量测预测值对量测值信任度的异质传感器融合

针对异质传感器目标跟踪系统可能出现的传感器漏检现象,基于多传感器融合的量测预测值对各传感器量测值的信任度算出任意两传感器量测值之间的相似度,利用概率源合并理论和非负矩阵特征向量理论算出各传感器量测值与其他传感器的综合相似度,以此确定每个传感器的权重.该算法实时调整各传感器量测值的融合权重,有效地抑制了漏检传感器量测值对量测融合值的不利影响.仿真结果表明,该算法有效地解决了传感器的漏检问题,提高了系统的跟踪精度.     

多载荷识别频响函数矩阵求逆法的改进算法

分析了频响函数矩阵求逆法在多载荷识别中存在的问题 ,提出了两种改进算法 ,即算术平均法和条件数加权平均法。实验结果表明 ,这两种方法在识别精度和消除病态影响方面均优于传统的频域识别方法。     

一类极点指标与方差指标约束的满意控制

在将极点配置到关于实轴对称的凸多边形区域时 ,总可以用线性矩阵不等式来描述 ,于是对具有状态稳态方差指标、区域极点指标约束的状态反馈系统 ,可以利用 Matlab- L MI工具箱进行求解反馈增益 ,其仿真结果对结论作了说明。     

防御矩阵满足乘法交换律的证明

在使用马尔柯夫链分析多层防御系统的防御效用值时,发现防御矩阵是否满足乘法交换律将关系到多层防御系统变换部署后的防御效用值,因此有必要对防御矩阵是否满足乘法交换律进行证明。首先介绍了防御矩阵的概念、物理意义、重要性质及计算方法,分析了防御矩阵满足乘法交换律的重要意义,最后综合运用数学归纳法和随机矩阵性质证明了防御矩阵满足乘法交换律的事实,此结论无论对于多层防御系统的防御效用值研究还是矩阵理论研究都有一定的指导作用。     

临近空间高超声速机动目标跟踪的IMM-QB算法北大核心

经典的交互式多模型(IMM)算法由于转移概率矩阵固定不变,在跟踪运动状态未知且多变的临近空间高超声速目标时存在一定的不合理性。通过采用准贝叶斯(Quasi-Bayesian)估计对转移概率矩阵在线调整的方法,与基于CV-CA-Singer的经典交互式多模型算法进行融合形成了IMM-QB算法。Monte Carlo仿真实验表明,IMM-QB算法对临近空间高超声速滑跃式机动目标的跟踪精度有一定程度的提高。     

层次分析法中权的最小平方法的实现

本文提供权的最小平方法求判断矩阵权重排序向量的一种迭代方法,并证明其收敛性,从而使权的最小平方法在算法上趋于完善。     

二元对角矩阵Pade逼近

Chisholm在他的文章[1]中给出了二元对角Pade逼近并证明了这种逼近的若干不变性质,本文将二元对角Pade逼近推广到二元对角矩阵Pade逼近并研究了它的若干性质。     

视频综合控制台设计

本文对于带宽为１２０ＭＨｚ、显示器同步跟踪范围１５ＫＨｚ—６６ＫＨｚ的８×４视频综合控制台的主要技术指标和电路实现方法进行了详细地论证。控制台已研制,并投入使用。     

用卷积神经网络分类最大稳定极值区域实现汉字区域定位

获取对应笔画级连通区的最大稳定极值区域,实施形态学闭操作融合相距较近的最大稳定极值区域,融合后最大稳定极值区域对应的单个汉字区域;利用灰度共生矩阵描述最大稳定极值矩形区域的纹理信息,将其作为卷积神经网络的输入,卷积神经网络对最大稳定极值区域进行分类,过滤非汉字部分;利用最大稳定极值区域颜色直方图的Bhattacharyya距离等特征对最大稳定极值区域进行聚类,同一类最大稳定极值区域组合得到汉字文本候选区域;再次利用卷积神经网络对候选文本区域进行分类,过滤非文本部分,剩余的就是定位到的汉字文本区域。实验结果表明,该算法对于汉字区域定位具有良好的效果。     

基于累积前景理论的时间矩阵多属性综合评判模型

针对动态多属性方案排序优选决策问题,提出了一种基于累积前景理论的时间矩阵序列动态多属性综合评判系统模型。依据累积前景理论,将时间矩阵序列动态多属性决策转化为关于属性期望的益损时间矩阵序列动态决策,综合考虑各属性权重、各时间点的权重,计算各方案的最终综合前景值,并依据其大小对方案进行综合评判排序。最后给出了一个决策实例。