基于概率图模型的海上多目标跟踪

针对海上复杂环境中多运动目标跟踪问题,提出了一种融合概率图模型和粒子滤波的跟踪方法.该方法采用二元马尔可夫随机场构建多目标模型,利用势函数表示其联合概率分布,最后用变差分法和粒子滤波推理后验概率密度.通过二阶回归模型准确构建状态转移方程,以及Mean-Shift迭代加速粒子采样,提高了算法精确度和运行效率.实验表明:该方法能很好地实现海上复杂环境中的多目标实时跟踪.     

基于U变换的空间站交会调相非线性协方差分析方法

针对空间站交会调相过程中的长时间偏差传播问题,提出一种基于U变换的协方差分析方法 UTCAM。在给出空间站交会轨道调相策略和轨道机动参数计算方法后,对UTCAM的原理和流程进行了介绍,通过和STK以及Monte-Carlo的对比验证表明,UTCAM与该两种分析方法的协方差相对误差均在1.2%以内,且计算耗时仅为Monte-Carlo的1/460,可快速准确地实现非线性系统的均值和协方差预报。最后基于UTCAM对长达20天的空间站交会调相的偏差传播进行了分析,并采用Monte-Carlo仿真对其分析结果进行了验证,验证了该方法的有效性。     

火箭弹卷弧尾翼的轻量化研究

针对火箭弹卷弧尾翼在特定气动载荷下的轻量化问题,基于结构动力学理论,依托ABAQUS非线性有限元软件,建立了火箭弹卷弧尾翼的有限元模型。通过对比碳纤维复合材料(CFRP)和合金钢材料的卷弧尾翼的有限元分析,得出了碳纤维复合材料在满足强度和刚度的要求下,使卷弧尾翼减重达80%。该方法为火箭弹卷弧尾翼的轻量化设计提供了一种参考和借鉴。     

单站单圈卫星初轨确定方法研究

为实现低轨卫星轨道的快速确定和预报,基于单站单圈雷达站测量数据采用遗传算法和最小二乘法对卫星初轨确定及轨道预测问题进行了研究。通过比较分析不同观测误差下两种方法的仿真结果,验证了初轨确定过程中两种方法的可行性,同时指出了各自的优缺点和适用条件,为不同观测条件下卫星最优初轨确定的方法提供了参考。     

同时定位与制图辅助的GPS/DR组合导航

针对全球定位系统在信号失锁条件下与航位推算组合导航的系统误差快速累积问题,提出一种基于压缩扩展卡尔曼滤波的同时定位与制图的辅助的全球定位系统/航位推算组合导航方法。该方法利用同时定位与辅助实现运动平台在全球定位系统信号无效时连续稳定导航,抑制航位推算定位误差的累积,并利用全球定位系统定位结果校正同时定位与辅助制图误差,减小地图的不确定性。设计基于压缩扩展卡尔曼滤波的同时定位与辅助/全球定位系统组合滤波器,实现大尺度环境下同时定位与辅助/全球定位系统的实时解算。真实实验数据计算结果分析表明,相对于同时定位与辅助定位结果,同时定位与辅助的全球定位系统/航位推算组合导航可有效提高系统定位性能,使得制图精度提高10m。     

A note on defence spending in turkey: New findings

The relationship between defence spending and economic growth has been examined extensively in recent years using the Feder (1983) model. These studies suffer from poor statistical results. In this paper, the earlier findings of Sezgin (1997), which used the Feder model are re‐estimated. Firstly, the stationarity of variables is tested. Due to the non‐stationarity of some variables, regressions are performed using first differences of variables. Secondly, lags are introduced into the Feder model. The statistical results are highly improved. Not only is a strong positive association between defence spending and economic growth found for Turkey, but also human capital is positively correlated to Turkish economic growth with a lag.     

基于改进LMS算法的复合材料超声检测缺陷识别

在径向基函数（RBF）神经网络实现无人机复合材料超声检测脱粘缺陷识别时,针对最小均方（LMS）算法在确定网络输出权值时存在稳态失调误差和收敛速度相矛盾的问题,提出一种改进的自适应的变步长LMS算法．该算法根据反馈误差自适应确定步长,通过引进动量项加快收敛速度．将改进LMS算法应用到RBF网络缺陷识别中,结果表明该方法在稳态失调误差较小的情况下,能快速确定RBF网络的权值．改进的RBF网络能够较好地识别超声检测脱粘缺陷．     

线性回归模型系数Stein估计的改进研究

针对线性回归模型病态的根本原因,提出了一类新的估计———c-k型估计,将岭估计与Stein估计统一到一个估计类;研究了这一估计类,证明利用岭回归技术可以改进著名的Stein估计(在均方误差意义下);同时研究了相应参数的最优值,分别给出了它的一个上界及下界,为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径.     

实时高效邮件过滤系统设计

介绍了一种基于内容的电子邮件过滤系统的设计.该系统是采用有限自动机技术对电子邮件的内容进行扫描,达到实时高效地对不合法的电子邮件进行过滤的目的.     

基于UKF-SOFNN的近距机动目标跟踪滤波算法

对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果。对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)的UKF-SOFNN滤波跟踪算法,将机动目标模型视作严格的非线性系统,利用UKF-SOFNN对非线性参数的辨识能力提高对锁定机动目标的跟踪能力。仿真实例表明,该算法能有效地辨识目标群中的目标,并进行可靠的跟踪。