一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。     

基于统计加权的单传感器数据融合算法

单传感器数据融合是十分重要的实际问题。为了提高数据处理的敏感性和精度,在研究基于关系矩阵的数据融合方法的基础上,提出了基于统计加权的数据融合方法,并对两种方法进行了对比分析。实例仿真表明,基于统计加权的数据融合方法优于基于关系矩阵的数据融合方法,该方法能减小无效测量值的范围,并且对测量值的变化更敏感。     

为跨越式发展和长治久安提供坚实的统计保障

提高统计能力,提高统计数据质量,提高统计公信力。推进统计信息化,打造透明统计,全面反映兵团事业的成果、兵团职工群众的辛勤劳作和喜悦。     

基于集值统计法确定掩护重点目标问题

确定掩护重点是地面防空作战的一个重点和难点问题.利用集值统计分析采集的数据更适合指挥员确定掩护重点的思维方式,用区间数对数据进行处理能较好地降低主观误差.通过对被掩护目标的价值度的求取,为确定被掩护目标重要性顺序和兵力分配提供了依据.算法推理严密,模型简单实用,易于编程实现,为确定掩护重点目标提供了一种很好的算法.     

一种新型光带通滤波器的设计

设计一新颖的光纤环路作为光带通滤波器,它由３ｄＢ定向耦合器和光纤光栅构成,并用传输矩阵方法对其输入、输出特性进行了理论分析,表明是一种性能优异的带通滤波器,在光通信等领域有着良好的应用前景．     

几种机动目标运动模型的跟踪性能对比

机动目标跟踪是目标定位与跟踪领域研究的难点问题之一.在分析Singer模型、"当前"统计模型、速度估计自适应模型的基础上,对这三种模型及算法进行仿真,给出了上述三种模型跟踪机动目标的精度与实时性的比较结果.     

论火灾损失的核定

对火灾损失核定中存在的问题进行了较深入的分析,通过引入中介组织,成立专家小组,注重时效性,加强人员素质等几方面来解决火灾损失核定中遇到的难题,建议对有关规定进行修改,并且发展火灾公众责任保险,来推进火灾损失核定工作。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

KK分布杂波下的距离扩展目标检测算法

针对服从KK分布的大拖尾雷达杂波背景下的扩展目标检测问题,利用球不变随机变量表示了KK分布雷达杂波模型。在假设目标回波幅度已知的情况下,研究了基于Neyman-Pearson准则的距离扩展目标最优积累检测器,并通过对目标幅度的最大似然估计,推导了广义最大似然比检验检测器模型。为了降低这两种检测器中因计算第二类修正的贝塞尔函数而引入的运算复杂度,提出了一种基于顺序统计量的广义似然比检测器。该检测器利用检测窗内幅度较大的距离单元回波作为目标回波进行判决。利用蒙特卡罗仿真对这三种算法的性能进行了验证与比较,虽然最优积累检测器与广义似然比检测器具有更好的检测性能,但实现困难,计算量大,而基于顺序统计量的广义似然比检测器则具有更高的实用性。     

正交频分复用/偏移正交振幅调制半盲信道估计

非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(IAM)进行正交频分复用(OFDM)/偏移正交振幅调制(OQAM)系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OCBIAM)估计算法。该算法利用IAM导频结构和OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。