粒子滤波的重采样方法

粒子滤波是基于递推的Monte Carlo仿真方法的总称,原则上可用于任意非线性、非高斯随机系统的状态估计.但粒子的退化现象是粒子滤波器的最大缺陷,减轻这一现象影响的方法之一就是对粒子进行重采样.阐述了几种重要的重采样算法及其改进策略,并对其进行总结与展望.     

择集滤波及其在图像信号处理中的应用

探讨了择集滤波的原理及聚类择集滤波的实现方法 ,并在漏磁检测中的裂纹三维图像重建中进行了应用 ,达到了保护图像信号结构成分及一些细节的目的 ,提高了图像清晰度。     

基于影响图方法的信息战模型

由于粒子滤波的算法原理,其计算量很大。研究了针对机动目标的交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)算法和多速率交互式多模型(MRIMM)算法,提出了多速率交互式多模型粒子滤波器(MRIMMPF)算法。该算法是在交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)的基础上引入多速率技术,期望在保持IMMPF的性能同时能够减少因为粒子滤波带来的计算量;最后通过和一般基于EKF的IMM算法、IMMPF算法的比较,验证了该算法的有效性。     

H∞鲁棒滤波在机动目标跟踪中的应用

在交互多模型中通常使用的卡尔曼滤波器中，引入广义H∞鲁棒滤波器，以一定的精度为代价，换取满意的鲁棒性能。H∞鲁棒滤波算法可以分解为卡尔曼滤波和鲁棒化两个环节，从而形成一种基于增益失调因子的结构化分解算法。、为验证算法的有效性，进行了Monte Carlo仿真。仿真结果表明，本文算法跟踪复杂机动目标时跟踪性能有较大提高，有很好的可实现性.     

基于TCP/IP协议栈构建的弹上飞控软件评测与验收系统的硬件实现

基于TCP/IP协议栈构建了弹上飞控软件评测与验收系统,详细描述了TCP/IP协议栈在该系统中的应用。     

基于AHP和IP的同类装备储备决策模型的初步研究

分析了影响装备储备决策的评价指标,利用层次分析法(AHP)和整数规划(IP)方法,建立了辅助同类不同装备储备决策的数学模型。     

再入飞行器弹道系数的自适应估计

运用Kalman滤波方法对再入飞行器的跟踪问题进行了分析,在动力学噪声已知的情况下,给出了一种弹道系数的自适应估计方法;在动力学噪声未知时,给出了弹道系数和动力学噪声方差的自适应估计方法。仿真算例表明这种方法是合理有效的。     

NDIS技术在网络监测中的实现

阐述了利用NDIS进行网络包的监测和分析的基本原理,在此基础上实现了对网络适配器在数据链路层网络包的监测,并通过数据报文结构的分析,再现了应用层协议的实现过程.