多帧高斯混合概率假设密度的多目标跟踪算法

针对低检测概率下多目标跟踪时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标被漏检时,依据目标状态抽取标志,并结合目标多帧权值记录集中权值信息估计丢失目标的状态。仿真实验表明,算法有效地提高了低检测概率下现有相关算法的目标状态和数目估计精度。     

面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。     

海水集料混凝土抗压强度及配合比试验研究

海水集料混凝土利用球形SAP形成内部球孔,是一种基于内部孔结构的新型混凝土。对水泥用量、球形SAP体积分数、水胶比和复合外加剂质量分数4个因素,各取4个水平进行正交试验,采用极差分析和方差分析归纳各因素对海水集料混凝土抗压强度的影响。结果表明:球形SAP体积分数对抗压强度的影响最大,其次是水泥用量和水胶比,复合外加剂质量分数的影响最小。在正交试验的基础上,将海水集料混凝土中球形SAP体积率视为孔隙率,得到一系列抗压强度的回归关系式,提出基于经验公式的海水集料混凝土配合比设计方法。     

一种时频混叠的欠定混合通信信号盲分离算法

针对衰减-延迟欠定混合通信信号的盲分离问题,提出了一种基于子空间最小距离的源信号估计算法,通过计算观测信号到混合矩阵列矢量张成子空间的距离,估计任意时频点同时存在的源信号数目以及当前源信号对应的混合矩阵列矢量,把欠定混合问题转化为超定问题,然后通过计算Moore-Penrose逆矩阵求解源信号,理论分析和仿真结果验证了算法的有效性。     

Nonparametric bayesian lifetime data analysis using dirichlet process lognormal mixture model

We propose a nonparametric Bayesian lifetime data analysis method using the Dirichlet process mixture model with a lognormal kernel. A simulation‐based algorithm that implements the Gibbs sampling is developed to fit the Dirichlet process lognormal mixture (DPLNM) model using rightly censored failure time data. Five examples are used to illustrate the proposed method, and the DPLNM model is compared to the Dirichlet process Weibull mixture (DPWM) model. Results indicate that the DPLNM model is capable of estimating different lifetime distributions. The DPLNM model outperforms the DPWM model in all the examples, and the DPLNM model shows promising potential to be applied to analyze failure time data when an appropriate parametric model for the data cannot be specified. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2013     

战场大地形空间格网点的高斯曲率算法研究及可视化

论述了在细节层次模型简化技术中,空间格网点的高斯曲率的计算方法,以及在.NET平台下如何用C#语言对算法进行编程.然后依照此算法得出格网点曲率值的大小,删除曲率小的中心点并对删除中心点后留下的空洞进行三角化,从而实现细节层次模型的简化.为体现算法的效果,应用高斯曲率算法将全细节的三维地形模型实现了细节层次模型的可视化,并提出用曲率的几何性质来对算法进行了误差分析,将其结果与其他算法进行了比较.通过实例和误差分析,其结果表明此算法速度快且效果好.     

基于局部平稳高斯模型的小波变换域盲图像水印检测

盲数字水印是数字作品版权保护系统的关键技术之一。由于在检测时没有原始图像作为参考 ,所以水印检测器的设计成为盲水印算法的核心。基于图像小波变换系数的局部平稳高斯模型 ,提出了一种新的盲水印检测器。实验结果表明该检测器与被广泛应用的线性相关检测器相比具有更好的鲁棒性     

基于多雷达组网IMM-GMPHDF的机动多目标检测跟踪

高斯混合概率假设密度滤波(GMPHDF)有牢固的理论基础,是解决高斯条件下跟踪强杂波环境中目标数未知的多目标问题的有效方法。但当目标发生机动时,就难以跟踪到目标,因此,在GMPHDF中引入交互多模型(IMM)算法,对继续存在目标的运动模型进行建模,根据计算的模型概率融合各模型滤波器估计得到的继续存在目标概率假设密度,解决了运动模型机动问题。仿真实验表明,IMM-GMPHDF能实时跟踪到强机动超音速多目标,在多雷达组网系统中跟踪强机动超音速多目标精度(OSPA距离均方根误差)能达到70 m,满足了工程使用要求。     

氧气体积分数对油气爆炸特性的影响

作为燃烧和爆炸三要素之一,氧气体积分数的控制对于爆炸事故的防治具有重要意义。实验研究了氧气体积分数对汽油蒸气-空气混合物（简称油气）爆炸极限和爆炸压力的影响。结果表明：随着氧气体积分数的降低,油气爆炸下限呈一阶指数规律缓慢增大,油气爆炸上限呈线性规律迅速减小;爆炸极限范围由0.92%~3.76%缩小为1点,该爆炸极限临界点为1.22%,对应的临界氧气体积分数为11.4%;油气的最大爆炸压力和最大压力上升速率随着氧气体积分数的降低而减小,油气体积分数越大,氧气体积分数影响越显著。     

一种基于混合概率PCA模型的高光谱图像非监督分类方法

提出了一种在期望最大化(EM)算法框架下同时实现混合概率主成分分析(PPCA)降维和聚类的高光谱图像非监督分类方法。它根据不同类别应各有自己代表性的特征集,将通常意义下的特征抽取和模式分类合并在一步内完成,尽可能地保留了可分性;同时该方法具有概率模型的优点,更适合高维数据处理。采用仿真数据和真实数据进行的比较实验表明,该算法较一般不加区分地对所有原始数据进行PCA降维再分类的方法能得到更好的分类结果。