连续动态贝叶斯网络实现多传感器融合跟踪

利用多传感器数据进行目标跟踪,关键是怎样将多传感器的数据合理应用来对系统的状态做出最佳估计。提出应用连续动态贝叶斯网络的方法,结合卡尔曼滤波器模型,实现用多传感器数据进行目标跟踪的方法,并对算法进行了推导和验证。仿真结果证明了提出的多传感器数据互相修正融合滤波方法具有良好的滤波效果,并能够弥补传感器数据缺失和抑制脉冲噪声。     

应用于有源消声的变换域LMS算法

针对自适应有源消声最常用的滤波—XLMS算法(FLMS)运算量小、收敛缓慢、宽带消声效果差等不足之处,利用误差通道滤波特性,提出了变换域滤波—XLMS算法。新算法的突出优点是收敛速度较快、宽带消声效果较好。     

基于“当前”统计模型的综合滤波-参数识别模型

在机动目标“当前”统计模型的基础上建立了新的综合滤波－参数识别模型,并用识别－滤波两步走的方法在线识别机动示性参数和量测噪音参数,由此实现对机动目标跟踪的动态建模,使数学模型更加符合实际情况。     

舰载无源被动定位与卡尔曼滤波

根据舰载无源被动定位的特点,论述了用舰载雷达侦察设备通过测向对敌舰载雷达进行定位时,采用卡尔曼滤波提高被动定位精度及跟踪精度的原理和方法,为导弹进行隐蔽攻击奠定了基础。     

再入弹道参数自适应估计

本文研究再入弹道参数的自适应估计。所采用的方法对动力学模型噪声的未知统计特性进行补偿,并对状态参数与测量设备的系统误差交叉进行估计。仿真结果表明,无论是状态参数的估计还是测量系统误差的估计,都具有较高的精度。     

综合全球定位导航／火控系统性能模拟

描述综合全球定位导航／火控系统。在此基础上描述这种系统的模拟方法、模拟中采用的误差、卡尔曼滤波技术。简要总结了模拟的条件,并给出了两个示例的结果。     

利用二坐标R站实现运动辐射源的三维跟踪

本文提出了一种基于目标斜距两次测量值之差和方位角信息的定位跟踪算法,详细分析了该技术的定位原理和可行性。在辐射源匀速直线运动的条件下,如果能够不测俯仰角而只用方位角和距离差实现对目标的定位与跟踪,将不仅可以简化接收站的设备,而且还能够增强其独立性能,因此本文讨论的算法对于单站被动定位跟踪系统的实用性具有重要意义。本文通过典型目标航迹的计算机仿真,对算法的性能做了评估．     

关于自适应滤波技术的一些思考

本文研究工程实践中应用Ｋａｌｍａｎ滤波时出现的滤波异常现象。文中从滤波异常的检测出发,由此构成动力学噪声方差阵的自适应估计。对于常用的衰减记忆滤波,提出了衰减因子的自适应确定方法,对于未知的动力学噪声和观测噪声的方差阵,运用Ｂａｙｅｓ－ＭＬ估计方法给出了递推估算方案。对于构造自适应滤波的技术途径,提出了一些看法。     

高超声速巡航飞行器中制导研究

通过分析目前应用较为普遍的几种组合导航方式,针对高超声速巡航飞行器,提出了采用捷联惯性导航系统(SINS)/GPS/天文导航系统(CNS)组合导航作为其中段制导方案,并利用四元数法进行捷联惯性导航计算,运用联邦滤波方法对组合导航进行了仿真,仿真结果表明该方案行之有效。     

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。