北斗双星/SINS组合导航实时滤波方法

在北斗双星／SINS组合导航系统中．通过将双星定位延迟时间Δt扩充为卡尔曼滤波器的一个状态．提出并实现了一种处理北斗双星定位延迟现象的滤波方法．该方法同时需要由双星前后两时刻给出的位置定位信息来推算载体的速度，进而得到系统的速度观测方程。仿真结果表明．应用该方法对北斗双星／SINS组合导航系统进行实时滤波．可以很好的提高水平位置的定位精度．为克服双星系统定位实时性差的缺点提供了一种思路。     

嵌入式GIS软件ArcPad的二次开发技术

分析ArcPad软件的基本功能,探讨该软件的二次开发方法:创建默认配置文件、编写Applet、创建层定义文件和VBScript脚本文件;以及固定格式动态连接库形式的扩展,并通过在实际中的应用,发现了其它形式的扩展方法。     

对角神经网络在激光陀螺消噪中的应用

在传统BP网络的基础上，利用DRNN神经网络对激光陀螺进行消噪．对实际测试数据的处理表明，两种模型都能够有效地消除(或抑制)激光陀螺中的主要噪声源．通过对消噪后的静态数据进行噪声分析表明：DRNN网络比BP网络去噪能力更强，在收敛性上也要优于BP网络。     

复杂场景条件下的运动目标检测算法

针对复杂场景条件下运动目标检测方法存在的局限性,提出了一种基于运动检测和静止图像分割相融合的算法。采用相邻帧差法结合建立的假设检验模型进行自适应的运动目标检测;为消除孔径效应和噪声的影响,根据运动目标检测的结果,在当前帧利用区域增长法融合运动分割的结果。试验结果表明,算法能从复杂场景的图像序列中有效地检测和提取出运动目标,并有很强的鲁棒性。     

智能交通系统中的车辆导航定位技术

本文主要阐述智能交通系统ＩＴＳ研究所涉及的主要内容以及车辆导航定位技术。利用现代高科技或正要发展的电子信息技术,对车辆进行智能导航和定位,有效地改善车辆交通的运行效率和安全性,缓解道路交通的拥挤和阻塞状况,减轻对环境的有害影响,从而实现交通管理“自动化”以及车辆行驶“智能化”。     

利用云模型实现智能控制倒立摆

提出一种利用云模型实现智能控制倒立摆的方法,其控制策略不需要被控对象的数学模型,只需依据人的经验,感觉和逻辑判断,将人用语言值定性表达的控制经验,通过语言原子和云模型转换到语言控制规则器中,就能解决非线性问题和不确定性问题。倒立摆这样的典型被控对象,验证了该控制方法的可行性和有效性。仿真分析与实验结果表明,该控制方法对被控对象的状态和参数变化,具有一定的鲁棒性,应用前景广阔。     

一种CDMA蜂窝定位中减小NLOS误差的算法

随着下一代移动通信研究的热潮,移动定位技术的研究也方兴未艾。在移动定位方程的解算中,测量噪声和NLOS误差是主要误差源,尤其是NLOS已经成为影响定位精度的主要因素。本文研究了CDMA系统中的NLOS误差减小问题,基于残余函数概念提出了ARWA算法,在NLOS路径不能有效识别的条件下,有效地减小了NLOS误差;仿真结果显示这种算法的定位精度明显强于一般LS估计。     

线性分组码与时空分组码级联的迭代译码

提出了线性分组码与时空分组码的级联编码方案,推导了时空分组码在比特级上的软输入软输出译码算法,进而给出了在线性分组码和时空分组码之间进行迭代译码的算法。仿真结果表明这种方案与现有方案相比在能够获得最大分集增益的同时还能获得更大的编码增益。     

OBE算法对误差界低估的鲁棒性

研究了具有未知但有界(UBB)误差系统辨识的最优定界椭球(OBE)算法对误差界 低估的鲁棒性.证明了在一定的条件下,即使误差界低估,任何OBE算法都能保持其收敛性. 这一结论可用于具有UBB误差的实际系统参数估计中,以期获得不太保守的结果.     

基于遗传算法的学习分类器系统研究

分析了基于遗传算法的学习分类器系统的体系结构，并对消息与分类器匹配、桶队列算法信用分配以及基于遗传算法的规则发现等关键技术进行了研究，推导证明了利用桶队列算法更新分类器强度的收敛性理论,通过对六值布尔函数的学习，进一步对学习分类器系统的学习性能、分类器强度更新收敛性进行了仿真验证。