激光辐照下树脂基复合材料温度场MSPH算法的并行化

改进的光滑粒子方法在模拟激光对树脂基复合材料的辐照效应时具有明显优势,但串行计算通常难以满足需求。为了提高程序的运行效率,基于消息传递界面并行编程环境实现了串行程序的并行化。将个人电脑完成的串行计算结果与峰值5万亿次的计算机集群完成的并行计算结果进行了比较,并对并行程序的加速比和并行效率进行了测试。数值计算表明,并行计算结果与串行计算结果一致,且并行效果显著,说明基于消息传递界面的并行化是成功的。     

具有策略偏好的模糊双矩阵对策模型及其应用

针对局中人对策略有偏好、支付值模糊的双矩阵对策给出了一种具体的求解方法,首先根据加权算子集结得到局中人的策略偏好向量、利用模糊数排序方式将模型转化为清晰的双矩阵对策,再利用粒子群优化算法求解。最后以雷达电子对抗为例,建立了具有策略偏好的模糊双矩阵对策的作战效能评估模型,研究结果对于双方资源分配,提高作战效能具有一定的军事应用价值。     

基于QIPF的弱目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下弱目标检测跟踪问题,提出一种拟蒙特卡罗智能粒子滤波检测前跟踪算法(Quasi-Monte Carlo Intelligent Particle Filter Track Before Detect,QIPF-TBD)。首先,该算法采用拟蒙特卡罗技术改善探测空间中粒子分布的均匀性;其次,通过对更新阶段的粒子进行交叉变异等操作,提高粒子重采样之后的多样性。与同类算法的仿真分析表明,所提方法能有效改善低信噪比目标的检测概率和跟踪精度。     

SVM与PSOHF参数优化装备机械传动齿轮故障诊断

为了提高支持向量机(SVM)对齿轮故障诊断的准确性,提出了一种基于SVM与PSOHF参数优化的机械传动齿轮故障诊断新方法。采用蜜蜂觅食机制改进粒子群算法(PSOHF)对SVM径向基核函数参数c和g进行了优化,建立优化后的SVM模型;而后对齿轮不同裂纹长度的故障信号进行小波包分解,将相对小波能量作为故障特征向量输入SVM;进行模式识别和故障分类,最终实现齿轮故障诊断。齿轮裂纹故障振动实验信号的研究结果表明,PSOHF优化的SVM提高了分类正确率,更适于实际中齿轮故障诊断。     

非高斯环境下基于GPF算法的目标跟踪

介绍了高斯粒子滤波器的基本思想和具体算法实现步骤,在此基础上,将此算法应用于机动目标转弯模型的跟踪中,在闪烁噪声下比较了高斯粒子滤波器、粒子滤波器和EKF的跟踪性能差异。仿真结果表明,GPF有效地改善了目标跟踪的效果,并在精度和计算复杂度方面均优于PF。     

某型无人机目标定位“单收站”

分析了某型无人机现有体系结构在目标定位过程中存在的问题,研制了无人机地面\"单收站\"系统,介绍了系统基本组成和工作流程,阐述了利用系统进行目标定位的原理和过程,实践证明,利用该系统大大提升了现有装备的目标定位能力。     

基于粒子滤波的活动轮廓模型视频跟踪(英文)

跟踪变形目标包括假定目标的全局运动和时间方程的局部变形。粒子滤波算法依靠参数化法选择,但是不能处理曲线的拓扑变化。活动轮廓模型是独立参数化,可以比较好地适应拓扑变化。基于上面两个方法的局限性,将上述两种方法相结合,运用于变形目标的跟踪。实验结果证明,该方法有很强的鲁棒性,对部分遮挡的物体有很强的适应性,证明了该方法的有效性。     

非线性滤波方法在水下目标跟踪中的应用

在对扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和粒子滤波3种非线性滤波方法进行研究的基础上,对粒子滤波算法的重要性密度函数的选取方法进行了研究。结合水下目标的被动跟踪的应用背景,比较了3种滤波算法在水下目标跟踪中的性能差异。结果表明,粒子滤波算法能较好的用于非线性、非高斯条件下的水下目标跟踪。     

阵列互耦条件下运动目标角度跟踪方法研究

针对观测过程中角度发生变化时的运动目标跟踪问题,同时考虑到常规阵列中所普遍存在的互耦效应,通过分析均匀线阵互耦矩阵的带状Toeplitz结构,提出利用在原始阵列两侧增加辅助阵元的方法补偿互耦效应对阵列响应函数的影响,并将粒子滤波技术与原始阵列经互耦补偿后的观测数据相结合,实现了阵列互耦条件下对角度变化目标的高精度方向跟踪。仿真实验验证了新方法的优良性能。     

基于Viterbi的一种单目标跟踪算法

在深入分析Viterbi算法的基础上,对现存的基于Viterbi的数据关联算法作出了一定的修正,提出了一种改进的基于Viterbi的单目标数据互联算法(IVDA),有效地完成了对单目标的跟踪,并解决了PDA算法在目标检测概率较低时误跟踪率偏高和杂波密度参数在实际中难以获取的问题,最后通过仿真验证了结论的正确性。