2009年 第35卷 第11期
2009, 35(11): 1369-1377.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01369
摘要:
在传统采样过程中, 为了避免信号失真, 采样频率不得低于信号最高频率的2倍. 然而对于数字图像、视频的获取, 依照香农(Shannon)定理会导致海量采样数据, 大大增加了存储和传输的代价. 近年来, 一种新兴的压缩传感理论为数据采集技术带来了革命性的突破, 得到了研究人员的广泛关注. 压缩传感采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构, 能通过数值最优化问题准确重构原始信号. 压缩传感以远低于奈奎斯特频率进行采样, 在压缩成像系统、模拟/信息转换、生物传感等领域有着广阔的应用前景. 本文主要介绍了压缩传感的基本理论及相关应用, 并对其研究前景进行了展望.
在传统采样过程中, 为了避免信号失真, 采样频率不得低于信号最高频率的2倍. 然而对于数字图像、视频的获取, 依照香农(Shannon)定理会导致海量采样数据, 大大增加了存储和传输的代价. 近年来, 一种新兴的压缩传感理论为数据采集技术带来了革命性的突破, 得到了研究人员的广泛关注. 压缩传感采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构, 能通过数值最优化问题准确重构原始信号. 压缩传感以远低于奈奎斯特频率进行采样, 在压缩成像系统、模拟/信息转换、生物传感等领域有着广阔的应用前景. 本文主要介绍了压缩传感的基本理论及相关应用, 并对其研究前景进行了展望.
2009, 35(11): 1378-1386.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01378
摘要:
提出了基于黎曼流形的图像投影配准优化方法, 根据投影变换的特点, 用SL(3)表征目标的图像投影变换, 研究SL(3)的几何结构, 通过变分的方法求出了SL(3)上的测地线, 给出相应的黎曼指数映射, 设计了一种新的基于SL(3)群上黎曼分析的平面投影配准算法, 分析了算法的优点, 并对其收敛性做出了证明. 模拟图像数据和真实图像序列测试的对比实验结果表明, 本文算法在效率和精度上较现有文献中基于欧氏空间的图像投影配准算法有显著提高, 优于基于李群的图像配准算法.
提出了基于黎曼流形的图像投影配准优化方法, 根据投影变换的特点, 用SL(3)表征目标的图像投影变换, 研究SL(3)的几何结构, 通过变分的方法求出了SL(3)上的测地线, 给出相应的黎曼指数映射, 设计了一种新的基于SL(3)群上黎曼分析的平面投影配准算法, 分析了算法的优点, 并对其收敛性做出了证明. 模拟图像数据和真实图像序列测试的对比实验结果表明, 本文算法在效率和精度上较现有文献中基于欧氏空间的图像投影配准算法有显著提高, 优于基于李群的图像配准算法.
2009, 35(11): 1387-1393.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01387
摘要:
针对视频人体运动跟踪中的遮挡问题, 提出了一种基于多区域联合粒子滤波器的跟踪方法. 算法把人体划分为多个关键区域, 通过基于多区域无向图的联合运动模型, 构造联合粒子滤波器, 并运用区域关联的观测评估策略对目标状态进行联合预测, 从而完成遮挡情况下目标的跟踪. 实验结果表明, 与基于单区域粒子滤波的跟踪方法相比, 本文提出的算法在具有较长时间部分和全部遮挡的跟踪问题上, 取得了较好的实验结果.
针对视频人体运动跟踪中的遮挡问题, 提出了一种基于多区域联合粒子滤波器的跟踪方法. 算法把人体划分为多个关键区域, 通过基于多区域无向图的联合运动模型, 构造联合粒子滤波器, 并运用区域关联的观测评估策略对目标状态进行联合预测, 从而完成遮挡情况下目标的跟踪. 实验结果表明, 与基于单区域粒子滤波的跟踪方法相比, 本文提出的算法在具有较长时间部分和全部遮挡的跟踪问题上, 取得了较好的实验结果.
2009, 35(11): 1394-1402.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01394
摘要:
基于主动轮廓的跟踪方法被广泛应用于移动摄像机下运动物体轮廓的跟踪. 针对传统方法容易受噪音、部分遮挡、背景干扰等因素影响的缺点, 提出了一个分层的基于水平集(Level sets)的跟踪框架. 该框架将颜色信息和形状先验有效地结合起来. 在框架的第一层, 初始轮廓首先根据颜色信息进化, 通过引入一个反映邻域像素之间关系的惩罚因子来改进传统的速度模型. 然后, 基于Mahalanobis距离的判别式被用来决定是否需要引入形状先验, 如果不需要, 则第一层基于颜色进化的结果就作为最终的跟踪结果; 否则, 第一层得到的轮廓需要在第二层中在形状先验的约束下继续进化. 在第二层轮廓进化中, 本文提出了一个权重形状距离因子(Weighted shape distance term, WSDT), 用来融合全局的形状信息和局部的颜色信息. 形状先验模型建立在主成分分析(Principal component analysis, PCA)子空间并通过增量学习算法在线更新. 实验结果证明了方法的有效性和鲁棒性.
基于主动轮廓的跟踪方法被广泛应用于移动摄像机下运动物体轮廓的跟踪. 针对传统方法容易受噪音、部分遮挡、背景干扰等因素影响的缺点, 提出了一个分层的基于水平集(Level sets)的跟踪框架. 该框架将颜色信息和形状先验有效地结合起来. 在框架的第一层, 初始轮廓首先根据颜色信息进化, 通过引入一个反映邻域像素之间关系的惩罚因子来改进传统的速度模型. 然后, 基于Mahalanobis距离的判别式被用来决定是否需要引入形状先验, 如果不需要, 则第一层基于颜色进化的结果就作为最终的跟踪结果; 否则, 第一层得到的轮廓需要在第二层中在形状先验的约束下继续进化. 在第二层轮廓进化中, 本文提出了一个权重形状距离因子(Weighted shape distance term, WSDT), 用来融合全局的形状信息和局部的颜色信息. 形状先验模型建立在主成分分析(Principal component analysis, PCA)子空间并通过增量学习算法在线更新. 实验结果证明了方法的有效性和鲁棒性.
2009, 35(11): 1403-1409.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.1403
摘要:
针对目标检测中的非对称分类问题，在分析现有的由离散AdaBoost算法扩展得到的代价敏感(即非对称)学习算法的基础上，提出了以三个不同的非对称错误率上界为核心的推导非对称AdaBoost算法的统一框架. 在该框架下, 不仅现有离散型非对称AdaBoost算法之间的关系非常清晰, 而且其中不符合理论推导的部分可以很容易得到修正. 同时, 利用不同的优化方法, 最小化这三个不同上界, 推出了连续型AdaBoost算法的非对称扩展(用Asym-Real AdaBoost和Asym-Gentle AdaBoost 表示). 新的算法不仅在弱分类器组合系数的计算上比现有离散型算法更加方便, 而且实验证明, 在人脸检测和行人检测两方面都获得了比传统对称AdaBoost算法和离散型非对称AdaBoost算法更好的性能.
针对目标检测中的非对称分类问题，在分析现有的由离散AdaBoost算法扩展得到的代价敏感(即非对称)学习算法的基础上，提出了以三个不同的非对称错误率上界为核心的推导非对称AdaBoost算法的统一框架. 在该框架下, 不仅现有离散型非对称AdaBoost算法之间的关系非常清晰, 而且其中不符合理论推导的部分可以很容易得到修正. 同时, 利用不同的优化方法, 最小化这三个不同上界, 推出了连续型AdaBoost算法的非对称扩展(用Asym-Real AdaBoost和Asym-Gentle AdaBoost 表示). 新的算法不仅在弱分类器组合系数的计算上比现有离散型算法更加方便, 而且实验证明, 在人脸检测和行人检测两方面都获得了比传统对称AdaBoost算法和离散型非对称AdaBoost算法更好的性能.
2009, 35(11): 1410-1419.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01410
摘要:
提出了一种基于信息素机制的粒子群优化(Particle swarm optimization based on pheromone mechanism, PSO-PM)算法. 主要是借鉴了蚁群优化算法的信息素共享机制, 并引入到粒子群优化算法中, 设计了粒子行为的三条简单规则: 信息留存规则、信息获取和融合规则以及粒子演化规则, 从而实现了群体信息的充分分享, 相应地改善了算法的寻优能力. 采用基准函数对PSO-PM算法进行测试, 并与几种不同类型的改进优化算法进行对比, 数值实验结果验证了PSO-PM算法的有效性.
提出了一种基于信息素机制的粒子群优化(Particle swarm optimization based on pheromone mechanism, PSO-PM)算法. 主要是借鉴了蚁群优化算法的信息素共享机制, 并引入到粒子群优化算法中, 设计了粒子行为的三条简单规则: 信息留存规则、信息获取和融合规则以及粒子演化规则, 从而实现了群体信息的充分分享, 相应地改善了算法的寻优能力. 采用基准函数对PSO-PM算法进行测试, 并与几种不同类型的改进优化算法进行对比, 数值实验结果验证了PSO-PM算法的有效性.
2009, 35(11): 1420-1428.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01420
摘要:
采用最小方差原则和梯度下降方法, 经过旋转变换, 获得频率参数和带宽参数可调的自适应二维线性正弦跟踪滤波器, 实现信号跟随与幅值估计. 把多个跟踪器并联, 形成带宽可调的多频点梳状滤波器, 得到多维线性常系数微分动力系统. 用不变原理证明梳状滤波器是一致渐近稳定的. 用拉普拉斯变换导出频率特性, 单正弦输入时为向量形式, 针对多正弦分量时为频率特性矩阵. 当输入信号所有正弦分量的频率都等于梳状滤波器频率参数时, 本算法能够同时准确跟随所有分量及其幅值. 分析了算法的频域格栅效应以及带宽参数对稳态精度的影响, 通过仿真说明了算法的有效性.
采用最小方差原则和梯度下降方法, 经过旋转变换, 获得频率参数和带宽参数可调的自适应二维线性正弦跟踪滤波器, 实现信号跟随与幅值估计. 把多个跟踪器并联, 形成带宽可调的多频点梳状滤波器, 得到多维线性常系数微分动力系统. 用不变原理证明梳状滤波器是一致渐近稳定的. 用拉普拉斯变换导出频率特性, 单正弦输入时为向量形式, 针对多正弦分量时为频率特性矩阵. 当输入信号所有正弦分量的频率都等于梳状滤波器频率参数时, 本算法能够同时准确跟随所有分量及其幅值. 分析了算法的频域格栅效应以及带宽参数对稳态精度的影响, 通过仿真说明了算法的有效性.
2009, 35(11): 1429-1435.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01429
摘要:
定义句模板和关联词向量作为候选定义句选择的常用特征, 前者确定定义的表达形式, 后者确定定义的叙述内容. 目前, 大多数定义类问题回答系统中都是根据问题Target及其周边词之间的相对位置关系来提取定义句模板和关联词. 在这种基于位置关系的基础上提出了基于依赖关系的定义句模板和关联词抽取方法, 然后将这些特征应用到改进的在线算法MIRA (Margin infused relaxed algorithm), 从而实现对候选定义句子的排序. 这种改进的MIRA算法能够根据学习进程自动调整约束条件, 从而提高算法的收敛速度与性能.
定义句模板和关联词向量作为候选定义句选择的常用特征, 前者确定定义的表达形式, 后者确定定义的叙述内容. 目前, 大多数定义类问题回答系统中都是根据问题Target及其周边词之间的相对位置关系来提取定义句模板和关联词. 在这种基于位置关系的基础上提出了基于依赖关系的定义句模板和关联词抽取方法, 然后将这些特征应用到改进的在线算法MIRA (Margin infused relaxed algorithm), 从而实现对候选定义句子的排序. 这种改进的MIRA算法能够根据学习进程自动调整约束条件, 从而提高算法的收敛速度与性能.
2009, 35(11): 1436-1445.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01436
摘要:
提出一种贪婪迭代DHP (Dual heuristic programming)算法, 解决了一类控制受约束非线性系统的近似最优镇定问题. 针对系统的控制约束, 首先引入一个非二次泛函把约束问题转换为无约束问题, 然后基于协状态函数提出一种贪婪迭代DHP算法以求解系统的HJB (Hamilton-Jacobi-Bellman)方程. 在算法的每个迭代步, 利用一个神经网络来近似系统的协状态函数, 而后根据协状态函数直接计算系统的最优控制策略, 从而消除了常规近似动态规划方法中的控制网络. 最后通过两个仿真例子证明了本文提出的最优控制方案的有效性和可行性.
提出一种贪婪迭代DHP (Dual heuristic programming)算法, 解决了一类控制受约束非线性系统的近似最优镇定问题. 针对系统的控制约束, 首先引入一个非二次泛函把约束问题转换为无约束问题, 然后基于协状态函数提出一种贪婪迭代DHP算法以求解系统的HJB (Hamilton-Jacobi-Bellman)方程. 在算法的每个迭代步, 利用一个神经网络来近似系统的协状态函数, 而后根据协状态函数直接计算系统的最优控制策略, 从而消除了常规近似动态规划方法中的控制网络. 最后通过两个仿真例子证明了本文提出的最优控制方案的有效性和可行性.
2009, 35(11): 1446-1451.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01446
摘要:
研究了在观测中存在Markov跳跃时滞的离散时间系统的线性最小方差状态估计问题. 首先, 通过引入跳跃时滞的示性函数, 将带有跳跃时滞的观测方程转化为带有乘性噪声的定常时滞系统. 进一步采用状态扩维的方法, 将定常时滞系统转化为无时滞的Markov跳跃系统. 最后, 基于得到的无时滞系统, 采用Hilbert空间已有的几何论知识, 设计线性最优状态估计器, 得出基于Riccati方程的滤波器的表达式, 并证明了所得滤波器的渐渐收敛性.
研究了在观测中存在Markov跳跃时滞的离散时间系统的线性最小方差状态估计问题. 首先, 通过引入跳跃时滞的示性函数, 将带有跳跃时滞的观测方程转化为带有乘性噪声的定常时滞系统. 进一步采用状态扩维的方法, 将定常时滞系统转化为无时滞的Markov跳跃系统. 最后, 基于得到的无时滞系统, 采用Hilbert空间已有的几何论知识, 设计线性最优状态估计器, 得出基于Riccati方程的滤波器的表达式, 并证明了所得滤波器的渐渐收敛性.
2009, 35(11): 1452-1458.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01452
摘要:
In this paper, an active fault tolerant control strategy is developed to compensate for the effect of actuator fault in the presence of non-measurable rate on the actuator second-order dynamics. The proposed control scheme is a combination between multiple model and adaptive reconfiguration control. By means of the designed method, the system output can track that of the reference model asymptotically, and the simulation results have illustrated the effectiveness of the proposed algorithms.
In this paper, an active fault tolerant control strategy is developed to compensate for the effect of actuator fault in the presence of non-measurable rate on the actuator second-order dynamics. The proposed control scheme is a combination between multiple model and adaptive reconfiguration control. By means of the designed method, the system output can track that of the reference model asymptotically, and the simulation results have illustrated the effectiveness of the proposed algorithms.
2009, 35(11): 1459-1464.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01459
摘要:
用平均驻留时间技术结合分段Lyapunov函数方法研究了一类不确定切换非线性系统的L2-增益分析及控制器综合问题. 得到了系统可镇定及具有一定权重的L2-增益的充分条件. 设计了状态反馈控制器从而使得闭环系统指数稳定且具有一定权重的L2-增益.
用平均驻留时间技术结合分段Lyapunov函数方法研究了一类不确定切换非线性系统的L2-增益分析及控制器综合问题. 得到了系统可镇定及具有一定权重的L2-增益的充分条件. 设计了状态反馈控制器从而使得闭环系统指数稳定且具有一定权重的L2-增益.
2009, 35(11): 1465-1469.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01465
摘要:
对线性时滞系统, 本文在低频域内考虑了故障检测问题. H∞范数用来度量外界扰动, H-指标用来度量故障敏感性. 本文主要结果包括得到了故障检测观测器存在的充分条件而且通过解线性矩阵不等式得到了观测器的增益解. 最后, 数值例子解说明了本文方法的有效性.
对线性时滞系统, 本文在低频域内考虑了故障检测问题. H∞范数用来度量外界扰动, H-指标用来度量故障敏感性. 本文主要结果包括得到了故障检测观测器存在的充分条件而且通过解线性矩阵不等式得到了观测器的增益解. 最后, 数值例子解说明了本文方法的有效性.
2009, 35(11): 1470-1475.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01470
摘要:
为了尽可能提高伺服系统的性能, 提出一种基于加权函数选择的性能优化设计方法. 首先, 给出性能优化设计问题的描述; 其次, 给出了线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI)形式的优化指标; 再次, 提出一种基于加权函数选择的系统性能优化设计迭代算法; 最后, 利用Bode积分关系分析了算法的收敛性. 所提出的系统性能优化设计算法易于迭代计算, 仿真实例验证了算法的有效性.
为了尽可能提高伺服系统的性能, 提出一种基于加权函数选择的性能优化设计方法. 首先, 给出性能优化设计问题的描述; 其次, 给出了线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI)形式的优化指标; 再次, 提出一种基于加权函数选择的系统性能优化设计迭代算法; 最后, 利用Bode积分关系分析了算法的收敛性. 所提出的系统性能优化设计算法易于迭代计算, 仿真实例验证了算法的有效性.
2009, 35(11): 1476-1480.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01476
摘要:
研究了一类非线性网络控制系统(Networked control systems, NCSs)的镇定问题. 在一般的网络环境中, 通过平行分布补偿技术, 将非线性NCS建模为包含一个稳定子系统和一个可能不稳定子系统的模糊时滞切换系统. 利用分段Lyapunov泛函方法和平均驻留时间方法, 得到了非线性NCS指数稳定的充分条件, 并以线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI) 形式给出了模糊控制器的设计方法. 最后通过数值例子说明了所给方法的有效性.
研究了一类非线性网络控制系统(Networked control systems, NCSs)的镇定问题. 在一般的网络环境中, 通过平行分布补偿技术, 将非线性NCS建模为包含一个稳定子系统和一个可能不稳定子系统的模糊时滞切换系统. 利用分段Lyapunov泛函方法和平均驻留时间方法, 得到了非线性NCS指数稳定的充分条件, 并以线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI) 形式给出了模糊控制器的设计方法. 最后通过数值例子说明了所给方法的有效性.
