国家自然科学基金(61104095)
- 作品数：5 被引量：52H指数：5
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- 具有通信约束的网络化控制系统LQG控制器设计被引量：6
- 2015年
- 针对一类具有噪声影响的通信受限多输入、多输出网络控制系统,利用非均匀采样方式将其建模为一类集控制与调度为一体的网络化控制模型,根据卡尔曼滤波器思想设计了最优状态估计器和最优保性能输出反馈控制器并在此基础上给出系统渐近稳定的充分条件.通过仿真验证了所提算法的可行性.该设计方法特别适用于通信受限情况下,系统存在多种信号类型时,可方便的根据不同信号特征设置系统的采样周期和调度周期,从而克服原离散周期性时变系统的控制器受通信序列周期性约束问题,避免多个控制器周期性切换,增加控制系统设计的自由度,提高系统动态重构能力和整体性能.
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- 关键词：网络控制系统线性矩阵不等式LQG最优控制
- 一种基于滑动窗口优化算法的行人检测算法被引量：9
- 2015年
- 行人检测是计算机视觉中的关键技术之一,在智能交通领域有大量实际应用,如何在提高行人检测精度的同时提高检测速度一直是研究的热点.首先采用基于高斯混合模型的背景建模方法分离出运动目标,将原始视频序列转换为二值图片,得到大量固定大小的训练样本;然后提取样本图片的HOG特征,通过SVM训练得到分类器;接着用固定大小的滑动窗口检测行人,并提出了一种滑动窗口优化算法来筛选检测结果;进而用前景像素密度估算方法调整检测结果,输出最终统计人数,最后实验表明方法的有效性.
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- 关键词：行人检测高斯混合模型HOG
- 复杂场景下自适应背景减除算法被引量：20
- 2015年
- 目的复杂场景下的背景减除是智能视频监控研究领域的研究重点和热点之一。针对混合高斯模型中高斯分布个数固定和参数初始化粗糙问题,提出一种应用于复杂场景中的基于混合高斯模型的自适应背景减除算法(AMGBS)。方法通过灰度值归类算法自适应调整模型的高斯分布个数,使得背景模型能够适应场景的变化,并且结合在线K均值(online K-means)算法和在线期望最大化(online EM)算法初始化混合高斯模型参数。结果针对灰度值统计结果调整高斯分布数,以及采用优化参数初始化过程,实验表明,本文方法的平均查准率和平均查全率比传统的混合高斯算法高出10%左右,比其他改进的混合高斯算法高出2%左右。结论提出一种新的自适应背景减除算法,针对灰度值统计结果调整高斯分布数,以及采用优化参数初始化过程。实验结果表明,该方法对复杂场景有较强的适应能力,能够有效快速地完成背景减除,进而实现运动目标的提取。
- 邵奇可周宇李路陈庆章
- 关键词：背景减除混合高斯模型ONLINEONLINEEM灰度值
- 面向WSN的自适应模糊功率控制算法研究被引量：12
- 2015年
- 在无线传感器网络环境中存在干扰以及网络的动态变化等原因,传输可靠性问题成为保障网络服务性能的重要挑战之一。现有的研究方法基本没有考虑网络的动态性,节点能耗较高。为此,我们提出了一种面向WSN的自适应模糊功率控制算法DAFPC。该算法采用自适应模糊理论,并基于"输入-输出-反馈"机制,根据接收到的链路质量参数信息自适应地调整控制器,快速地调节发射功率。研究仿真结果表明,DAFPC算法能很好地适应网络的动态变化,有效地提高WSN的抗干扰性和传输可靠性,延长了网络的生存时间。
- 邵奇可冯淑娜毛科技
- 关键词：无线传感器网络功率控制抗干扰网络生存时间
- 资源约束网络控制系统的非均匀采样控制被引量：5
- 2013年
- 针对一类存在通信约束的多输入多输出(MIMO)网络控制系统(NCS),根据通信序列的概念和提升技术,将其建模成一类集控制和调度为一体的非均匀采样的增广状态空间模型,并基于线性矩阵不等式(LMI)设计输出反馈控制律.该模型具有线性时不变离散时间系统的形式,为资源约束网络控制系统的分析与综合提供了一种新方法.所提出的单一结构控制器不仅可以有效克服离散周期性时变系统的控制器受原有通信序列周期约束,避免多个控制器周期性切换.同时,由于信号量可以根据其特征进行采样频率调度,从而能有效降低网络负荷,提高系统性能.
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- 关键词：非均匀采样渐近稳定
