复杂线天线的一种矩量法算法

采用矩量法来计算复杂线天线.针对复杂线天线的特点,选择合适的积分方程和基函数的形式,收敛很快;另外对端点和结点的影响也做了处理,提高了计算精确度.     

引入速率量测的高速机动目标跟踪多模型算法

在机动目标跟踪定位问题中,引入参考加速度的跟踪算法对目标定位跟踪精度高、效果好,但在目标发生高速机动时,其跟踪误差较大,收敛速度慢。针对这种情况,提出一种引入速率量测的自适应性圆周运动跟踪算法,并通过建立一种模型结构变换机制,将两者算法有效结合,构成一种变结构多模型算法(Variable Structure Multiple Model,VSMM)。在高机动条件和典型反舰导弹攻击航路下对算法进行仿真实现,证实了该算法相比于引入参考加速度跟踪算法,跟踪精度较高,收敛速度更快,具有一定工程实践指导意义。     

压制干扰环境下目标跟踪的改进粒子滤波算法

针对压制干扰环境下传统粒子滤波算法跟踪效果不佳的问题,在传统粒子滤波算法的基础之上,融合压制干扰条件下的有用量测信息,构造了一种新的粒子滤波算法。在算法的实现过程中,通过采用伯努利(Bernoulli)分布重新构造了压制干扰环境下发生量测数据丢失的传感器模型,在此基础上通过充分考虑有效量测值以及量测丢失时的一些有用量测信息,推导出了闪烁噪声条件下的似然函数,直接用于粒子权重更新的计算,并且通过纯方位跟踪以及协同转弯机动模型,仿真验证了该算法极大改善了标准粒子滤波算法的稳定性和提升了粒子滤波算法的估计精度。     

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。     

2015年国内英语移动学习研究状况分析

近年,英语移动学习的研究已然成为外语教学研究的热门领域.本文对2015年公开发表在国内学术期刊的关于英语移动学习的文献进行形式的量化统计与内容的质性分析,以期揭示2015年我国英语移动学习的研究状况,旨在为国内英语移动学习的研究者提供参考.     

相变温控混凝土相变储热性能试验研究

混凝土中加入相变材料之后对水化反应产生的热量有一定的吸收,从而对混凝土内部温度有一定的控制作用,这将减少混凝土温度裂缝产生的几率.通过筛选带一定结晶水的硬脂酸、月桂酸和正十二醇的3种有机相变材料,模拟实际大体积混凝土工程来研究不同相变材料的掺量、控温效果.运用计算机软件绘制时间一温度曲线,从中搜寻出最佳的相变材料掺量.     

C3I系统评价可信性分析方法

C3I系统评价结果的可信性分析是C3I系统理论研究中的一个重要问题.首先论述了C3I系统评价结果可信性分析的主要内容,然后提出了一种定性分析的主观确认法和定量分析的统计检验法相结合的可信性分析方法,并给出了系统评价结果的可信度的计算方法.     

基于Bayes估计的高炮虚拟校射理论

给出了脱靶量的定义,建立了小口径高炮虚拟校射脱靶量的一维数学模型,分析了脱耙量的统计性质,在此基础上运用贝叶斯估计理论,推导出校正量的最优估计量方程,并进行了相应分析.脱靶量可以作为一种离散的随机序列,任何一种特定的脱靶量序列均可表示为某种蜕化的广义马尔柯夫序列;脱靶量状态的最优估计问题是:基于观测输出{x(k);k=0,1,2,…}先验信息求取状态X(k)的最优滤波估计^X(k/k),使估计误差的方差最小,从而大大提高小高炮的射击精度.     

基于交叉定位的声纳浮标阵被动检测预处理研究

交叉定位的精度直接决定着水下目标被动方法的检测性能,而目标数量的不确定性及其位置关系的复杂性将进一步影响交叉定位的精度。针对上述问题,提出了一种基于最小交叉定位方差的距离和方位数据互联算法。首先,分析了水下目标2种典型运动特点,分别构建了水下目标运动模型;其次,研究了声纳浮标阵型和交叉定位原理对定位精度的影响,构建了声纳浮标被动检测模型;最后,采用距离和方位数据关联方法,完成了水下目标被动检测前的预处理。仿真结果表明：在多目标航迹交叉、复杂噪声环境条件下,该算法整体性能优于典型的模糊聚类法和最近邻域法。