部分参数不准确的线性系统H∞状态估计滤波问题

本文研究了部分参数不准确的线性系统的Ｈ_∞状态估计滤波问题,或即参数鲁棒性Ｈ_∞估计问题。我们先把它简化为带δ参数的对象的Ｈ_∞状态估计滤波问题,采用Ｊ无损分解方法,推导出可解性条件和滤波器的全部显式通解。     

反坦克导弹的气动参数辨识

本文运用极大似然法进行激光驾束制导反坦克导弹气动参数的辨识。在辨识的迭代寻优过程中,采用变步长搜索提高辨识准度;在辨识算法的具体计算处理上,采用了模型分解法,大大减少了计算时间,保证了气动参数的辨识精度。同时给出辨识仿真验证结果.     

基于CORBA事件服务的主动服务技术研究与实现

介绍了主动服务及其需求背景，文章讨论了基于 Ｃ Ｏ Ｒ Ｂ Ａ 事件服务实现主动服务的系统框架，并简要介绍了该在电信管理中，基于事件服务的主动服务的应用。     

工作专班贵以“专”

为有效推动急难险重任务破题攻坚,遴选骨干力量成立工作专班,建立周期会商、信息传递、资源归集、责任分解等制度,集中优势兵力打主动战、歼灭战,是当下各级较为常用的一种工作方法。但也应该看到,实际工作中,各单位不同程度存在专班众多但运行不畅、人才济济但缺乏合力、“开张”许久但成果寥寥等问题。细究原因,就在于“专”的品质没有凸显、“班”的定位出了偏差。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

谨防“层层传导压力”走样变味

前期到基层调研,一些基层干部反映:时下许多工作,从上到下一级对一级传导压力,层层开会分散任务,把落实的责任以“主体责任”为借口,落在基层的头上,又是“留痕”又是报表,又是考核又是问责,基层感觉“压力山大”。“没有压力就没有动力。”科学地分解任务、压实责任,形成“一级抓一级、一级带动一级”的责任落实机制,本是抓工作落实的有效方法。     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。     

基于事件的视觉SLAM综述

事件相机是一种生物学启发的新型视觉传感器。不同于传统相机输出强度图像帧,事件相机检测每个像素点的亮度变化,当亮度变化超过某一阈值,产生包含像素位置、时间戳及变化极性的像素级事件输出。同步定位与地图构建（SLAM）是一种让机器人独立估计自身位置并同步增量式地构建周围环境地图的技术,使用传统相机进行SLAM已经是一个成熟的话题,但在高速、高动态范围等挑战性场景下,传统图像帧易产生运动模糊。事件相机具有低延时、高时间分辨率、高动态范围等优秀特性,可以在SLAM领域弥补传统相机的不足,但“事件”这种非常规的异步输出形式导致了处理范式的转变。首先介绍了SLAM技术的基本流程,其次介绍了DVS、ATIS和DAVIS三种典型的事件相机,列举了基于事件的SLAM性能评估方法,梳理了事件寿命估计、时间平面表示、事件帧表示等事件数据的不同处理方式,然后回顾了事件相机在国内外视觉SLAM领域的应用研究并进行了总结和对比,最后对基于事件的视觉SLAM技术作了总结并展望了其未来发展趋势。综述表明,事件相机可以进一步拓宽视觉SLAM的应用场景,但新的数据形式和尚不成熟的硬件体系限制了基于事件的SLAM的发展。未来...     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。     

基于标注事件图的空间数据库主动规则终止性分析

主动规则的终止性分析强化了规则的设计高效性。给出主动规则元模型的概念作为主动规则终止性分析和比较的基础;对精化触发图进行扩展,提出标注事件图分析模型。结合实例给出终止性分析算法。与各种方法的对比说明标注事件图是可应用于终止性分析的通用抽象模型。