摘要：由于现今功能强大的图像编辑软件很容易就可以得到,所以对数字图像进行操作和编辑变得非常的容易,在一幅图像中添加或移掉一个重要的人或物并且不留任何痕迹是很有可能的。如果这些篡改图用在媒体或法律上,对社会将造成很大的影响。随着数码相机和摄像机的不断普及,验证数码图像变得越来越重要了。利用相机的传感器噪声对复制遮盖篡改图像进行检测,并根据其模板噪声进一步确定篡改区域。对多幅图像进行操作,实验证明效果不错。

摘要：建立考虑传感器噪声和估计系统参数偏差的独立车轮轮对模型,并根据状态观测器理论,设计轨道车辆信息估计技术流程,仿真研究传感器噪声强度及估计系统参数(车轮踏面等效锥度、轮轨接触蠕滑系数、车轮半径和一系纵向刚度)偏差对轮对状态(轮对冲角、左右车轮相对转速)及线路曲率估计结果的影响,以验证估计系统的容错性。结果表明:轮对状态估计系统对传感器噪声表现出极强的容错性,偏差率不超过3%,而传感器噪声强度的增加对线路曲率的估计精度影响基本不变,线路曲率的估计误差主要源于轨道不平顺;轮对冲角的估计精度始终较高,对估计系统参数偏差具有较好的鲁棒性,左右车轮相对转速的估计偏差在一系纵向刚度存在偏差时必须修正,估计系统其他参数偏差的影响可以忽略,线路曲率的估计偏差与估计系统的参数偏差存在比例关系,便于修正。

摘要：针对无人驾驶车辆转向预瞄控制系统状态区间估计进行了研究。车辆作为复杂的被控对象,常规的Robust观测器所需限制条件不易满足,区间观测器具有较为宽松的适用条件,是传统观测器的有益补充。首先建立了车辆转向的系统模型,同时考虑了传感器噪声影响;然后,基于提出的模型设计了区间观测器,并证明了观测器误差系统上下界稳定收敛且状态非负,通过两次变换,得到满足条件且易于求取的状态矩阵,并构建Sylvester方程对增益矩阵进行求解;最后,实际系统的仿真结果验证了区间估计的正确性和有效性。

摘要：方便地获取高精度、高可靠的轨迹数据是交通、旅游等行业智能化发展的关键。鉴于此,本文设计一款集GPS、SINS和OBD于一体的多源车载组合导航系统来收集轨迹数据,提出数据融合的方法来弥补因传感器噪声导致的位置累积误差,并在GPS失锁时有效预测轨迹位置信息。此方法通过梯度提升与决策树相结合建立INS误差补偿模型,并引用粒子群算法优化模型的回归参数,可有效避免误差积累;再利用联邦滤波器实现GPS、SINS和OBD数据融合,提高了轨迹信息的准确性。实际道路测试证明,基于此方法的组合导航系统,在多种路况下可收集连续精准的轨迹数据。

摘要：以无人机六自由度非线性闭环系统模型为基础,选取易受传感器测量误差影响的气流角和机体旋转角速率作为关键系统状态,设计基于扩展卡尔曼滤波器的状态估计器,对强噪声条件下小型无人机闭环飞行控制系统的局部状态进行估计。在某无人机实时仿真平台上对所采用的方法进行了仿真实验,结果表明所提出的方法能够在低成本传感器典型噪声特性条件下实现对系统状态进行有效估计,闭环控制系统对突变指令的响应时间小于1 s,跟踪误差不大于1. 16%。