基于时间外推的目标跟踪解析算法及其改进*

为了解决解析算法在解算过程中存在的多解问题,提出一种解的确定方法,通过预测传感器发现目标的时间,给出一种时间递进的解的确定过程。最后,借助于Repast仿真平台,对算法进行了仿真,表明解析算法与线性拟和算法相比,具有更好的精度。     

控制速度方向的弹道修正导引方法

由于制导炮弹由身管武器发射,其飞行控制能力和导引信息量有限,故基于预测落点位置偏差量来修正速度方向并在控制时间内连续分配导引指令的思想提出一种新的三维末制导方法。根据非线性弹道方程组的级数解预测弹丸落点位置,得到落点与目标的偏差,并提出两种通过此偏差解算当前速度方向修正量的方法。取剩余飞行时间为修正时间,通过将速度方向修正量分配到整个剩余导引段建立加速度修正公式,从而减小导引指令饱和的可能性。通过连续地预测落点和分配加速度指令来实时地导引飞行。仿真结果表明:该导引方法简单可行,精度高,对控制能力要求较低,且具备较好的制导效果和毁伤效果,可为该体制制导炮弹的应用提供参考依据。     

基于位置预测的靶场图像实时判读方法

在靶场经纬仪对目标实时跟踪测量时,会发生相机随机抖动的情况,引起目标在图像中大幅度运动。应对大幅度运动时,基于搜索窗口的跟踪方法容易丢失目标,而基于全图搜索的跟踪方法时效性差。针对以上问题,提出一种结合核相关滤波算法(Kernelized Correlation Filter, KCF)和目标位置预测的改进的跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection, TLD)跟踪框架。利用正交多项式最优线性滤波器及相机角度信息预测目标下一帧位置,在此区域利用KCF进行快速跟踪,可以提高跟踪的成功率和时效性,跟踪失败时再进行检测。仿真实验表明,最优线性滤波器能较准确预测目标位置,给KCF提供较准确的搜索位置,算法每帧耗时仅为1.1 ms,且定位精度优于TLD和KCF,能有效应对相机抖动的问题。靶场实际试验证明该方法可提高靶场自动判读水平,减少人工干预。     

基于灰色模型的柴油机技术状态变化趋势预测

以某型坦克用柴油机为平台进行了大量实车实验，确定了能够表征柴油机技术状态变化的6个特征量，利用主成分分析法确定了柴油机寿命预测特征量；建立了灰色预测模型，并基于所测数据进行了技术状态变化趋势预测。研究结果表明：预测值接近于实际值，能够为柴油机的使用和合理维修提供依据。     

基于访问特征负载预测的负载均衡算法

为了提高web集群负载均衡的效果，结合web服务用户访问静动态内容的特征，提出了一种基于访问特征负载预测的负载均衡算法。首先建立网络带宽负载和CPU、内存综合性能负载的小波包一支持向量机回归混合预测模型；然后根据用户请求的类型，结合负载预测的结果对任务进行分配和调度。仿真结果表明：与传统的基于负载预测的负载均衡算法相比，基于访问特征负载预测的负载均衡算法能达到更好的负载均衡效果，从而有效提高web集群的整体性能。     

定应变作用下NEPE推进剂老化特性及寿命预估研究

为考察定应变作用下NEPE推进剂的老化特性,研究了20%定应变作用下NEPE推进剂贮存老化过程中力学性能、凝胶性能和界面性能的变化.研究结果表明:定应变作用下NEPE推进剂在贮存老化过程中最大抗拉强度降低,最大延伸率变化较小,其老化失效主要表现为强度的失效;定应变下NEPE推进剂的凝胶百分数和粘附功随老化时间的延长而降低,NEPE推进剂粘合剂基体的降解断裂和界面的"脱湿"是其主要的老化机理;定应变下NEPE推进剂的力学性能与细观性能的相关性研究表明,最大抗拉强度与凝胶百分数和粘附功存在相关关系,计算了其关系式,建立了由细观性能评估推进剂宏观力学性能的方法;选择最大抗拉强度下降30%时失效,20%定应变下NEPE推进剂的贮存寿命为8.3年.     

深度神经网络指导下的无线覆盖预测算法

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明:该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

On the conditional residual lifetime of coherent systems under double regularly checking

In this paper, we consider a coherent system with n independent and identically distributed components under the condition that the system is monitored at time instances t₁ and t₂ (t₁ < t₂). First, various mixture representations for reliability function of the conditional residual lifetime of the coherent system are derived under different scenarios at times t₁ and t₂ (t₁ < t₂). Several stochastic comparisons between two systems are also made based on the proposed conditional random variables. Then, we consider the conditional residual lifetime of the functioning components of the system given that j components have failed at time t₁ and the system has failed at time t₂. Some stochastic comparisons on the proposed conditional residual lifetimes are investigated. Several illustrative graphs and examples are also provided.     

视频监视前景图像估计的盲源提取方法

在视频图像运动检测的背景消减方法中，场景图像或帧可建模为前景图像和背景图像的叠加或线性混合。然而，实际中图像的背景和前景往往相关，常用的主成分分析和独立分量分析等方法难以实现准确提取。为此，将视频图像的前景提取建模为盲源提取问题，提出了一种基于均方交叉预测误差的盲源提取方法，可以从相关的源视频图像中提取期望的前景图像，并将该方法扩展应用于基于基本模型和特征背景模型的背景消减方案中。基于人工和实际视频的实验验证了盲源提取背景消减方法的可行性和有效性。     

新冠肺炎动态病死率分析与疫情预测方法研究【专题】

新型冠状病毒感染的肺炎防控是国家安全体系的重要“战场”，疫情趋势预测是开展疫情科学防控和精准防控的重要基础。本文阐述了疫情动态病死率概念，分析了疫情动态病死率函数和时间曲线，提出了动态病死率发展的3个重要拐点，从动态病死率和新增确诊病人数两个维度，构建了拟合曲线函数，并对疫情发展趋势进行了预测。研究发现，截至2月10日，本次疫情动态病死率已经经过了第3个拐点，趋于稳定；预计到2月16日左右，新增确诊人数达到第3个拐点，进入缓慢下降期；预计2月底底至3月初，每日新增确诊人数将在1000人以内，全国最终的“病死率”将在2%～4%左右。该预测方法是一种运用系统外部特征信息来研判疫情发展规律的较为简便快捷的方法，对于科学预测疫情发展趋势具有一定的参考借鉴价值。