黑龙江省博士后科研启动基金(LBH-Q09127) 作品数:8 被引量:40 H指数:4 相关作者: 郝燕玲 赵玉新 杨永鹏 魏延辉 洪伟 更多>> 相关机构: 哈尔滨工程大学 更多>> 发文基金: 黑龙江省博士后科研启动基金 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 交通运输工程 电子电信 更多>>
基于NMF闭塞字典的压缩传感声纳图像识别 被引量:2 2011年 提出了基于非负矩阵分解(NMF)闭塞字典的压缩传感声纳图像识别的方法.该方法采用NMF局部特征提取,解决了全局特征提取对声纳图像的强度和目标姿态的变化等方面不敏感的问题;同时利用K-SVD算法构造出可压缩的NMF闭塞字典,解决了原始的闭塞字典中含有大量原子从而导致计算量大的问题.实验结果表明:在不闭塞的情况下,采用NMF局部特征提取对声纳图像具有较高的识别率,在低噪声的情况下,不仅减少了稀疏编码的计算量,提高了声纳图像识别的实时性,而且能够有效对声纳图像进行识别. 王梁 郝燕玲 张振兴关键词:声纳图像识别 压缩传感 非负矩阵分解 基于模糊自适应卡尔曼滤波的SLAM算法 被引量:9 2012年 针对同步定位与地图创建(SLAM)问题中难以建立准确的先验噪声模型的问题,提出一种改进的模糊自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过在线监测新息的变化,利用模糊逻辑对系统噪声和观测噪声的权重进行实时调整,进而改变系统对观测信息的信赖和利用程度,使滤波器最终趋于稳定.为了保证系统的实时性,提出一种直接将输入和输出进行模糊隶属函数匹配的方法代替模糊推理.将新的滤波算法用于SLAM仿真实验,结果表明该算法能根据噪声变化进行快速调整,滤波精度较高,相比标准EKF对定位和构图精度提升了50%以上. 杜航原 郝燕玲 赵玉新关键词:滤波算法 地图创建 自适应卡尔曼滤波 模糊推理 基于鲁棒非线性卡尔曼滤波的自适应SLAM算法 被引量:5 2012年 针对传统非迹卡尔曼滤波算法缺乏在线自适应调整能力,在噪声模型出现误差时滤波精度下降的问题,提出了一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的同步定位与地图创建算法。该算法引入了一个多维观测噪声尺度因子,能根据观测噪声统计特性的实际变化情况对每种传感器的噪声模型做出自适应调整,使其逼近真实噪声水平,进而将滤波增益调整到一个适当值,实现滤波器的最优估计。SLAM仿真实验结果表明,在噪声统计特性发生变化的情况下,该算法相比其它几种SLAM算法具有更好的自适应能力,估计精度更高,鲁棒性更强。 杜航原 郝燕玲 高忠强 赵巍华关键词:同步定位与地图创建 无迹卡尔曼滤波 水下石油管道漏油检测定位的粒子滤波SLAM算法 被引量:6 2013年 针对海底石油管道漏油位置检测定位这一问题,提出了捷联惯性导航系统与同时构图定位算法相组合的水下导航定位方法。利用声纳传感器采集石油管道的特征位置信息,在同时构图定位算法的作用下构建管道地图并获得高精度定位信息。然后利用粒子滤波算法将上述获得的定位信息与捷联惯性导航系统相结合,以补偿其位置误差积累。仿真实验结果显示所述组合方法的定位精度较高,达到总航程的0.1%。 袁赣南 王丹丹 魏延辉 洪伟关键词:粒子滤波 卫星遥感多光谱浅海水深反演法 被引量:12 2012年 应用卫星遥感技术反演浅海水深,对于航运安全、海洋工程、海洋军事等具有重要意义。对IKONOS高分辨率卫星影像数据进行分析处理,提出一种结合主成分分析变换的神经网络水深反演法。通过IKONOS多光谱数据建立波段比值模型,并对该模型进行主成分分析变换,应用神经网络技术对浅海水深进行定量反演。研究结果表明,这种方法能够很好的建立IKONOS多光谱数据与实测水深数据之间的非线性关系,减少了其他外界环境因素的影响(如海水底质、海水类型等);同时去掉了波段比值模型中线性相关的冗余信息,比传统的线性回归水深反演模型具有更高的可靠性和反演精度。 张振兴 郝燕玲关键词:遥感 主成分分析 神经网络 用概率假设密度滤波实现同步定位与地图创建 被引量:3 2011年 针对杂波环境中传统同步定位与地图创建(SLAM)算法无法有效表达传感器多种信息以及容易发生错误数据关联的问题,提出一种基于概率假设密度滤波的SLAM算法。该算法将每一时刻传感器的观测信息和环境地图表示为随机有限集,建立联合目标状态变量;通过概率假设密度(PHD)滤波对机器人位姿和环境地图状态进行同时估计,并利用粒子滤波实现PHD滤波。在进行目标状态提取时,为避免聚类算法引入的误差,对粒子集进行时滞输出。提出的SLAM算法能准确表达观测的不确定性、漏检以及杂波引起的虚警等多种传感器信息,且避免了数据关联过程,使系统状态估计更接近真实值。仿真实验结果表明:与传统SLAM算法相比,新算法的机器人定位及环境构图精度提高了50%以上,为杂波环境下SLAM问题的研究提供了新的途径。 杜航原 郝燕玲 赵玉新 杨永鹏关键词:同步定位与地图创建 随机有限集 概率假设密度滤波 粒子滤波 基于随机有限集的SLAM算法 被引量:3 2012年 提出一种基于随机有限集的同步定位与地图创建算法,该算法利用随机有限集对环境地图和传感器观测信息建模,建立联合目标状态变量的随机有限集。依据Bayesian估计框架,利用概率假设密度滤波的粒子滤波实现对机器人位姿和环境地图进行同时估计。新算法避免了数据关联过程,并能更加自然有效地表达同步定位与地图创建(simultaneous localization and mapping,SLAM)问题中多特征-多观测特性及多种传感器信息。在仿真实验中,利用FastSLAM2.0算法和新算法进行对比,实验结果验证了新算法的优越性。 杜航原 赵玉新 杨永鹏 韩庆楠关键词:同步定位与地图创建 随机有限集 概率假设密度滤波 粒子滤波 基于模糊逻辑的SLAM数据关联方法 被引量:1 2011年 提出了一种基于模糊逻辑的同步定位与地图创建(simultaneous localization and maping,SLAM)数据关联方法,该方法计算特征观测和特征估计的误差椭圆,对归一化新息和误差椭圆重叠比例进行模糊化处理,作为模糊系统输入变量,将数据关联结果作为模糊输出变量。通过融合这些特征信息建立模糊规则,进行模糊推理,最终获得数据关联结果。这种方法可以有效表达数据关联中存在的不确定性和模糊性,具有处理多个候选关联假设的能力,并且在实际观测与特征估计值距离较小时减少了误关联的发生,在实际观测与特征估计值距离较大时又避免了丢弃正确关联。仿真实验表明,新算法具有更好的抗干扰能力和鲁棒性,为SLAM的数据关联提供了一条新的途径。 杜航原 郝燕玲 赵玉新关键词:数据关联 模糊逻辑 模糊推理