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针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、稳定性差和收敛速度慢等问题,在结合平方根无迹卡尔曼滤波(Square-Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)以及后向平滑思想的基础上,提出了一种改进SRUKF的双向滤波算法。该算法采用Q-R分解的形式,使用误差协方差的平方根代替协方差参与递推运算,提高了算法的稳定性与运算效率。同时,该算法对状态向量进行扩维,将过程噪声与观测噪声通过非线性系统传播,降低了噪声对滤波精度的影响,并利用当前时刻滤波结果通过Rauch-Tung-Striebel(RTS)后向平滑得到再次前向滤波更高精度的起始值,提高了算法的定位精度与收敛速度。仿真结果表明,新算法在保证实时性的基础上改善了单站无源定位的性能。 相似文献
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对雷达的全极化欺骗干扰技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了3种针对单极化假目标的鉴别算法,针对单极化干扰的缺陷,提出并分析了一种干扰极化测量雷达的新技术——全极化干扰,介绍了全极化干扰技术的工作原理,并详细分析了全极化干扰机关键部件的设计。 相似文献
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6.
介绍了迫弹电子时间引信控制系统的电路组成、工作原理及其功能,并以PIC16F873A型单片机作为控制器核心,对引信的工作过程进行控制,提高了引信的安全性和可靠性。 相似文献
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Demand forecasting performance is subject to the uncertainty underlying the time series an organization is dealing with. There are many approaches that may be used to reduce uncertainty and thus to improve forecasting performance. One intuitively appealing such approach is to aggregate demand in lower‐frequency “time buckets.” The approach under concern is termed to as temporal aggregation, and in this article, we investigate its impact on forecasting performance. We assume that the nonaggregated demand follows either a moving average process of order one or a first‐order autoregressive process and a single exponential smoothing (SES) procedure is used to forecast demand. These demand processes are often encountered in practice and SES is one of the standard estimators used in industry. Theoretical mean‐squared error expressions are derived for the aggregated and nonaggregated demand to contrast the relevant forecasting performances. The theoretical analysis is supported by an extensive numerical investigation and experimentation with an empirical dataset. The results indicate that performance improvements achieved through the aggregation approach are a function of the aggregation level, the smoothing constant, and the process parameters. Valuable insights are offered to practitioners and the article closes with an agenda for further research in this area. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 60: 479–498, 2013 相似文献
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通过借鉴自由联盟组织提出的Liberty框架,并针对该框架的结构以及身份提供者之间信任关系的建立模式进行改造,提出一种面向大型机构的新型身份管理联盟。新型的身份管理联盟比Liberty框架更加适用于具有分布性、自治性、全局性和协同性的大型机构。新型的身份管理联盟在物理结构上可看作由多个身份提供者节点组成的一棵树,其中每个身份提供者节点必须并且只能与其父节点和子节点建立信任关系,这与现实中各个大型机构的树状层级结构是完全相符的。在系统实现过程中,依托新型身份管理联盟的树状结构,并采用LDAP实现了用户认证数据的分级存储。此外还通过安全认证网关在网络层对用户的接入进行控制,从而能够同时支持B/S和C/S两类应用系统的单点登录。 相似文献
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In scheduling problems with two competing agents, each one of the agents has his own set of jobs to be processed and his own objective function, and both share a common processor. In the single‐machine problem studied in this article, the goal is to find a joint schedule that minimizes the total deviation of the job completion times of the first agent from a common due‐date, subject to an upper bound on the maximum deviation of job completion times of the second agent. The problem is shown to be NP‐hard even for a nonrestrictive due‐date, and a pseudopolynomial dynamic program is introduced and tested numerically. For the case of a restrictive due‐date (a sufficiently small due‐date that may restrict the number of early jobs), a faster pseudopolynomial dynamic program is presented. We also study the multiagent case, which is proved to be strongly NP‐hard. A simple heuristic for this case is introduced, which is tested numerically against a lower bound, obtained by extending the dynamic programming algorithm. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 61: 1–16, 2014 相似文献