1 西交大智能网络与网络安全教育部重点实验室，机械制造系统工程国家重点实验室，电信学院，综合自动化研究所，陕西 西安 710049
2 上海交通大学电子信息学院，上海 200240
3 西南大学计算机与信息科学学院，重庆 400715
4 西交大学智能网络与网络安全教育部重点实验室，机械制造系统工程国家重点实验室，电信学院，综合自动化研究所，陕西 西安 710049
5 空军工程大学电讯工程学院，陕西 西安 710077
Dempster-Shafer证据理论是信息融合领域中的一种重要的理论与方法.然而在实际应用中，Dempster证据组合规则无法有效处理高冲突证据组合问题，往往引发反直观结果.针对这一问题，提出一种新的加权证据组合方法.该方法同时利用证据距离和证据不确定度来生成权重进而修正待征组合证据，并取得合理的组合结果.实验结果表明所提方法具有更快的收敛速度，能有效应对高冲突证据组合问题.
证据理论 传感器数据融合 距离函数 不确定度 evidence theory sensor data fusion distance function uncertainty measure
1 西安理工大学自动化与信息工程学院，陕西 西安 710048
2 西安交通大学电子与信息工程学院，陕西 西安 710049
利用混沌系统的动力学特性对参数极其敏感的特点，以驱动响应同步结构为框架，设计了与同步误差有关的二次型指标函数，采用优化方法对参数进行自适应调节，直到同步误差最小，即实现混沌同步。该方法实现了参数未知混沌系统的参数辨识和自适应同步。为了研究参数收敛速度，对准高斯牛顿法、Hook－Jeeves方法(又名模式搜索法)和共轭梯度法等三种优化方法进行了对比研究。对具有两个未知参数的离散Hénon系统和连续Lorenz系统的仿真研究表明，基于共轭梯度的参数调节方法参数收敛速度最快，可以应用于混沌保密通信的解密。
量子光学 混沌同步 参数辨识 准高斯－牛顿法 Hook－Jeeves方法 共轭梯度法 quantum optics chaos synchronization parameter identification quasi Gauss-Newton method Hook-Jeeves method conjugated gradient method
1 江南大学 通信与控制工程学院，江苏 无锡 214122
2 西安交通大学 电子与信息工程学院，西安 710049
基于小波阈值的图像消噪方法是简单而又有效的，对小波系数进行空间自适应的研究可使阈值能自适应于图像的统计特性，可进一步提高消噪性能。分析了现有的自适应建模方法在消噪性能和计算消耗上的不足。在假定小波系数为具有未知分布参数的广义高斯分布随机变量的基础上提出了一种基于方差的上下文局部建模方法，用于估计每个系数所对应的参数。该方法能很好地反映小波系数的局部统计特性。实验证明其消噪效果要好于其它空间自适应建模方法。
小波变换 图像消噪 空间自适应 上下文建模 wavlet transform image denoising spatially adaptive context modeling
西安交通大学,电子与信息工程学院,陕西,西安,710049
本文提出了一种基于图像多特征信息融合的粒子滤波跟踪算法.该算法利用颜色柱状图描述运动目标颜色分布信息,帧间差的梯度图像描述目标运动信息,并在柱状图框架下给出了运动目标颜色和运动似然模型,保证了颜色和运动似然模型在尺度上的统一.由于图像多特征提供了运动目标多方面的测量信息,从而提高了算法的可靠性.试验表明该算法在使用相同粒子数目的情况下较采用单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法效果好.
跟踪算法 粒子滤波 信息融合 目标跟踪
Author Affiliations
Abstract
School of Electronic and Information Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049
A hybrid algorithm based on seeded region growing and k-means clustering was proposed to improve image object segmentation result. A user friendly segmentation tool was provided for the definition of objects, then k-means algorithm was utilized to cluster the selected points into k seeds-clusters, finally the seeded region growing algorithm was used for object segmentation. Experimental results show that the proposed method is suitable for segmentation of multi-colored object, while conventional seeded region growing methods can only segment uniform-colored object.
图像分割 图像处理 图像分析 种子生长 100.2960 Image analysis 100.5010 Pattern recognition 100.3010 Image reconstruction techniques Chinese Optics Letters
2007, 5(1): 25
西安交通大学,电子与信息工程学院综合自动化所,陕西,西安,710049
对于多目标跟踪问题,最近提出的全局次优的广义概率数据关联算法(GPDA)由于其新颖的可行性划分规则和较小计算存储需求而受到广泛关注.本文提出了一种基于广义联合事件分割组合的新关联算法.它通过引入目标的方向性信息,在基于新规则划分后,对进入有效域的传感器量测估计值权重系数进行调整,从而使最终的估计值更准确,关联精度得到进一步提高.利用该改进算法对杂波环境下多目标跟踪进行仿真实验,结果表明提出的关联算法继承了原有算法的优点,同时用较小的计算代价使得跟踪性能得到较大改善.
多目标跟踪 广义概率数据关联 定向概率数据关联 跟踪算法
西安交通大学,电子与信息工程学院,陕西,西安,710049
基于噪声的小波变换特点,结合量测的多尺度分解和扩展Kalman滤波(EKF),提出了一种小波"最佳"尺度分解的分频EKF滤波算法.该算法依据小波变换模功率谱选择最佳小波分解尺度,并将小波多尺度分解去噪和分频EKF滤波结合起来.对实际中含强噪声的非线性动态系统进行状态估计效果较好.Monte-Carlo仿真表明,与普通EKF滤波相比,本文算法的滤波精度平均提高约10%.
非线性动态系统 Kalman滤波 小波变换 噪声控制
1 西安交通大学,电子与信息工程学院综合自动化所,陕西,西安,710049
2 中国船舶工业总公司,北京,100000
仅有角度量测的被动式单传感器跟踪搜索系统有广泛的应用前景,但现有的针对性跟踪算法并不能很好的处理实际问题,失跟现象常常发生.本文对现有算法所存在的问题进行了深入研究,并提出了相应的改进算法.通过对机动目标运动分析,总结出角度向量在时间域中的变化规律,通过引入新的计算向量,对原算法残差计算进行了修正.它对基于单个被动传感器的纯方位跟踪问题的处理提供了新的思路.仿真实验及实际应用已证明了该算法有效性.
纯方位跟踪 被动式传感器 卡尔曼滤波 跟踪算法
1 西安交通大学,电子与信息工程学院,综合自动化研究所,陕西,西安,710049
2 长安大学,太白山教学实习基地,陕西,西安,710064
针对传统背景提取算法的不足,提出一种新的视频序列背景提取方法.根据高斯分布建模图像每个像素位置背景,判断观测值是否和背景匹配,据此决定采用递推更新背景或是批处理更新背景.若高斯分布模型判断观测值和背景模型匹配,则更新高斯模型参数,并使用最小二乘法递推更新背景;对连续判断不匹配背景的像素则采取批处理方法更新背景.实验表明,和其它背景提取算法相比,该算法提取的背景效果好,能有效去除噪声和消除前景的运动模糊.
背景构建 最小二乘法 目标识别 高斯模型
西安交通大学电信学院,综合自动化研究所,陕西,西安,710049
针对红外图像的特点,提出了一种综合应用边缘检测和区域生长方法的图像分割方法.其思路为:先对图像进行边缘提取,得到边缘像素点集;然后利用该点集的平均灰度和目标区域的连通性作为生长判决条件,采用区域生长法实现图像分割.仿真结果表明,该方法能快速准确有效地实现红外图像分割,避免了单独使用边缘提取或区域生长法进行图像分割时的典型分割错误.
图像分割 红外图像 边缘检测 区域生长
