一种机动目标跟踪算法仿真研究

在现行的机动目标跟踪过程中,由于目标真实的运动过程是不确定的,一般需要根据目标运动规律的假定,人为地给出目标的预置模型,因而精度难以提高.针对这一问题,引人参数辨识模型,既可对参数动态地进行识别而无需进行模型的预置,又具有对工作周期变化的适应能力,可以覆盖机动目标呵能的多种运动状态,使自适应滤波问题可在正常的技术思路下进行.运用Matlab语言建立仿真模型,通过四种典型运动对该算法进行了验证,结果表明此方法正确可行.     

SAR海浪方向谱的Monte Carlo仿真

利用Longuet-Higgins线性海浪模型和JONSWAP海浪谱来表示海浪方向谱。在Bragg波散射模型的假设下,推导了海浪谱与SAR图像谱之间的映射变换,它适用于线性海浪的成像范围。采用Monte Carlo方法,可产生具有随机性的海浪方向谱。对于时不变的海面来讲,该方法具有计算效率适中的特点。仿真结果表明,海浪谱与SAR图像谱之间存在着谱的畸变、谱的分裂和方位向谱的移位等特点。     

随机网格回归Monte Carlo双UAVs最优目标协调跟踪

针对多个无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)执行基于视觉的目标跟踪的最佳协调问题,提高不可预知的地面目标的最佳结合点的视觉测量效果,提出了一种基于随机网格回归Monte Carlo的UAV最优目标跟踪策略。首先,通过无人机动力学和目标动力学分析,获得双UAV情况下的随机最优协调控制目标;其次,针对提出的控制目标,引入Monte Carlo求解方案,同时为解决标准Monte Carlo方案中存在的状态空间维度较高,计算复杂且精度不高的问题,利用随机网格方式构建回归Monte Carlo方案,实现UAV的最优协调控制;最后,通过仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于Monte Carlo模型的微型PLGA给药系统建模及仿真

多腔体的微型可降解高分子聚合物PLGA药物缓释系统是一种新型植入式给药微器件,其载体结构是结合药物释放的要求和高分子聚合物生物降解特性进行设计并利用MEMS工艺制备.为了解微型给药系统实际释药的性能,需要对其进行建模和仿真研究.基于体溶蚀的Monte Carlo溶蚀模型,建立了具有多腔体的微型PLGA给药载体的释药模型,并对腔体结构为圆形的微型给药系统进行了释药过程仿真.仿真结果表明本文建立的微系统释药模型可以较为准确的描述微系统的释药过程,仿真模型对进一步开发微型PLGA给药系统有重要的参考价值.     

基于机动目标模型的无人机视场跟踪仿真研究

为了跟踪地面机动目标,对无人机的视场进行了研究;分析了视场中目标位置的解算以及飞机、目标与视场的运动关系,并建立了三者的相对位置关系模型,推导出视场对目标进行跟踪的控制量;简要介绍了机动目标的"当前"统计模型及其自适应滤波算法,在该算法对目标跟踪的基础上,可以更准确地计算出视场校正控制量;对视场跟踪进行了仿真验证,利用飞行航迹和目标轨迹模拟,无人机盘旋跟踪地面运动目标,实时计算出偏差角控制量并调整视场;仿真结果表明,视场对机动目标的跟踪效果良好,算法稳定可靠.     

序贯Monte Carlo算法仿真结果分析

序贯Monte Carlo方法能够解决很多实际问题.它的系统模型与Kalman滤波算法相比具有更广泛的适用性,所以研究Monte Carlo方法是很有实际意义的.文中对序贯Monte Carlo算法进行性能分析,对这一方法的跟踪能力进行了仿真实验.采用的仿真系统模型是非线性系统模型.仿真实验比较了EKF、SIS、SIR算法的性能.通过对不同算法的仿真结果之间的分析和比较,得出了有意义的结论.这对一些工程问题的解决是有重要意义的.     

基于CVaR和Monte Carlo仿真的贷款组合决策模型

提供了一种新的贷款组合决策优化方法,该模型用更能反映贷款组合信用风险特征的CVaR作为风险度量。由于在实际中很难获取各笔贷款的历史数据,为此给出了一种基于Matlab语言的Monte Carlo仿真方法。从而使谊模型可以通过线性规划技术有效的进行求解。最后给出了一个例子。     

数字通信系统中的Monte Carlo仿真

介绍数字通信系统的广泛应用和Monte Carlo算法的基本思想,重点分析数字通信系统中的差错概率和应用Monte Carlo仿真对存在噪声和干扰的数字通信系统的性能进行评估。     

基于VRML的机动目标CCD跟踪的视景仿真

实现机动目标CCD跟踪的视景仿真对装备训练和基于图像的跟踪算法设计具有重要意义。该文介绍在Matlab软件平台下利用基于VRML的虚拟现实工具箱进行视景仿真的基本步骤,以机动目标CCD跟踪的视景仿真为目的,针对虚拟场景的构建、3D目标机动和虚拟CCD跟踪等问题,提出相应的解决方法,并给出仿真结果。     

大分子蠕动的Monte Carlo模型及计算方法

高分子链分子量巨大而且分散,结构复杂多变,存在大量不确定的问题,给理论和实验研究造成许多困难。本文建立了一种基于高分子Monte Carlo模拟算法,分析分子蠕动阻力的模型。用链动力学法构造8配位点键长涨落格子链多链体系,通过高分子链的运动使任意的初始有序态演化到平衡态,可同时获得体系的动态和静态性质。将重要性抽样法和高分子多链体系的链动力学构造法,在键长涨落模型中结合起来,形成多链体系的链动力学求解法。引入空格扩散算法,用以研究高浓度态的高分子体系。统计平衡后元胞内高分子多链体系在链动力学算法作用下蠕动失败机率,对高聚物多链体系内分子蠕动的困难程度的定量模拟,能更直观分析高分子玻璃化转变的现象。     

目标跟踪中的改进Monte Carlo滤波算法

传统的Monte Carlo滤波算法在目标跟踪过程中存在严重的采样贫瘠问题,这直接导致了样本集的退化。为了解决这个问题,提出一种改进的Monte Carlo滤波算法。在样本集建立阶段,采用基于视觉机制的方法建立样本集合,使得样本集在与中心距离较近的地方密集,在离中心较远的地方稀疏,这样的样本集合建立方法能够更准确地反映人眼对事物的感知;在样本集传播阶段,获得一个区分样本优劣的阈值,将样本集合分为优劣两种,用重采样的方法对优样本集合采样,采样半数样本,用随机抽样的方法补充其余半数样本,实验结果表明,这种方法可以很好地解决样本退化的问题。     

机动再入目标跟踪仿真研究

在弹道目标跟踪精度优化的研究中,机动再入目标高速的运动特性与复杂的受力环境,使得单一的运动模型与标准的交互式多模型算法不能真实反映其运动状况,而导致跟踪误差较大.为了提高跟踪精度,引入强跟踪滤波器的交互式多模型(IMM)算法,并将“当前”统计模型(CS)引入到交互式多模型算法中,提出CS_STF_IMM算法.通过“当前”统计模型对强机动的适应性与强跟踪滤波器关于模型失配的鲁棒性提高跟踪的精度与稳定度.仿真结果表明,改进算法在对机动再入弹道目标跟踪时具有良好的跟踪效果,并且稳定性高.     

基于蒙特卡洛仿真的设备维修周期建模与优化

针对具有三级维修机构保障的复杂设备,通过对设备使用维修流程分析,给出了设备整个使用寿命期内的使用与维修状态转移图,建立了设备整个使用寿命期内的维修周期与平均可用度关系模型。并应用蒙特卡洛仿真方法,结合算例分析得到了使平均可用度达到最大的最佳维修周期,说明了模型的适用性与灵敏性,可为设备维修决策提供依据。     

蒙特卡罗仿真机及其应用

蒙特卡罗仿真机是通过对随机性问题采用Monte Carlo方法进行计算机仿真，从而得出待解问题的解。为了研究复杂的随机问题，文中提出了基于蒙特卡罗的随机模拟法的蒙特卡罗仿真机，并说明了它的基本原理。通过圆周率的计算，实践了蒙特卡罗仿真机的应用过程，从而显示出蒙特卡罗仿真法处理随机性问题的优越性和仿真普遍的适用性。     

Time Series Simulation with Quasi Monte Carlo Methods

This paper compares quasi Monte Carlo methods, in particularso-called (t, m, s)-nets, with classical Monte Carlo approaches forsimulating econometric time-series models. Quasi Monte Carlomethods have found successful application in many fields, such asphysics, image processing, and the evaluation of financederivatives. However, they are rarely used in econometrics. Here,we apply both traditional and quasi Monte Carlo simulation methodsto time-series models that typically arise in macroeconometrics.The numerical experiments demonstrate that quasi Monte Carlomethods outperform traditional ones for all models we investigate.     

机动检测算法特性分析仿真研究

机动检测算法是机动目标跟踪中重要环节,对机动目标跟踪的快速性具有重要影响.针对机动目标跟踪的典型检测器,采用卡尔曼滤波算法,基于新息残差向量来描述三种典型的机动检测器,通过蒙特卡洛仿真的方法,对每种检测器进行仿真计算,详细地分析每种检测器的特点和性能.仿真结果表明检测器B性能最稳定,结果最可靠,通过适当调整滤波中的状态误差方差Q,观测误差r,及滤波估计误差方差矩阵的初始值使得滤波器可以更准确地跟踪机动目标,具有一定的参考价值和指导性意义.