基于多普勒信息的UKF目标跟踪算法

在实际雷达信号应用中,当目标的状态方程和观测方程在不同坐标系下得到时, 对目标状态的估计不再是线性的而是非线性的.为了提高在非线性情况下对目标的跟踪精度,为提高实时性和统计精度,提出了一种基于多普勒信息的UKF(Unscented Kalman Filter)滤波算法,算法是在原有UKF算法所有信息的基础上,引入目标的多普勒信息即径向速度,推导出新的测量模型和相应的滤波算法.应用matlab软件对目标的跟踪轨迹进行仿真,结果表明,引入雷达多普勒测量信息的UKF算法比传统的UKF算法和EKF算法具有更高的估计精度.     

用四元数状态切换无迹卡尔曼滤波器估计的飞行器姿态

在较大初始姿态误差角下, 针对捷联惯导/CCD星敏感器(strap-intertial navigation system/CCD star sensor, SINS/CCD)姿态估计系统扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法精度下降的问题, 提出了基于四元数的状态切换无迹卡尔曼滤波算法. 通过状态实时切换降低了全维无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)的维数, 减小了计算复杂度, 提高了系统的实时性. 文中采用基于特征向量求解的代价函数法计算四元数均值避免了UKF算法中四元数规范化的限制; 利用乘性误差四元数表示姿态更新点与估计点之间的距离, 解决了四元数协方差阵奇异性问题. 仿真实验结果表明: 与EKF相比, 该算法在精度上有较大提高; 与全维UKF算法和修正罗德里格斯参数UKF算法相比, 该算法精度相当但估计时间均有不同程度的减少.     

基于和声差分进化的UKF改进算法

无迹卡尔曼滤波(UKF)被广泛应用于工程实际中,但传统UKF在滤波过程进行无迹变换(UT)时的待选参数为固定值,这会带来一定误差.为了获取最优的待选参数,提出基于和声差分进化(HSDE)的UKF改进算法,并在目标跟踪中对该算法进行应用.和声差分进化算法对待选参数kappa进行最优选择,跳出局部最优的现象还有很强的收敛性,通过改进可进一步提高UKF算法滤波精度.Matlab仿真结果表明,基于和声差分进化的UKF改进算法精度更高.     

自适应UKF算法在目标跟踪中的应用

针对目标跟踪中系统噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题, 提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF)算法.该算法在滤波过程中,利用改进的Sage-Husa估 计器在线估计未知系统噪声的统计特性,并对滤波发散的情况进行判断和抑制, 有效提高了滤波的数值稳定性,减小了状态估计误差. 仿真实验结果表明,与标准UKF算法相比,自适应UKF算法明显改善了目标跟踪的精度和稳定性.     

基于雷达复杂1维距离数据的3维重建算法

基于刚体目标3维运动过程中的几何不变性,可以利用目标上多个散射点在单天线雷达1维距离像序列中的1维距离数据,重建出目标未知的3维结构和运动路径。针对此1维到3维的几何重构问题,提出了一种雷达刚体目标结构和运动的3维重建算法,该算法可利用散射点复杂的1维距离数据进行重建,并且采用非线性优化技术实现了对目标重建参数的捆绑调整(bundle adjustment)。另外,该算法中引入了目标的平移模型,使目标的平移参数能够与旋转参数一并求解,从而避免了距离对准操作的误差对重建精度的影响。仿真实验结果表明,由于重建数据中散射点的数量以及目标3维运动的丰富性得到了显著提高,尤其是最优化技术在算法中的成功应用,重建算法的鲁棒性得到了有效增强。     

多传感器目标状态与动态偏差联合估计算法

针对多传感器系统动态偏差估计问题,在不敏粒子滤波(UPF)算法的基础上,提出了一种修正的不敏粒子滤波(Modi-fied UPF,MUPF)算法.由于系统动态偏差引起的异常量测值时,MUPF算法利用滤波预测残差构建的调节因子控制新息协方差矩阵,进而调整滤波增益的大小;在不丢失有用新息的前提下,减小了异常量测对滤波估计结果的影响.利用上述算法与不敏卡尔曼滤波(UKF)算法和扩展卡尔曼粒子滤波(EPF)算法进行了仿真比较.结果表明,MUPF算法对系统动态距离和角度偏差估计的均方根误差(RMSE)明显小于UKF算法和EPF算法的估计结果,提高了估计精度和可靠性.显然,MUPF算法也适用于系统固定测量偏差估计和目标状态估计.     

动力锂电池SOC估计仿真研究

针对传统的无迹卡尔曼滤波算法(UKF)估计动力锂电池荷电状态(SOC)时,由于滤波迭代过程中系统噪声不确定,可能导致估计结果精度欠佳的问题,提出一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)动态地估计锂离子电池的SOC.算法以UKF算法为基础,引入改进的Sage-Husa自适应滤波算法,利用观测数据进行滤波递推的同时,实时更新系统噪声的统计特性.以等效电路模型为基础,采用递推最小二乘法辨识模型参数,应用AUKF算法对电池SOC进行估算,并从实际工况进行仿真验证分析.仿真结果表明,上述算法有效的提高了估计精度,误差稳定性较高.     

改进的UKF在惯导平台误差模型辨识中的应用

为减小建模误差,建立了基于直接法进行惯导平台误差模型辨识的非线性模型.Unscented Kalman滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,为此将其引入惯导平台的误差模型辨识中.针对系统模型的特点,对标准UKF算法进行了简化改进.改进的UKF算法计算量小、结构简单,滤波精度与标准UKF一致.同时应用扩展Kalman滤波(EKF)算法和改进的UKF算法进行了惯导平台误差模型辨识仿真研究.仿真结果表明,与EKF算法相比,改进的UKF算法的滤波精度显著提高.     

IMM算法实现非线性状态估计的研究与仿真

研究交互式多模型算法的非线性状态估计性能,按照工作点把非线性系统线性化为多个子模型,建立多模型自适应状态估计器.利用Monte-Carlo仿真法将其与EKF和UKF算法在不同参数下的噪声抑止能力和鲁棒性进行了比较,并分析了马尔可夫参数和模型个数对算法性能的影响.仿真结果表明该算法能达到理想的估计精度、收敛速度、稳定性和鲁棒性,能克服单一估计器由于参数变化和外部扰动所造成的估计误差过大,甚至发散的问题,能覆盖大范围的参数不确定性.     

改进的UKF在惯导平台误差模型辨识中的应用

为减小建模误差,建立了基于直接法进行惯导平台误差模型辨识的非线性模型.Unscented Kalman滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,为此将其引入惯导平台的误差模型辨识中.针对系统模型的特点,对标准UKF算法进行了简化改进.改进的UKF算法计算量小,结构简单,滤波精度与标准UKF一致.同时应用扩展Kalman滤波(EKF)算法和改进的UKF算法进行了惯导平台误差模型辨识仿真研究.仿真结果表明,与EKF算法相比,改进的UKF算法的滤波精度显著提高.

     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

面向弹载计算机的BIT技术研究

机内测试（Built-In-Test,BIT）技术是改善系统或设备测试性和维修性的重要途径。在对弹载计算机BIT技术特征进行研究的基础上,提出了弹载计算机BIT设计的基本准则,提供了一种典型的弹载计算机BIT设计方法,经实践验证该设计方法适用于多种类型的弹载计算机设备,故障检测率不低于90%,故障虚警率不超过2%,显著地提高了弹载计算机的可靠性、可测试性及可维护性。     

基于BiLSTM-Attention唇语识别的研究

为了解决唇语识别中唇部特征提取和时序关系识别存在的问题,提出了一种双向长短时记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention Mechanism)相结合的深度学习模型。首先将唇部20个关键点得到的唇部不同位置的高度和宽度作为唇部的特征,使用BiLSTM对唇部特征序列进行时序编码,然后利用注意力机制来发掘不同时刻唇部时序特征对于整体唇语识别的不同权重,最后利用Softmax进行分类。在公开的唇语识别数据集GRID和MIRACL-VC上与传统的唇语识别模型进行实验对比。在GRID数据集上准确率至少提高了13.4%,在MIRACL-VC单词数据集上准确率至少提高了15.3%,短语数据集上准确率至少提高了9.2%。同时还与其他编码模型进行了实验对比,实验结果表明该模型能有效地提高唇语识别的准确率。