方差分量的Bayes二次无偏估计及可容许估计的非负性

对于有P 个方差分量的线性模型,本文导出了方差分量线性函数的Bayes 不变二次无偏估计的显示表达式,证明了Bayes 不变二次无偏估计类形成了可容许的不变二次无偏估计的完全类。在可容许的不变二次无偏估计类中,讨论了非负参数函数的非负估计问题,给出了可容许的非负定估计存在的充要条件。     

带限条件下频率闪烁噪声N样本和二样本抽样方差的精确解

本文应用随机信号处理理论和变换技术,以文献给出的结论为基础,导出了带限条件下,频率源频率闪烁噪声的Ｎ样本、二样本抽样方差及ＡＬＬＡＮ方差的精确解（不包含任何近似条件的解）。这个问题从文献至文献一直未解决。     

基于加权双曲线定位的DV-Hop改进算法

针对基于双曲线定位的DV-Hop算法中误差项的异方差性引起的定位误差大的问题,提出了一种基于加权双曲线定位的DV-Hop改进算法。算法分析了基于双曲线定位的DV-Hop算法模型中误差项的异方差性,用加权最小二乘法对异方差性进行纠正,对加权最小二乘法中的权值矩阵进行了理论推导并得到与跳数相关的最佳权值矩阵,使得误差项满足同方差性,所得估计值接近最佳线性无偏估计。仿真结果表明,所提算法在定位精度上较目前常见的基于双曲线定位的DV-Hop算法都有一定提高。     

基于磁通门/GPS组合的车辆导航系统滤波技术

给出了基于磁通门/GPS组合导航系统的硬件结构图,并应用卡尔曼滤波和方差自适应滤波算法分别对GPS、磁通门单独导航定位系统进行了分散滤波,最后应用联合卡尔曼滤波器对GPS和磁通门信息进行了信息融合.并且通过实际跑车实验,验证了滤波对导航系统随机误差消除和定位精度提高的有效性.     

一种JPDA的快速算法

为使标准JPDA算法能在实际工程中实时应用,着重在JPDA的主要计算环节进行了改进和实时性提升,提出了一种JPDA的快速算法。通过引入"关联目标类",对确认矩阵进行降维,即把一个高维数矩阵分解成若干"相互独立"的低维矩阵。提出了一种互联概率的递归计算方法,减少拆分矩阵巨大的内存占用需求。同时还对相关波门和滤波方差计算进行了改进。仿真结果表明,快速算法比标准JPDA算法的计算时间有显著缩短,在不是"太密集"的多目标环境下具有一定的工程应用价值。     

雷达测量误差对中末制导交班精度的影响分析

本文用方差分析法分析雷达对目标和导弹的测量误差（指经过滤波处理后的输出误差）所引起的目标视线角和视线角速度误差,对此方法的计算公式作了详细的推导。此分析法对于具有指令制导（即制导指令是靠地面雷达测量目标、导弹信息而产生的）的误差分析有其普遍意义。     

随机系统扇形极点和方差约束状态反馈控制

区域极点和稳态方差是表征控制系统性能的两个重要指标,通过把扇形区域极点指标和稳态方差指标融入到一个修正的Lyapunov方程,研究了扇形区域极点和稳态方差上界约束下的状态反馈控制问题.利用矩阵广义逆和矩阵分解的方法得到了扇形区域极点和稳态方差可配置条件以及控制器的求取方法,所得控制器表达式中含有自由参数,便于控制器的工程实现,也为选取控制器的自由参数来使控制系统满足更多的性能指标留下了余地.     

一种传感器网络时空融合模型

针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。     

基于主成分的改进马氏距离TOPSIS方法

针对指标变量线性相关,导致变量协方差矩阵行列式(广义样本方差)为零无法应用马氏距离的情况,采用主成分分析法对指标变量进行线性组合,在不减少信息量的同时,得到少数几个不相关的主成分,由主成分构成的协方差矩阵行列式不再为零。依据降维后的主成分变量,采用基于马氏距离的逼近理想解法对五种预警机探测引导能力进行了排序,经检验其结果与实际情况相符。     

一种改进的红外图像降噪算法与FPGA实现

由于实时目标的红外图像具有信噪比低、边界模糊等问题,在研究红外图像噪声特点的基础上,提出了一种基于动静态检测算法的红外图像降噪算法。通过一种动静态检测算法将图像分成动态图像和静态图像,用改进的自适应维纳滤波算法处理动态图像,用改进的NL-means降噪算法处理静态图像,并用FPGA实现红外图像降噪系统设计。实验表明,红外图像经算法处理后,其PSNR和细节方差-背景方差比(DV/BV)均高于经典降噪算法,算法能有效减少图像噪声,并能很好地保持图像的边界细节信息。