幅度信息辅助的多机动目标跟踪算法

针对密集杂波下现有的多机动目标跟踪算法计算量大且性能严重衰退的问题,提出了联合幅度信息的多模型标签多伯努利(AI-MM-LMB)滤波器。首先,对目标状态进行扩展,引入幅度信息;然后,建立幅度信息及位置信息的联合量测似然函数;最后,基于MM-LMB滤波器框架,给出新的更新方程。仿真实验结果表明:低杂波下,AI-MM-LM算法同MM-LMB算法跟踪性能相当;高杂波下,AI-MM-LMB算法性能明显优于MM-LMB算法。     

论指向核心素养的数学深度学习

数学核心素养是学生亲身经历"数学化"活动之后所积淀和升华的产物。数学核心素养的培养需要指向高级思维能力培养、注重学生学习行为高情感和高行为投入的深度学习。本文以"求无盖水箱最大体积问题"为例,从创设挑战情境,学生历经自主合作探究过程,反思数学与生活的关联,培养学生良好的情感态度价值观等方面对数学深度学习进行了探讨。最后指出,实现深度教学,教师需要转变教育理念,深刻理解数学核心素养的具体表现和内涵,要基于经验进行研究导向的持续教学改进与提升。     

基于Hankel范数近似的磁悬浮控制系统模型降阶

对于磁悬浮系统而言,忽略轨道的弹性进行控制算法设计,是一种常见的方法。但是,当轨道的刚度较小时,这种方法的控制性能较差。考虑轨道弹性所设计的控制算法,理论上能确保系统的良好性能但是会使得系统复杂度增加。本文采用Hankel范数近似法对基于弹性轨道的模型进行降阶。针对刚性轨道系统模型和降阶模型设计控制算法,利用仿真结果验证降阶模型的可行性。     

网络安全实验平台K - 划分映射方法

对网络安全实验平台映射问题进行形式化描述,提出基于K-划分的映射方法,其核心思想是为了尽量减少占用网络资源,尽可能将逻辑拓扑紧密连接的节点映射到同一台交换机上。基于K-划分的映射方法采用贪心法确定初始划分状态,根据评价函数进行节点移动,对生成的子图进行算法迭代,直到所有子图的节点数量不大于物理拓扑端口容量为止。基于K-划分的映射方法弥补了K-L算法中初始划分状态选取的任意性对最终结果产生较大影响的缺陷,实验结果表明该算法的求解时间远小于遗传算法,能在较短的时间内得到映射结果。     

柴油机微粒捕集器红外再生性能试验研究

设计了一种红外再生柴油机微粒捕集器系统（Diesel Particulate Filter,DPF）,采用双过滤单元捕集排气微粒。以6110A柴油机为试验用机,进行捕集器红外再生特性的试验研究。结果表明：影响红外再生性能的主要因素有微粒累积量、预热时间、红外加热器加热功率及再生用废气量等。微粒累积量和再生用废气量主要影响再生过程中过DPF内部的最高温度与平均温度,预热时间和加热器功率主要影响再生时间。试验同时表明：微粒捕集器平均再生效率超过80％,且工况适应性好。     

辐射源威胁评估的一种新方法

直觉模糊集理论极大地扩展了Zadeh模糊集的表达能力,给辐射源威胁评估问题提供了一种新的途径和方法.首先构建了辐射源威胁评估指标的直觉模糊隶属函数.然后分析了集对分析思想与直觉模糊集思想的兼容性,通过集对分析的方法求解出辐射源对于单个属性和所有属性的联系度表达式.最后通过一个排序公式对辐射源威胁进行评估.算例表明了该方法的有效性.