平方根Spherical Simplex UKF在飞船姿态估计中的应用

提出了一种用矢量观测来估计飞船姿态的平方根spherical simplex unscented卡尔曼滤波算法。该算法将spherical simplex unscented变换与unscented卡尔曼滤波结合起来,与采用scaled unscented变换的unscented卡尔曼滤波相比,具有更低的计算量。其平方根形式由于协方差阵的半正定性,拥有更好的数值稳定性。飞船的姿态运动学描述采用了四元数,而用广义罗德里格斯参数来克服卡尔曼滤波过程中的四元数归一化误差。仿真结果表明,该算法比标准扩展卡尔曼滤波具有更低的姿态估计误差及更快的收敛率。     

一种面向混合数据集可视化的高效数据转换技术

应用领域中存在大量多数据类型属性的混合数据集,但是,很多有效多变元可视化方法的适用范围都只局限于单一类型,对于混合数据集可视化效果不甚理想。针对包含数值及分类型属性的多元混合数据集,提出一种面向混合数据集可视化的数据转换技术,首先对每一数值型属性使用聚类技术进行分类化,然后应用对应分析算法量化所有分类型属性,最后将转换后的混合数据集使用经典的数值型可视化方法——星形坐标法进行展现,并且针对变元数量较多或分类型变元势较高的混合数据集,在数据转换过程中提出一套降势策略,减少参与计算的变元数量,提高计算效率。实验表明,该方法对混合数据集的可视化结果不仅易于理解,而且有利于用户发现其中的隐性知识,降势策略在提高内存及时间效率方面作用显著。     

基于改进协方差控制的传感器管理算法

针对传统的基于协方差控制的传感器管理算法使用全遍历方法所造成的计算量大,以及传感器切换频繁的问题,提出了一种基于改进协方差控制的传感器管理算法。该算法在每一时刻首先判断前一时刻所用传感器组是否能够满足目标跟踪需求,以滤波协方差与期望协方差的偏差作为参考,结合量纲变换和特征值求取,为协方差偏差矩阵经过量纲变换后得到的量纲一致阵的所有特征值设定一个精度阈值,然后判断滤波协方差是否满足期望,从而决定是否维持当前选择的传感器组。在目标作匀速、匀加速、协同转弯等多种场景下进行了算法性能测试分析,仿真结果表明,该算法不仅在大部分场景下满足目标跟踪精度,而且能够提高传感器管理算法的实时性,同时降低传感器的切换频率。     

快速傅立叶变换用于Fokker-Planck-Landau方程的数值求解

利用谱方法和FFT技术对Fokker-Planck-Landau方程进行了数值求解,研究了均匀空间条件下粒子在速度空间的分布函数随时间的演化。数值计算表明,所用计算方法能够很好地满足质量、动量和能量守恒要求,计算速度与有限差分方法相比大大加快。     

论海德格尔的存在论美学在西方美学史上的地位

海德格尔的存在论美学在西方美学史上具有重要的地位。它不仅回应并助澜了西方现代美学的存在论、语言学转向,继承并发展了以康德为代表的近代美学思想,而且还赓续并创新了古希腊、中世纪的神性美学传统。这对致力于创新的当下中国美学研究来说无疑具有重要的学术启示意义。     

最小二乘滤波在目标跟踪中的应用

根据目标在运动过程中具有轨迹连续性的特点,基于最小二乘法通过设计综合预测器的方法,并结合坐标变换得出目标的预测位置信息。这种方法结合了线性预测器与平方预测器的特点,对于目标跟踪过程中的预测更加贴近,且能减少跟踪算法的计算量;对于实现导弹的稳定跟踪具有一定的应用价值。     

基于联合傅里叶变换测量CCD图像采集系统的像素问距

分析了CCD图像采集系统的像素间距测定的必要性,指出了靶板标定方法的缺点,介绍了联合傅里叶变换测量原理,给出了用测定CCD图像采集系统像素间距的测量装置以及测量方法。得到了实际测量的数据,并对数据进行了分析。     

层流冷却过程中基于自由能理论的相变本构方程的组织预报与分析

基于自由能理论的统一的相变本构方程可用来预测连续冷却过程中钢材的微观结构和转变体积分数。将该方程镶嵌在商业有限元软件MARC中,对DIN SAE 5140钢在层流冷却过程中的相变过程进行了分析。分析结果与试验数据相吻合。这表明该统一的相变本构方程为预测连续冷却过程中的材料的相变过程提供了一种新的有效方法。     

图书馆用户服务的创新转型

网络信息技术的发展,给图书馆带来了巨大变革。图书馆为顺应时代发展积极采取各种措施,实现了组织方式、工作方式和服务方式等多方面的改革与创新。但是,如何从“信息用户”和“信息服务”方面进行组织、开发、交流和提供的状态,使用户以多种方式获取信息、处理信息,还面临许多问题。从图书馆用户需求的变化和图书馆服务模式变革等方面看,通过不断推出新的工作方式和服务形式,可以催生出新兴图书馆业态,促进图书馆多元化趋势的快速发展。     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。