地理社交网络位置推荐

地理社交网络将地理位置信息融合进传统社交网络,将人们的现实生活和虚拟世界的生活连接在一起。作为地理社交网络的一个重要应用,位置推荐可以向人们推荐其可能感兴趣的位置,为人们的出行提供参考,极大地便利了人们的生活。在此背景下,论文研究了地理社交网络位置推荐的基本概念,分析了位置推荐常用的方法,描述了典型的数据集及推荐效果的评估方法,指出了位置推荐面临的主要问题,并展望了未来可能的研究方向,为相关领域的研究提供参考。     

机动目标IMM三维并行滤波跟踪算法

由于复杂的空中目标机动,其三维方向的机动强度是不一致的,传统IMM算法存在模型匹配不准确的问题,提出一种机动目标IMM三维并行滤波的跟踪算法。算法以CV和修正的CS模型为子集,在3个坐标轴上分别根据目标机动的分量实际更新其模型概率,并行IMM滤波方法,尽量确保模型的适配性,提高滤波精度。仿真结果表明,该算法比传统IMM方法跟踪精度更高,对空中机动目标跟踪适应性更强。     

一种基于变换域的自适应滤波算法

针对传统时域自适应滤波在较低信噪比下检测估计信号波形的局限性,提出一种基于变换域的自适应滤波的算法。该方法利用分数阶傅里叶变换在分析线性调频信号时的优良特性,在分数阶变换域上进行自适应滤波处理,提高信号检测估计效果。仿真实验证明,该算法在较低信噪比条件下能较好地检测估计出回波信号,滤波效果胜过时域滤波。     

基于改进IMM-UKF的弹道导弹再入段跟踪数据滤波?

针对弹道系数未知的弹道导弹再入段跟踪雷达测量数据滤波这类非线性强的滤波问题,提出可变多模型无迹卡尔曼滤波算法。利用无迹卡尔曼滤波逼近精度高,计算量小,适应于任意非线性模型的特点,将其作为多模型的基本滤波器;滤波算法根据各模型正确描述目标状态的概率,动态地改变多模型数量和模型参数。上述方法的综合运用,提高对目标状态估计精度,降低了计算的复杂度,仿真实验验证了方法的有效性。     

惯性导航在线标定滤波技术

在整个惯性导航标定过程中,滤波性能的好坏会直接影响到在线标定的精度。首先描述了惯性导航的误差累积等系统特性;然后详细介绍了几种典型的滤波算法和鲁棒滤波技术所取得的理论成果及各自优缺点,并阐述了在线标定中的应用情况;接下来分析了在线标定滤波技术的发展趋势,介绍了一种新型滤波方法;最后提出在线标定滤波技术的研究发展方向。     

随机滤波模型在变速箱剩余寿命预测中的应用研究

摘要：基于变速箱加速寿命实验的振动信号,提取信号的多种特征参量．通过分析各特征参量的敏感性和稳定性,选择幅域裕度指标、峰值指标、波形指标和RMS（RootMeanSquare）作为特征参量,建立一种基于随机滤波的变速箱剩余寿命预测模型,给出剩余寿命后验概率密度的递推公式,设计了极大似然估计方法求解模型参数,并经实例验证模型的有效性和实用性．     

卫星导航接收机中积分清零器的性能分析

为了使跟踪环路得到最高的输入信噪比,卫星导航接收机在时延估计时应使用匹配滤波器。但出于节省硬件资源的考虑,卫星导航接收机通常采用积分清零器完成相关运算。然而积分清零器相对于匹配滤波器存在性能损耗,对此目前尚无量化的结论。本文推导出积分清零器性能损耗的解析表达式,并使用Monte Carlo仿真的方法验证结论的正确性。理论和仿真结果表明当采样率为2倍的前端带宽时,积分清零器相比匹配滤波存在约0.44dB的损耗,当采样率提高到4倍信号带宽时,积分清零器的性能损耗几乎可以忽略。该结论对卫星导航接收机的设计具有重要的意义。     

综合体制设计--地空导弹武器系统设计新途径

采用相对体制雷达测量系的地空导弹武器系统的引导精度,已经过多年研究和努力,它是起伏误差和动态误差的综合产物.采用目标信号分离与滤波可进一步提高制导精度.首先可大大减小目标的起伏误差(约减小1/2).在大大减小目标起伏误差的新条件下,重新综合起伏误差和动态误差,可大大提高引导精度.     

用于纯方位目标跟踪的修正极坐标自适应卡尔曼滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差的问题,提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟系统噪声进行估计,动态补偿模型线性化误差,对其滤波理论及算法进行了研究和仿真。仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。     

基于Gram-Schmidt正交化算法的水下目标回波检测

提出了一种基于Gram-Schmidt正交化算法的水下目标回波检测方法.该方法利用Gram-Schmidt正交化算法实现对干扰背景的预白化,通过归一化匹配滤波器可完成对水下目标回波的检测.对仿真数据和实验数据的处理验证了该方法的有效性.