基于距离参数化的混合坐标系下平方根容积卡尔曼滤波纯方位目标跟踪

针对纯方位单站目标跟踪中观测方程非线性且易受滤波初值影响的问题,提出了一种距离参数化混合坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法.该滤波算法首先将平方根容积卡尔曼滤波算法应用于混合坐标系,比直角坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波算法能得到更好的跟踪效果;接着将距离参数化思想和混合坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波算法结合,消除了距离信息不可测对跟踪效果的影响.仿真结果表明,该滤波算法虽略微提升了计算复杂度,但其鲁棒性和滤波精度均有大幅度的提高.     

一种采用径向基神经网络的盲源分离算法

针对传统盲源分离算法的计算复杂问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络盲源分离算法,用K均值聚类算法对中心值和宽度值进行确定,用最大熵为代价函数来确定权值,所用的代价函数保证了网络的输出尽可能独立,使信号能正确地分离.仿真中,用于对线性混合信号进行盲源分离,并与最大熵(ME)算法进行比较.结果表明,盲源分离算法能减少分离时间和提高分离效率,并且能大大降低计算量,比ME算法更好.     

基于强跟踪平方根容积卡尔曼滤波的纯方位目标运动分析方法

针对纯方位目标跟踪系统中模型状态简化、系统噪声统计特性未知、目标初始距离信息不准确导致的滤波收敛时间长和滤波精度不高的问题,以自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)跟踪水下动态目标为例,提出了一种基于强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器(Strong Tracking Square Root Cubature Kalman Filter, STFSRCKF)的纯方位目标运动分析算法。该算法在滤波过程中,利用平方根容积卡尔曼滤波器(Square Root Cubature Kalman Filter, SRCKF)完成预测更新,对于SRCKF中的每个容积点采用强跟踪滤波器(Strong Tracking Filter, STF)进行更新,设计滤波增益以抑制噪声对系统状态估计的影响,有效提高了滤波的数值稳定性,减小了状态估计误差。通过仿真分析,比较了扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF)、无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter, UKF)、平方根容积卡尔曼滤波器(Square-Root Cubature Kalman Filter, SRCKF)、STFSRCKF的算法性能,实验表明所提算法具有跟踪速度快,精度高等优点。     

自适应SRCKF在GPS动态单点定位中的应用

平方根容积卡尔曼滤波具有良好的数值稳定性与滤波效率,针对滤波中状态函数与实际不符带来的误差对滤波造成的影响,将基于预测残差统计量的自适应因子和最优自适应因子与平方根容积卡尔曼滤波算法相结合以降低预测信息在滤波中的权重,并将平方根容积卡尔曼滤波与带自适应因子的平方根容积卡尔曼滤波用于GPS动态单点定位数据处理,最后用航摄飞机实测GPS动态观测数据验证了算法的有效性。     

基于AR-SRCKF的SINS/GPS深耦合抗转发式干扰研究

转发式干扰转发真实的卫星信号导致伪距信息错误,能不被察觉地使捷联惯导系统（SINS）和全球定位系统（GPS）的深耦合组合导航解算错误。根据深耦合中信号处理的特点,将错误的伪距视为粗差,提出一种基于自适应抗差平方根容积卡尔曼滤波（AR-SRCKF）的融合算法。该方法采用自适应抗差滤波作为算法的框架,提高系统对转发式干扰的鲁棒性,同时为了避免线性化误差造成滤波性能的下降,采用平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）解决非线性滤波问题以及确保协方差阵的对称性和半正定性。最后,深耦合系统下的仿真分析验证了其对转发式干扰具有良好的鲁棒性。     

基于改进容积卡尔曼的PMLSM无传感控制研究

在永磁直线同步电机(PMLSM)的无传感器控制系统中,需要对动子的位置和速度进行实时状态估计.针对标准的容积卡尔曼滤波算法在PMLSM无传感控制中存在状态协方差矩阵易失去非负定性,以及噪声统计特性未知时变导致的滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种容积卡尔曼滤波的改进算法.该算法结合平方根滤波和改进的渐消型记忆时变噪声估...     

基于时变自回归模型的FAJD盲源分离算法

为实现多高斯源和相关源信号的盲分离,在快速近似联合对角化(FAJD)算法的基础上,将故障诊断领域的时变自回归理论成功地应用于相关源信号的盲分离和多高斯源信号的盲分离.首先采用时变自回归模型(TVAR)对源信号建模,并通过白化预处理使得建模后的源信号具有可联合对角化的结构;然后,通过基函数加权和的方法将时变参数近似为已知基函数的加权和的形式,将其变成时不变的参数,再通过递推最小二乘法求解出模型系数矩阵组;最后,将所求出的系数矩阵组作为快速近似联合对角化的目标矩阵组,通过FAJD算法实现混合信号的分离.Matlab仿真实验验证了所提出的算法对于相关源信号和多高斯源信号的分离是行之有效的.由于算法中TVAR模型的优良特性,此算法非常适用于混合通信信号的盲分离.     

一个用于卷积混合模型的时频分析盲分离算法

提出一种基于时频分析的卷积混合盲分离算法.由于信号源与各传感器的距离不同,在传播的过程中会产生不同的幅度衰减和时间延迟.该算法用短时傅里叶变换对语音信号进行时频分析,将其中一个传感器信号作为参考信号,构造了源信号的幅度衰减向量和时间延迟向量.根据语音信号的时频域稀疏性,以这两个向量为特征,在时频域上对传感器信号进行聚类,再通过估计参考信号混合系数来获得源信号时频域表示,进一步得到源信号.该方法可以用于源信号数目大于传感器信号数目的情况.仿真实验证明,算法可以完成欠定情况下卷积混合信号的盲分离,分离结果令人满意.     

基于品质函数估计的非线性盲源分离算法

研究非线性盲源信号分离优化问题。由于混合信号同时包含超高斯和亚高斯信号且混合信号具有很强的非线性时,传统的非线性盲源分离算法中对于品质函数的选取一般都是通过经验,现有算法难以取得理想的分离效果。在Pearson模型的基础上提出了一种新的估计品质函数的方法,算法能够成功地估计出次高斯(sub-Gaussian)和超高斯(super-Gaussi-an)混合信号的品质函数,同时克服了Pearson模型对同类信号只能估计得到相同的品质函数的缺陷,提高了算法的估计精度。通过在MATLAB仿真验证了算法的可行性和有效性,成功估计出源信号的品质函数且实现了非线性盲源分离。     

基于前馈网络的盲分离算法

本文基于盲定位(Blinlind Surce Localization,BSL)指导盲分离(Blind Source Separatton,BSS)的思想,提出了一种用无限冲激响应(IIR)滤波器来构造前馈分离网络的盲分离算法.该算法不仅解决了传统盲分离算法不能估计信号源数目和不能确定分离输出信号与源信号之间的对应关系的问题,还能在实施信号分离处理之前判断所构造前馈分离网络的稳定性.对语音信号的仿真实验验证了该算法的有效性.     

纯量反馈系统稳定零极近似相消的积分约束

导出了单输入单输出反馈控制系统误差响应基于名义系统稳定的零、极点近似相消的时间域积分约束，此积分约束是任何反馈控制系统均应满足的．这一约束给出了单输入单输出反馈系统固有折中的新的观点．名义系统稳定的零、极点近似相消的存在导致反馈控制系统的调节时间延长或者误差响应的无穷范数变大．因此，在反馈控制系统设计中，尽量避免补偿器的零、极点与名义系统的极、零点近似相消(即使这些零、极点是稳定的)．     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

The impact of intellectual capital on the competitive advantage: Applied study in Jordanian telecommunication companies

This research investigates the impact of intellectual capital components on the competitive advantage in the Jordanian telecommunication companies. The empirical findings indicate that the relational capital and the structural capital have positive impact on competitive advantage. Both the relational capital and the structural capital account for 48.4% of the competitive advantage. It is unexpected to find that the human capital does not have a significant direct impact on competitive advantage. However, it is valid to state that the human capital indirectly and significantly influences competitive advantage as it is embedded in the relational capital. The effect of the relational capital on competitive advantage is moderated by gender and age. The effect is strongest among younger men. In the case of the structural capital its effect is moderated by gender only such that the effect is slightly stronger for females rather than males.     

基于KW、MW及DW的决策支持系统架构研究

SDSS是较为先进的决策支持系统，但由于其模型库中的模型固定不变，因此在实际应用中具有一定的局限性。提出了集成数据仓库DW、知识仓库KW和模型仓库MW作为底部架构的体系结构，能有效解决这一问题。该架构简化了模型获得和编码任务，增强了决策的有效性和智能性，提高了决策效率。     

基于多智体多库协同的一种虚拟现实仿真界面构建技术

一、引言计算机仿真接口界面,随着计算机软硬件的不断提高也在快速地变化着。从其发展趋势中我们不难看出这一点:从早期的命令行提示编辑Command Line,到全屏幕菜单编辑(Menu based Editor),再到图形用户界面Graphic User In-terface(GUI),界面在不断追求如何更好地适应用户、与用户更直接地交互。其具体特点包括自然而又丰富的色彩、逼真而又完美的几何造型、柔和而又动听的环境声响、质感而又具有力反馈的实物等。这些人们所需要的真实感,一种技术是难以胜任的,它需要各种软、硬件技术的综合与集成。从目前的趋     

An efficient soft-computing technique for extraction of EEG signal from tainted EEG signal

Electroencephalography (EEG) is the recording of electrical activity of neurons within the brain and is used for the evaluation of brain disorders. But, EEG signals are contaminated with various artifacts which make interpretation of EEGs clinically difficult. In this research paper, we use a soft-computing technique called ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) for the removal of EOG artifact, combined EOG and EMG artifact. Improvement in the output signal to noise ratio and minimum mean square error are used as the performance measures. The outputs of the proposed technique are compared with the outputs of techniques such as neural network, based on ADALINE (Adaptive Linear Neuron) and adaptive filtering method, which makes use of RLS (Recursive Least Squares) algorithm through wavelet transform (RLS-Wavelet). The obtained results show that the proposed method could significantly detect and suppress the artifacts.     

A divide and conquer matheuristic algorithm for the Prize-collecting Steiner Tree Problem

The Prize-collecting Steiner Tree Problem (PCSTP) is a well-known problem in graph theory and combinatorial optimization. It has been successfully applied to solve real problems such as fiber-optic and gas distribution networks design. In this work, we concentrate on its application in biology to perform a functional analysis of genes. It is common to analyze large networks in genomics to infer a hidden knowledge. Due to the NP-hard characteristics of the PCSTP, it is computationally costly, if possible, to achieve exact solutions for such huge instances. Therefore, there is a need for fast and efficient matheuristic algorithms to explore and understand the concealed information in huge biological graphs. In this study, we propose a matheuristic method based on clustering algorithm. The main target of the method is to scale up the applicability of the currently available exact methods to large graph instances, without loosing too much on solution quality. The proposed matheuristic method is composed of a preprocessing procedures, a heuristic clustering algorithm and an exact solver for the PCSTP, applied on sub-graphs. We examine the performance of the proposed method on real-world benchmark instances from biology, and compare its results with those of the exact solver alone, without the heuristic clustering. We obtain solutions in shorter execution time and with negligible optimality gaps. This enables analyzing very large biological networks with the currently available exact solvers.     

Wavelet-based envelope features with automatic EOG artifact removal: Application to single-trial EEG data

In this study, we propose an analysis system for single-trial classification of electroencephalogram (EEG) data. Combined with automatic EOG artifact removal and wavelet-based amplitude modulation (AM) features, the support vector machine (SVM) classifier is applied to the classification of left finger lifting and resting. Automatic EOG artifact removal is proposed to eliminate the EOG artifacts automatically by means of independent component analysis (ICA) and correlation coefficient. The features are then extracted from the discrete wavelet transform (DWT) data by the AM method. Finally, the SVM is used for the discriminant of wavelet-based AM features. Compared with EEG data without EOG artifact removal, band power features and LDA classifier, the proposed system achieves promising results in classification accuracy.     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议,适用于各种分布式控制系统。在实时应用中,标准的CAN协议使用静态优先级算法,对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后,提出了一种基于指数分配方式的MTS算法,在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

单通道脑电信号眼电伪迹去除算法研究

由眨眼和眼动产生的眼电伪迹（Electrooculography,EOG）信号是脑电信号（Electroencephalography,EEG）中的主要噪声信号之一.目前,多通道脑电信号中眼电伪迹的去除算法已经较为成熟.而在单通道脑电信号的眼电伪迹去除中,由于采集通道数量较少且缺乏参考眼电信号,目前尚无十分有效的去除方法.本文提出一种基于小波变换（Wavelet transform,WT）、集合经验模态分解（Ensemble empirical mode decomposition,EEMD）和独立成分分析（Independent component analysis,ICA）的WT-EEMD-ICA单通道脑电信号眼电伪迹去除算法.实验表明：WT-EEMD-ICA算法有效地解决了单通道WT-ICA算法中的超完备问题,能够有效去除单通道脑电信号中的眼电伪迹,并且分离出的眼电伪迹成分与参考通道采集的眼电信号相关性较强.