态误差的水平与传统算法保持一致.
2008, 34(9): 1188-1191.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01188
摘要:
对一类高阶次随机非线性系统, 其中函数fi(·) 的上界 除依赖状态x1,...,x2 and z外还依赖状态xi+1, 研究了自适应状态反馈镇定. 我们设计一种光滑的自适应状态反馈镇定控制器, 它保证了比换系统有一个几乎处处唯一解, 平衡点是以概率全局稳定的. 一个数值例子验证了这种系统化的设计及控制器的有效性.
对一类高阶次随机非线性系统, 其中函数fi(·) 的上界 除依赖状态x1,...,x2 and z外还依赖状态xi+1, 研究了自适应状态反馈镇定. 我们设计一种光滑的自适应状态反馈镇定控制器, 它保证了比换系统有一个几乎处处唯一解, 平衡点是以概率全局稳定的. 一个数值例子验证了这种系统化的设计及控制器的有效性.
2008, 34(9): 1192-1195.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01192
摘要:
研究一类线性系统在有界静态输出反馈下的区域极点配置问题, 给出了问题可解的双线性矩阵不等式(Bilinear matrix inequality, BMI)条件. 利用摄动线性化方法给出了求解期望输出反馈的迭代线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI)算法, 并用算例说明了所提算法的有效性.
研究一类线性系统在有界静态输出反馈下的区域极点配置问题, 给出了问题可解的双线性矩阵不等式(Bilinear matrix inequality, BMI)条件. 利用摄动线性化方法给出了求解期望输出反馈的迭代线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI)算法, 并用算例说明了所提算法的有效性.
2008, 34(9): 1196-1202.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01196
摘要:
A new adaptive time-delay positive feedback controller (ATPFC) is presented for a class of nonlinear time-delay systems. The proposed control scheme consists of a neural networks-based identification and a time-delay positive feedback controller. Two high-order neural networks (HONN) incorporated with a special dynamic identification model are employed to identify the nonlinear system. Based on the identified model, local linearization compensation is used to deal with the unknown nonlinearity of the system. A time-delay-free inverse model of the linearized system and a desired reference model are utilized to constitute the feedback controller, which can lead the system output to track the trajectory of a reference model. Rigorous stability analysis for both the identification and the tracking error of the closed-loop control system is provided by means of Lyapunov stability criterion. Simulation results are included to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.
A new adaptive time-delay positive feedback controller (ATPFC) is presented for a class of nonlinear time-delay systems. The proposed control scheme consists of a neural networks-based identification and a time-delay positive feedback controller. Two high-order neural networks (HONN) incorporated with a special dynamic identification model are employed to identify the nonlinear system. Based on the identified model, local linearization compensation is used to deal with the unknown nonlinearity of the system. A time-delay-free inverse model of the linearized system and a desired reference model are utilized to constitute the feedback controller, which can lead the system output to track the trajectory of a reference model. Rigorous stability analysis for both the identification and the tracking error of the closed-loop control system is provided by means of Lyapunov stability criterion. Simulation results are included to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.
2008, 34(9): 1203-1208.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01203
摘要:
首先给出了混合系统的混合逻辑动态(Mixed logic dynamic, MLD)模型建模; 提出了基于终端不变集约束的混合整数规划优化控制, 通过建立Lyapunov函数证明了该方法的可行性; 利用混合整型二次规划(Mixed-integer quadratic programming, MIQP)的方法对终端不变集约束混合系统的优化控制进行求解; 最后通过一个实例进行建模、仿真, 证明了本方法的可行性与优越性.
首先给出了混合系统的混合逻辑动态(Mixed logic dynamic, MLD)模型建模; 提出了基于终端不变集约束的混合整数规划优化控制, 通过建立Lyapunov函数证明了该方法的可行性; 利用混合整型二次规划(Mixed-integer quadratic programming, MIQP)的方法对终端不变集约束混合系统的优化控制进行求解; 最后通过一个实例进行建模、仿真, 证明了本方法的可行性与优越性.
2008, 34(9): 1208-1214.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01208
摘要:
现有重复控制方法是在一维空间上同时处理控制与学习过程, 这不利于重复控制系统的分析与设计. 本文针对一类线性不确定系统, 提出一种基于连续/离散二维混合模型的重复控制系统设计方法. 首先, 通过分析重复控制系统中独立存在的控制行为与学习行为, 建立重复控制系统的连续/离散二维混合模型, 将重复控制器设计问题转化为一类连续/离散二维系统的状态反馈控制问题; 然后应用二维连续/离散系统方法, 获得重复控制系统的稳定性条件, 根据稳定性条件并利用线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI)方法, 求得重复控制器参数. 与现有方法相比, 所提出的重复控制设计方法更加符合其本质特征, 具有简单实用、直观明了的特点, 克服了现有重复控制方法所存在的局限性. 最后, 数值仿真实例验证了本文所提方法的有效性.
现有重复控制方法是在一维空间上同时处理控制与学习过程, 这不利于重复控制系统的分析与设计. 本文针对一类线性不确定系统, 提出一种基于连续/离散二维混合模型的重复控制系统设计方法. 首先, 通过分析重复控制系统中独立存在的控制行为与学习行为, 建立重复控制系统的连续/离散二维混合模型, 将重复控制器设计问题转化为一类连续/离散二维系统的状态反馈控制问题; 然后应用二维连续/离散系统方法, 获得重复控制系统的稳定性条件, 根据稳定性条件并利用线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI)方法, 求得重复控制器参数. 与现有方法相比, 所提出的重复控制设计方法更加符合其本质特征, 具有简单实用、直观明了的特点, 克服了现有重复控制方法所存在的局限性. 最后, 数值仿真实例验证了本文所提方法的有效性.
2008, 34(9): 1215-1218.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01215
摘要:
提出一种基于重心改变法的仿生机器鱼俯仰姿态与深度控制方法, 用于实现机器鱼水中的浮潜运动. 该方法利用一种可调整位置的配重块结构, 改变机器鱼的重心位置, 进而实现机器鱼俯仰姿态的调节. 在对机器鱼内部配重块位置和机器鱼俯仰角的关系进行分析的基础上, 对一定速度下机器鱼的深度与俯仰角的关系进行建模, 提出由于尾部形变引起的俯仰姿态变化的补偿方法. 文中给出机器鱼原形样机的相关实验, 分析验证配重块位置变化和机器鱼重心及其姿态的调整, 深度控制等在多种情况下的结果.
提出一种基于重心改变法的仿生机器鱼俯仰姿态与深度控制方法, 用于实现机器鱼水中的浮潜运动. 该方法利用一种可调整位置的配重块结构, 改变机器鱼的重心位置, 进而实现机器鱼俯仰姿态的调节. 在对机器鱼内部配重块位置和机器鱼俯仰角的关系进行分析的基础上, 对一定速度下机器鱼的深度与俯仰角的关系进行建模, 提出由于尾部形变引起的俯仰姿态变化的补偿方法. 文中给出机器鱼原形样机的相关实验, 分析验证配重块位置变化和机器鱼重心及其姿态的调整, 深度控制等在多种情况下的结果.
2008, 34(9): 1219-1220.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01219
摘要:
讨论了一类线性时变不确定周期广义系统的鲁棒镇定问题．基于线性时变不确定周期广义系统的鲁棒稳定的概念, 提出鲁棒稳定的充分必要条件, 并基于对偶系统的等价性得到鲁棒镇定的充分必要条件. 通过引入自由矩阵, 所得结果表示为线性矩阵不等式, 验证过程更简单、可靠.
讨论了一类线性时变不确定周期广义系统的鲁棒镇定问题．基于线性时变不确定周期广义系统的鲁棒稳定的概念, 提出鲁棒稳定的充分必要条件, 并基于对偶系统的等价性得到鲁棒镇定的充分必要条件. 通过引入自由矩阵, 所得结果表示为线性矩阵不等式, 验证过程更简单、可靠.
2008, 34(9): 1221-1224.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01221
摘要:
针对旋转小球在垂直平面内运动的欠驱动TORA (Translational oscillators with rotating actuator), 采用基于能量的方法, 设计了系统的状态反馈控制器. 基于拉格朗日方程, 建立了TORA的动力学模型, 从能量的角度出发, 说明了系统的无源特性, 在此基础上设计了一个合适李亚普诺夫函数, 从而得到了系统的控制算法; 采用拉萨尔不变性原理分析了控制系统的稳定性. 数值仿真实验证明了控制器的有效性.
针对旋转小球在垂直平面内运动的欠驱动TORA (Translational oscillators with rotating actuator), 采用基于能量的方法, 设计了系统的状态反馈控制器. 基于拉格朗日方程, 建立了TORA的动力学模型, 从能量的角度出发, 说明了系统的无源特性, 在此基础上设计了一个合适李亚普诺夫函数, 从而得到了系统的控制算法; 采用拉萨尔不变性原理分析了控制系统的稳定性. 数值仿真实验证明了控制器的有效性.
