随机多假设跟踪的最大似然法

在多目标多量测环境中,量测-航迹分配的知识一般不适于跟踪算法。在本文中,对量测-航迹分配问题,采用了严格的概率方法。不象在传统多假设跟踪(MHT)算法那样,把量测分配给航迹;相反地,使用由期望最大化(EM)方法导出的最大似然(ML)算法估计每次量测属于每个航迹的概率。这些量测-航迹的概率估计对于调用随机多假设跟踪(PMHT)算法的多目标跟踪器是固有的。PMHT算法在计算上是切实可行的,因为它既不要求量测-航迹分配的计算,也不要求修剪。     

航迹与航迹的最优融合

在多传感器融合中,航迹与航迹融合占有重要的地位。人们在这方面做了大量工作,丛氏等人[5-7]给出了任意通信模式下的最优融合公式。对于确定性来说,该公式是最优的,这里指的确定性是:过程噪声为零或使用全速率通信(即两传感器每接到一次新数据就通信一次)。但在实际操作中,因目标机动而不能完全忽略过程噪声;或者为节约通信宽带,传感器间不采用全速率通信。这两种情况下,系统都存在公共过程噪声,因此两传感器的量测不是条件(给定目标预先状态)独立的,所得融合公式[7]只是近似最优。文献[1]中也谈到这种情况,作者推导出了一个公式来计算不同传感器的两条航迹估计的协方差、基于[1]的结果,文献[2]考虑了两个传感器航迹估计的相关性,并得到一个融合公式来组合局部估计。遗憾的是,文献[2]中进行贝叶斯推导时,所做的假设并不符合实际。本文中,我们指明[2]中结果潜在的近似性,并证明该结果只在ML{最大似然}意义下最优。然后,我们提出一种性能评估方法来研究各种航迹与航迹融合方法的性能。其结果给出各种操作条件下不同融合方法的性能范围。     

多传感器航迹融合的有效算法

本文介绍了一种通过把不同传感器产生的航迹之间的互协方差结合在一起进行航迹对航迹融合的有效算法。若考虑跟踪同一目标的传感器之间的互相关,这个问题的解析解是很复杂的。根据某个积分推导出稳态的互协方差矩阵的显解。可以看出,这个积分的解包含着某矩阵的逆,其中的各个元素是每个跟踪器参数的函数。分析了这个矩阵的结构,得到了这个矩阵逆的有效解析解。对于相同传感器的数据融合,已证明,这个矩阵可简化为劳斯—霍尔维茨矩阵,它是在研究线性定态系统稳定性时提出的。通过考虑融合候选航迹之间互相关效果,本文还介绍了表明减少融合航迹协方差时的数字结果。     

关于中国抗日战争和解放战争的回忆与思考

本文系原苏前驻华大使馆一秘、苏驻北京及沈阳领事馆总领事列多夫斯基作为目击者和见证人撰写的关于中国抗日战争和解放战争的回忆录,载前苏《近现代史》杂志1990年策5期。其中披露了不少鲜为人知的珍贵史料,具有较好的史料价值和较高的学术价值,现特译载如下,以飨读者。     

杂波中跟踪的自适应探测阈值的优化

为概率数据互联(PDA)滤波器研究了杂波环境下跟踪的探测阈值的自适应优化。这个问题的早期文章(4)涉及状态误差协方差的近似稳态分析并且只适合非时变系统。此外,这种方法需要有关于误差协方差更新方程的若干假设和近似,并使用一种麻烦的图解优化算法。本文我们提出了阈值优化的两种自适应方案,即,使均方状态估计误差在探测阈值范围内极小化的先验和后验优化算法。它们分别取决于以前的和当前的时间-步长数据。这些算法适合于时变系统中的实时实现。本文介绍一些仿真结果。     

滑动导轨等部件的微动态特性

1.简介 这份报告给出了关于传统的滑动导轨系统的一些实验结果,同时论及了机构的精密运动控制。 这些年来,诸如导轨、丝杠和其他驱动机构等机械部件的微动态特性,换句话说,就是在很小位移范围内的非线性传递特性。已成为精密机械工程研究的首要问题。超精密仪器、机床和半导体生产系统都对机械部件的控制精度提出了越来越高的要求。对于精     

基于薄膜形状控制的空气静压轴承研究

目前已经提出了一种主动式空气静压轴承,它具有一个可以用压电驱动器来改变形状的规则表面。普遍认为主动补偿方法是最有效的,其原因是小的驱动质量和大的承载力增益及带宽使这种主动式空气静压轴承具有无限大的静态刚度,并具有仅被支承机械系统所限制的补偿带宽。微位移测试表明,0.1μm的进给可以相当容易地被高速跟踪。     

利用简化的充分统计量在分布式传感器网络中进行纯方位跟踪

本文介绍一种用于具有附加高斯噪声的一般非线性量测模型的分布式参数估计算法。我们证明:当扩展为多传感器情况得出一个线性融合规则时,由Kulhavy′提出的贝叶斯-闭式估计算法与局部的后验密度的形式无关。特别是Kulhavy′算法产生一组表示局部传感器密度的简化的充分统计量(RSS),这是在全局处理机中进行简单地相加和相减而获得最优融合。我们讨论了关于贝叶斯-闭式算法的各种近似值,得到非线性量测模型的实际参数估计器,并将这种近似技术应用于纯方位跟踪问题。把分布式跟踪器的性能与基于在修正的极坐标(MPC)中实现的广义卡尔曼滤波器(EKF)的另一种算法作了比较。已经证明:从通常的EKF意义上讲,贝叶斯-闭式估计器没有发散,因此在单向和双向发送方式中都可以利用贝叶斯-闭式技术。     

今天和明天的潜艇作战系统

今天典型的作战系统综合了潜艇上所有的传感器系统和武器系统。主要传感器设备通常由许多声呐系统构成,包括中频被动声呐、低频被动声纳和被动测距声呐。除声呐系统外,综合到作战系统的还有两个潜望镜、ESM接收机、各种电罗经和计程仪以及无线电导航辅助的导航系统和导航雷达。 目前潜艇上的主要武器是线导鱼雷,某些艇上还载有导弹。作战系统的典型功能包括传感器综合、决策/咨询支持以及武器使用。