韩崇昭
- 作品数：511 被引量：3,938H指数：27
- 供职机构：西安交通大学更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学航空宇航科学技术更多>>
- 多距离假设纯方位伯努利滤波器的设计
- 2015年
- 考虑多目标随机新生和消亡下存在杂波和传感器漏检所导致的量测源不确定性,针对纯方位跟踪(BOT)问题,提出一种多距离假设伯努利滤波器.首先,构造笛卡尔坐标系下的多距离假设纯方位观测模型;然后,根据该测量模型详细推导并提出高斯混合多距离假设势平衡多目标多伯努利滤波器;最后,提出一种自适应纯方位新生多伯努利密度的新方法.仿真结果验证了所提出算法的有效性.
- 陈辉韩崇昭
- 关键词：纯方位跟踪随机有限集
- 测量噪声相关线性系统异类传感器航迹融合被引量：2
- 2005年
- 研究了异类传感器航迹融合问题。在测量噪声相关的条件下,利用线性无偏最小方差估计的基本理论,通过对异类传感器的状态估计采用顺序滤波的方法,得到了相关测量噪声线性系统异类传感器测量融合算法和状态矢量融合算法。计算机数字仿真结果表明,由于考虑了测量噪声之间的相关性,该算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,航迹跟踪的精度得到了改善。
- 张安民韩崇昭
- 关键词：异类传感器
- 一种基于BLMS的Volterra级数简化辨识方法
- 2006年
- 针对Volterra级数辨识中的“维数灾难”问题,提出了一种基于分块最小均方(BLMS)滤波器的简化辨识方法。该方法利用影响指数的概念,在保证一定辨识精度的前提下,根据每个Volterra核函数对辨识结果贡献的大小对其进行筛选,然后用筛选出的有效核函数作为对原系统的近似,从而达到降低辨识维数减少计算量的目的。该方法为克服“维数灾难”,实现在线辨识Volterra级数提供了一个有效解决途径。最后,文中用一个工程实例验证了该算法的有效性。
- 张华君韩崇昭
- 关键词：VOLTERRA级数在线辨识
- 一种基于分布式融合的多模型图像跟踪系统被引量：6
- 2002年
- 设计了一种基于分布式融合的多模型图像跟踪系统。由于图像中噪声的存在、遮挡现象的发生以及被跟踪对象的变形会对某些跟踪算法产生影响 ,因此 ,一个比较理想的跟踪系统应该能够融合这些跟踪算法的优点 ,从而稳定地跟踪目标。本系统采用了 3种跟踪模式 :基于区域的跟踪模式 ;基于B样条主动轮廓的跟踪模式和基于特征点的跟踪模式。利用这 3种模式分别进行跟踪 ,并由基于区域的跟踪模式判定遮挡 ,从而决定将哪些模式的跟踪结果送到融合中心。仿真实验表明 ,这种算法能有效解决遮挡问题 ,并具有较强的鲁棒性。
- 郑林韩崇昭左东广康欣
- 关键词：分布式融合图像跟踪系统图像处理特征点
- 工业过程中稳态次优控制研究
- 1992年
- 对于大多数的工业过程,由于受到噪声的影响,不可能得到输出和过程导数的精确值,因此最优稳态工况不可能得到。本文提出了一种求解决优稳态工况的方法,并从理论上分析了次优性与量测误差之间的关系。如果量测误差非常少,次优解将变化实际最优解。
- 黄正良万百五韩崇昭
- 关键词：噪声
- SXSES—DSS体系结构及其实现
- 1995年
- 本文介绍了SXSES-DSS的系统开发策略及总体设计和在此基础上开发的原模型。指出该系统是一个智能型、分布式、集成化的基于六库的群决策支持系统,具有两级协调结构。
- 柳少军韩崇昭万百五
- 关键词：决策支持系统人工智能体系结构
- 基于非线性频谱分析的故障检测与诊断方法
- 一种基于非线性频谱分析的状态检测与故障诊断方法,其实现步骤是:(1)模型简化;(2)激励信号设计;(3)数据采集与数据压缩;(4)选取辨识算法;(5)信号预处理;(6)模型泛化能力检验;(7)模式分类与故障诊断试验;最后...
- 韩崇昭唐晓泉李涌王立琦
- 文献传递
- 非线性Volterra系统的总体全解耦自适应滤波被引量：6
- 2005年
- 研究输入、输出观测数据均受噪声干扰时的非线性Volterra系统的全解耦自适应滤波问题.基于总体最小二乘技术和Volterra滤波器的伪线性组合结构,运用约束优化问题的分析方法研究Volterra滤波过程,从而建立了一种总体全解耦自适应滤波算法.并建立了分析该算法收敛性能的参数反馈调整模型,分析表明,该算法可使各阶Volterra核稳定地收敛到真值.仿真实验的结果表明,当输入、输出观测数据均受噪声干扰时,总体全解耦自适应滤波算法的鲁棒抗噪性能和滤波精度均优于全解耦LMS自适应滤波算法.
- 魏瑞轩韩崇昭张宗麟
- 关键词：非线性系统
- 视觉跟踪技术综述被引量：370
- 2006年
- 视觉跟踪问题是当前计算机视觉领域中的热点问题,本文对这一问题进行了详细的介绍．首先,对视觉跟踪技术在视频监视、图像压缩和三维重构等三个主要方面的应用进行了论述．其次,详细阐述了该技术的研究现状,介绍了其中的一些常用方法,为清楚说明这些方法,先对视觉跟踪问题进行了分类,然后介绍了处理视觉跟踪问题的两种思路即自底向上和自顶向下的思路,最后将具体的视觉跟踪方法分为四类进行了介绍,这四类分别是基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于变形模板的跟踪和基于模型的跟踪．最后,从控制论角度给出视觉跟踪算法所面临的难点,即算法要满足鲁棒性、准确性和快速性要求时所遇到的困难,并对视觉跟踪问题的研究前景进行了展望．
- 侯志强韩崇昭
- 关键词：计算机视觉视觉跟踪图像序列监视系统MPEG-4
- 基于群体多样性反馈控制的自组织微粒群算法被引量：29
- 2008年
- 微粒群算法是一种新型的群智能算法,已被广泛用于各种复杂优化问题的求解,但算法依然面临着过早收敛问题.为克服算法的早熟问题,提出了自组织微粒群算法.将微粒群体视为自组织系统,引入负反馈机制.群体多样性是影响微粒群算法全局优化性能的关键因素,把群体多样性作为个体微粒可感知的群体动态信息,用于动态调整惯性权重或加速度系数,通过不同的特性参数实现微粒的集聚或分散,使群体维持适当的多样性水平以利于全局搜索.用于复杂函数优化问题的求解,并与其他典型改进算法进行了性能比较.仿真结果表明,基于多样性控制的自组织微粒群算法可以有效避免早熟问题,提高微粒群算法求解复杂函数的全局优化性能.
- 介婧曾建潮韩崇昭
- 关键词：群智能微粒群算法反馈控制早熟自组织
