全局仿射变换条件下图像不变量提取新方法

从仿射几何理论出发,提出了一种全局仿射变换条件下图像特征不变量构造的新方法.利用仿射区域划分获取一组扩展质心集合作为图像特征点集;求解特征点集的凸包,根据扩展质心的性质将凸包顶点均匀组合成若干特征区域;利用仿射几何性质构造了有效的仿射不变量.实验对该方法进行了全面的比较分析,以验证所构造的不变量更具稳定性和高时效性.     

参数和非参数滤波算法在贝叶斯估计问题中的比较

在贝叶斯估计问题中常用的滤波算法有两大类,一类是适用于非线性问题的,在卡尔曼滤波算法基础上发展出来的各种参数滤波算法,如扩展的卡尔曼滤波,拟线性卡尔曼滤波及近年提出的基于Unscented变换的Unscented卡尔曼滤波算法等;另一类是基于蒙特卡洛仿真技术的非参数滤波算法--粒子滤波.两类跟踪算法在实际问题中都得到了广泛应用.从原理上对这两类算法中的四种具体算法进行了介绍,重点分析了每种算法的长处及不足,可为实际应用中算法的选择提供依据.     

防空武器系统作战建模与仿真

在对防空武器系统作战过程分析的基础上,用IDEF(integrated definition method)方法建立了防空武器系统作战过程的功能模型,并使用一种扩展随机有色Petri网(SCOPN)对武器系统作战的动态过程进行建模与分析,通过对武器系统作战过程的定量计算,验证了建模方法的可行性,为研究复杂系统提供了一种有效方法.     

无味卡尔曼滤波在空对海单站BDO-TMA中的应用

针对空对海单站无源只测方位-多普勒目标运动分析(BDO-TMA)问题应用无味卡尔曼滤波(UKF:Unscented Kalman Filtering) EKF进行了对照研究,建立了该应用场景下的离散非线性滤波估计模型,Monte Carlo仿真运行结果表明,UKF在该应用背景下是切实可行的,具有更高的估计精度和更强的收敛特性.     

基于三元阵的水下目标运动分析算法研究

针对由水听器构成的三元阵系统,提出了一种新型的水下目标运动分析方法.利用测得到达不同水听器的时延差,建立了状态方程和观测方程.运用扩展卡尔曼滤波算法,研究了该系统的目标运动参数估计问题.蒙特卡洛模拟仿真试验结果表明上述方法具有较好的定位性能,该系统结构简单,有良好的应用前景.     

谈消防集群通信系统的功能扩展

随着火灾特点的变化和科学技术的发展,提高消防部队灾情响应速度的要求日渐强烈,建立更加智能化的接处警系统迫在眉睫。这就要求作为灭火救援重要组成部分的集群通信系统具有与其它网络的相容性,从组呼、联网调度、故障弱化功能、数据传输及查询、集群系统与常规系统互联等方面探讨集群通信系统的功能扩展。     

中学英语启发式语法教学探索与实践

当前中学英语语法教学仍采用传统的教学方法,从而忽视了学生学习主体性、经验性和能动性。本研究提出将启发式教学方法运用于中学英语语法课堂教学实践之中,并通过建构中学英语启发式教学的5阶段,即预备阶段、提示阶段、联想阶段、统合阶段及应用阶段,试图激发学生积极参与教学活动意识,促进师生及生生间的互动,提高英语语法课堂教学质量。     

论俄语副动词汉译教学中的三要素

俄语副动词由动词变化而来,形式特殊,兼有动词和副词的特点及功能,在俄汉翻译教学中,需注意时间关系、逻辑关系、汉语表达习惯三要素。本文结合俄汉翻译实例分析这三要素,以期为俄语副动词汉译的深入探讨奠定基础,为俄语副动词汉译的教学提供借鉴。     

复杂网络波动扩展衍射欠定采样预测模型

复杂网络环境中对网络波动的准确预测可以有效监测网络环境,防范网络入侵和拥堵。由于在复杂网络受到干扰的可能性更大,其网络波动具有扩展衍射特征,不可预测性强。传统方法中采用自回归移动平均模型进行复杂网络波形预测算法设计,在波动信号的时频重叠调制过程中未能纳入杂波先验信息,波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样,预测效果不好。提出基于空间扩展自回归移动平均模型的复杂网络波动欠定预测算法,采用LTE线性均衡滤波,进行降噪去除杂波干扰,提取波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样样本序列,设计网络波动时空序列扩展衍射点阵,准确预测网络波动的参数信息。以病毒入侵,网络监听和拥塞堵塞等波动产生模型为实例,进行仿真实验,结果表明该算法具有较高预测精度,监测点波动误差较小,实现复杂网络波动状态的动态跟踪和评估。     

新的自适应渐消扩展卡尔曼滤波在GPS定位中的应用

当实际数据出现突变时,基于最小二乘、扩展卡尔曼滤波的GPS定位解算存在定位结果精度低和稳定性差的问题。提出一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法,通过自适应渐消迭代系统噪声协方差,来实现抑制数据突变影响。试验结果表明:该算法相比最小二乘、扩展卡尔曼滤波,其定位精度有所提高;相比传统渐消扩展卡尔曼滤波,其收敛速度、稳定性有所提高。