摘要：针对现有非线性网络化目标跟踪融合算法存在的精度低和实用性差等不足,以一类带有噪声相关的非线性网络化目标跟踪系统为对象,研究基于测量新息量化策略和容积粒子滤波(Cubature particle filter,CPF)的目标跟踪融合算法.首先,利用状态方程恒等变换和矩阵相似变换理论解除过程噪声与测量噪声以及测量噪声之间的相关性;其次,各个传感器节点采用自适应策略量化局部测量新息并将其发送到融合中心(Fusion center,FC);随后,在集中式融合框架下采用容积粒子滤波器设计基于测量值扩维的量化融合跟踪算法,进而给出相应的顺序滤波量化融合算法,上述算法可有效解决因自适应量化引起的非高斯问题;最后,通过两个计算机仿真实验验证了所提出跟踪算法的有效性.

摘要：根据交通运输的重要地位,提出在应急情况下采用基于层次分析的模糊综合评价法对候选的保障方案进行评估和选择,并通过介绍两个主要模块的设计来说明系统的实现.

摘要：研究了一类相关量测噪声和带宽限制背景下的传感器网络融合问题.利用Cholesky分解方法将量测方程转化为量测噪声互不相关的等价模型.由于带宽的限制,各局部传感器节点的原始信息需量化成消息才能上传到融合中心.文中采用自适应的量化策略获得了局部测量新息的量化消息,并利用顺序滤波和强跟踪滤波技术设计融合方法.简要分析了基于量化新息融合算法的性能特点.通过一个计算机仿真实验验证了新算法的有效性.

摘要：针对非合作目标跟踪问题,为解决无线传感器网络有限带宽和相关噪声造成的精度影响,在集中式融合框架下提出了三种基于量化信息的目标跟踪算法。首先,局部传感器节点采用自适应的量化策略将观测值量化成消息,并发送到融合中心;然后,融合中心利用状态方程恒等变换和Cholesky分解技术解除任意噪声的相关性;最后,引入强跟踪滤波技术、矩阵求逆引理和顺序滤波技术设计融合方法。几个仿真实验表明,三种新方法的估计精度完全等价,新算法还具备应对目标状态突变等不确定因素的能力,增强了算法的鲁棒性。

摘要：针对非线性系统中测量噪声统计特性未知导致滤波精度不高或发散的问题,提出了一种自适应平方根高阶容积卡尔曼滤波(high-degree cubature Kalman filter,HCKF)算法。采用QR分解、Cholesky因子更新和高效最小二乘法等矩阵分解技术设计了一种平方根HCKF算法(SHCKF),提高了滤波算法的数值稳定性,减小了状态估计误差。引入Sage-Husa估计器在线估计未知测量噪声的方差,进一步提高了SHCKF的估计精度,扩大了算法的应用范围。通过几个计算机仿真实验表明,与标准的HCKF算法相比,新算法具有更好的估计精度,尤其是在测量噪声统计特性不确定的场景下。

摘要：电子技术基础课程是计算机专业的一门专业基础课,涵盖了基本电路分析、模拟电路分析及数字电路分析三大内容。本文针对课程教学中存在的问题,以提高学生对课程学习的兴趣为出发点,重新组织教学内容,选择教学例题,设计实验项目,合理分配教学课时,增加课程内容的相关性,达到课程教学的真正目标。

摘要：在船舰组合导航系统中,由于各导航传感器自身物理特性、工作原理的差异,无法同步获得船舰目标的观测信息,因此船舰组合导航问题实质上是一类典型的异步融合估计问题。然而,现有的异步融合估计算法无法兼顾滤波精度的最优性以及滤波过程的实时性。为此,针对舰船稳态运行过程中的线性平稳过程,提出利用模型库设计一种船舰组合导航信息融合的新算法。仿真实验验证了所提方法的有效性,能同时满足实时性和最优性的要求,并且简捷,易于实现。