在流控传输协议(stream control transmission protocol,SCTP)中,多路径并行传输利用多家乡特性实现数据在关联的多条端到端路径中的并行传输.然而,受不同路径性能差异的影响,多路径并行传输将带来接收端的数据乱序.为了减轻数据乱序的程度并提高网络吞吐量性能,需要尽可能准确地估计每条路径的实时带宽与往返时间(round trip time,RTT).本文利用扩展矢量卡尔曼滤波对多路径并行传输中每条路径的可用带宽与往返时间进行联合预测,同时提出了一种综合考虑发送端未经接收端确认的数据的路径选择算法.仿真结果表明,通过实时准确地预测可用带宽和往返时间,路径选择算法能够减轻接收端数据乱序的程度.对于带宽敏感的多路径应用场景而言,该算法的收敛速度比Kalman-CMT算法更快,对网络吞吐量性能也有一定程度地提高;对时延和带宽都敏感的多路径应用场景来说,算法在收敛速度与吞吐量两方面优势明显

针对高炉炼铁过程的关键工艺指标——铁水硅含量[Si]难以直接在线检测且化验过程滞后的问题,提出一种基于稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机(R-S-LS-SVR)与多目标遗传参数优化的铁水[Si]动态软测量建模方法.首先,针对标准最小二乘支持向量机(LS-SVR)的拉格朗日乘子与误差项成正比导致最终解缺少稀疏性的问题,提取样本数据在特征空间映射集的极大无关组来实现训练样本集的稀疏化,降低建模的计算复杂度;其次,标准最小二乘支持向量机的目标函数鲁棒性不足的问题将IGGⅢ加权函数引入稀疏化后的最小二乘支持向量机模型进行鲁棒性改进,得到鲁棒性较强的稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机模型;最后,针对常规均方根误差评价模型性能的不足,提出从建模误差与估计趋势评价建模性能的多目标评价指标.在此基础上,利用非支配排序的带有精英策略的多目标遗传算法优化模型参数,从而获得具有最优参数的铁水[Si]在线软测量模型.工业实验及比较分析验证了所提方法的有效性和先进性

非刚性图像配准一直是计算机视觉领域的研究重点. 为解决上述问题, 提出一种改进的光流场模型算法, 以提高光流估计的准确度. 算法首先对原始变分光流模型进行了改进, 提出利用新的各向异性正则项来代替原来的同向扩散函数, 以避免图像模糊, 保留图像的边缘特征与细节特征; 此外, 通过引入包含邻域信息的非局部平滑项来去除光流噪点, 同时增加了一个结合图像结构与光流运动信息的权函数, 以减少过平滑所造成的细节丢失, 提高算法的鲁棒性. 最后, 利用交替最小化与金字塔分层迭代策略相结合的方法求解位移场, 实现非刚性图像的自动配准. 仿真实验结果表明, 与传统方法相比, 本文算法对不同类型的非刚性图像均具有较高的鲁棒性, 取得了理想的图像配准效果

针对实际振动信号中多分量分离问题,在生成微分方程解调技术的基础上,提出一种新的迭代分解方法.首先采用生成微分方程(generating differential equation,GDE),估计初始振动信号的瞬时频率和幅值包络,然后对瞬时频率通过低通滤波分离出第一个频率,基于此频率对原始信号通过高通滤波器后提取的成分作为第一个分量,最后用初始信号减去第一个分量的余值作为下一次迭代的初始值,迭代同样的步骤分析分解直到获取所有信号分量,以低于能量比阈值作为迭代终止条件.本方法不需要先验信息.通过仿真信号验证并与传统方法进行对比分析,证明了方法的有效性.通过实测轴承试验信号的故障分析,证明了方法的实用性

针对扑翼飞行器的定高飞行，设计了基于外部单目视觉的室内定高控制系统：通过外部单目相机获取扑翼飞行器的飞行图像，基于Qt编写的地面站软件接收图像并利用基于OpenCV的图像处理算法检测扑翼飞行器上的发光标识点，获得标识点在图像上的像素坐标；基于卡尔曼滤波器（KF）建立标识点像素坐标的运动状态估计器，降低环境噪声干扰并解决了标识点被短暂遮挡的问题；分别建立常规PID和单神经元PID控制系统，通过蓝牙控制扑翼飞行器的电机转速，实现了基于图像的扑翼飞行器室内定高飞行。对比实验结果表明，本文设计的定高飞行控制系统可以使扑翼飞行器标记点的图像坐标保持在外部单目相机图像的中心横线处。针对阶跃响应信号，单神经元PID控制系统的响应速度比常规PID控制系统响应速度稍慢一些，但是控制精度明显优于常规PID控制器，最大相对误差为3%

为消除陡脉冲带来的干扰，分析了陡脉冲干扰的特点，建立了陡脉冲噪声数学模型，提出了基于变分模态分解（Variational mode decomposition, VMD）的心电信号滤波算法，提取叠加在心电信号中陡脉冲干扰分量、识别陡脉冲干扰分量并剔除陡脉冲干扰分量；为减少VMD分解层数、提高实时性并减少内存消耗，提出了心电信号预处理算法；针对医疗环境中的随机噪声伴随陡脉冲出现的情况，分析了VMD后子信号中随机噪声的特点，提出了基于VMD子信号能量估计的阈值去噪算法；利用变分模态分解的带通滤波器组特性，提出了基于变分模态分解子信号重组的QRS波群检测算法，配合滤波算法以提高心电信号特征检测精度。以添加了高斯白噪声和模拟陡脉冲干扰的MIT?BIH数据库心电信号和医疗环境中采集的心电信号为实验对象，分别实现对滤波算法和QRS波群检测算法的定量对比分析

前已指出,对于状态完全能控的线性定常系统,可以通过线性状态反馈任意配置闭 系统的极点。事实上,不仅是极点配置,而且系统镇定、解耦控制、线性二次型最优控制 (LQ)问题等,也都可由状态反馈实现。然而,在4.2节介绍极点配置方法时,曾假设所有 的状态变量均可有效地用于反馈。但在实际情况中,并非所有的状态度变量都可用于反 馈。这时需要估计不可量测的状态变量。需特别强调,应避免将一个状态变量微分产生另 一个状态变量,因为噪声通常比控制信号变化更迅速,所以信号的微分总是减小了信噪 比

最小方差无偏估计和有效估计是在某种意义下的最 优估计,两者既有区别又有密切的关系。如果求出 参数θ的一个估计量θ,判别其是否为最小方差无偏 估计或有效估计,显然具有重要的意义。倘若能直 接求出参数θ的最小方差无偏估计或有效估计,则 将更加令人满意,本节将研究这些问题

针对锂离子电池荷电状态（Stage of charge，SOC）在线估计精度不高，等效电路模型法估计精度与模型复杂度相矛盾的问题，本文对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进，并以电池工作电压、电流为输入，对应等效电路模型法的SOC估计误差为输出，采用极限学习机算法，建立基于输入输出数据的SOC估计误差预测模型，采用物理–数据融合方法，基于误差预测模型，建立了等效电路模型法结合极限学习机的锂离子电池SOC在线估计模型。仿真结果表明，改进扩展卡尔曼滤波算法提高了算法的估计精度，而物理–数据融合的锂离子电池SOC在线估计模型减小了由电压、电流测量所引入的估计误差，克服了等效电路模型法估计精度与模型复杂度之间相矛盾的问题，进一步提高了SOC的估计精度，满足估计误差不超过5%的应用需求

提出一种基于图像分割的噪声方差两步估计算法.第一步,对含有噪声的图像进行平滑,再利用统计区域归并算法对图像进行分割,并计算每个区域的方差,根据统计规律选择适当的区域估计图像中噪声方差.第二步,利用初始估计的方差,修正平滑滤波、图像分割及噪声估计的参数,进行新一轮的平滑、分割和方差估计,得出更为准确的估计结果.在大量图像和不同噪声情况下的实验结果表明,该算法可以快速、准确地估计图像中噪声方差