基于坐标转换的卡尔曼交互式多模型滤波算法

为解决舰炮火控系统中在笛卡尔坐标系中测量信息的互相关性,分析了目前舰炮火控系统中所用到的坐标系及其坐标变换,在瞄准线坐标系内建立了自适应滤波的交互式多模型算法,能够充分利用跟踪传感器的量测信息,在卡尔曼滤波中具有较强的自适应能力,通过与标准交互式多模型算法的对比验证,自适应交互式多模型算法在计算精度上明显好于标准交互式多模型算法。     

非结构网格上解二维Hamilton-Jacobi方程的自适应算法

提出了一种非结构网格上解Hamilton Jacobi方程的自适应局部加密方法。讨论了加密方法关键的一步:光滑度指标的确定,通过采取无振荡插值,得到了无振荡数值格式,典型算例表明,该方法只需增加少量的点和计算量却能够提高计算精度和对间断的分辨能力。     

基于SVD的机动目标自适应滤波研究与仿真

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性.该研究在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于奇异值分解(SVD)的协方差平方根滤波的自适应卡尔曼滤波算法.仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点.     

稳健的数字IIR滤波器设计

利用级联型模拟椭圆滤波器设计方法、双线性模拟—数字滤波器变换方法和数字滤波器频带变换方法,设计了一种简便、稳健的级联型数字IIR滤波器。通过设定合理的频带变换参数,保证了该滤波器的稳定性;通过采用经验最优零、极点组织零、极点配对方法,可使该滤波器内部幅度限最小。最后给出了一个级联型数字椭圆带阻滤波器的设计实例。     

Otsu算法在Canny算子中的应用

Canny算子应用于细胞图像分割,只要选择适当的参数就可以取得好的分割效果。在分析细胞图像直方图后,利用类间方差最大化阈值分割算法(Otsu)可以实现Canny算子中门限值的自适应选择。试验结果表明,Otsu算法应用于Canny算子中的门限选择,改善了算法在细胞图像中的分割效果,提高了算法的自适应性能。     

MATLAB环境下目标图像的实时辨识方法

介绍一种在MATLAB环境下彩色立体视觉装置在环的实时图像处理系统 ,用于自动识别前方汽车目标和计算距离。鉴于汽车均具有红色尾灯这一普遍特征和人观测色彩的一致性 ,在此采用了基于色度—饱和度—亮度模型的模糊规则来提取汽车尾灯的颜色特征 ;利用汽车上的反射光或阴影区域的亮度特征来进一步确认辨识结果 ,以克服复杂环境中背景颜色和各种光照视角、强度的变化对图像特征所产生的影响。此外 ,文中还提出一种新颖而快速的自适应“移位滤波器”算法 ,以消除颗粒状和细长带状噪声 ,并给出了实验结果和结论     

坦克火控系统的自适应滤波与自适应解命中

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能动态识别,又要适应工作周期的各种变化.本文提出的“参数辨识模型”能同时满足上述要求,并可将自适应滤波纳入到现代控制理论的正常思路内予以解决.     

一种改进的BP算法

ＢＰ算法是目前应用极为广泛的神经网络算法,但它也存在一些不足。文中提出了采用共轭梯度法及黄金分割相结合的改进ＢＰ算法（ＭＢＰ）,自适应调整学习率,提高了运算速度,减少了迭代次数。最后将标准ＢＰ算法和ＭＢＰ算法进行了比较,仿其结果表明：ＭＢＰ算法的学习次数和收敛速度得到极大改善。     

基于输入匹配的直接自适应广义预测控制

提出了一种基于输入匹配的直接自适应广义预测控制器;分析证明了确定性系统和随机系统广义预测自适应控制算法的全局稳定性和收敛性。唯一的关键假设是参数已知时广义预测控制导致闭环系统稳定,去掉了正实条件的限制。     

Exact algorithms and bounds for the dynamic assignment interdiction problem

We study a multi‐stage dynamic assignment interdiction (DAI) game in which two agents, a user and an attacker, compete in the underlying bipartite assignment graph. The user wishes to assign a set of tasks at the minimum cost, and the attacker seeks to interdict a subset of arcs to maximize the user's objective. The user assigns exactly one task per stage, and the assignment costs and interdiction impacts vary across stages. Before any stage commences in the game, the attacker can interdict arcs subject to a cardinality constraint. An interdicted arc can still be used by the user, but at an increased assignment cost. The goal is to find an optimal sequence of assignments, coupled with the attacker's optimal interdiction strategy. We prove that this problem is strongly NP‐hard, even when the attacker can interdict only one arc. We propose an exact exponential‐state dynamic‐programming algorithm for this problem as well as lower and upper bounds on the optimal objective function value. Our bounds are based on classical interdiction and robust optimization models, and on variations of the DAI game. We examine the efficiency of our algorithms and the quality of our bounds on a set of randomly generated instances. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 373–387, 2017