一种针对全海深载人潜水器的异步融合组合导航算法

全海深载人潜水器（HOV）组合导航中会产生异步融合现象,传统的组合导航算法在处理时会产生较大的误差．针对这一问题,提出了一种基于机器学习和无迹卡尔曼滤波（UKF）的异步融合组合导航算法．首先建立了针对超短基线（USBL）声学定位系统预测的机器学习模型,通过USBL声学定位系统的观测数据集来训练该模型,并用得到的模型来预测更新间隔内的数据．最后使用UKF将已更新的数据集进行融合．仿真结果表明,相比传统的组合导航算法,本文的异步融合组合导航算法可以将USBL声学定位系统数据异步问题所引起的误差降低17%,有效提高了组合导航系统的精度．     

高动态GPS/INS组合导航中时间延迟软硬件 补偿算法研究

为了解决高动态条件下GPS/INS组合导航中由于两种导航系统时间异步,卫星导航信息滞后导致导航精度下降的问题,分别提出了利用GPS串口延迟时间段内SINS解算出的导航信息变化量来补偿延迟段内误差的硬件补偿方案和基于卡尔曼滤波对SINS频漂进行估计,采用多项式拟合得到融合点处的SINS计算伪距的软件补偿方案.通过建立模型完成了对SINS频漂量及其他误差量的闭环滤波估计及修正.设计了高动态飞行仿真试验,试验结果表明:补偿后的组合导航系统水平位置精度达到±0.12′;速度稳定后精度达到0.45 m/s.该方法缩短了误差的收敛时间,抑制了飞行状态突变的情况下滤波结果出现跳变剧烈等不利现象的发生,提高了组合导航系统的精度和性能.     

基于MEMS技术的车载组合导航系统研究

针对当前车载GPS导航仪实时性和可靠性差的问题,设计出一种基于MEMS技术的低成本车载GPS/MIMU/GIS组合导航系统,建立了GPS/MIMU组合系统的误差模型,对该模型进行了计算机仿真研究,并运用地图匹配算法对GPS/MIMU/GIS导航信息误差进行修正;跑车试验表明,该组合导航系统成本低、精度高,可靠性强,特别适合于军用和民用车辆的导航定位。     

基于不确定融合的GPS/INS 组合导航滤波算法

针对实际车载组合导航系统测量中不确定噪声的问题,提出一种基于不确定融合估计的GPS/INS组合导航滤波算法,建立了导航系统的状态方程和观测方程;通过多信源不确定融合估计,得到多传感器的等效测量值以及误差方差阵;对系统方程进行滤波处理,得到车辆的准确位置。车载系统的实测数据表明,不确定噪声下的融合估计结果优于独立白噪声假设下的融合估计,并验证了所提出算法的有效性和实用性。     

机载北斗/GPS/SINS组合导航系统软硬件设计

针对单一导航导航系统在导航精度、稳定性、设备成本以及导航信息完备性等方面的局限性,设计了卫星导航/惯性导航组合导航系统;针对GPS导航系统受制于人及北斗导航系统发展尚不完善的特点,提出了基于北斗/GPS/SINS的军用机载组合导航系统软硬件设计;搭建了北斗/GPS/SINS组合导航系统硬件平台,采用基于不确定度的加权平均数据融合算法提高组合导航系统的导航可靠性和准确性;仿真结果表明,该组合导航系统稳定性好,可靠性高,定位准确。     

SINS/CNS/SAR组合导航系统中的信息融合算法研究

在SINS/CNS/SAR组合导航系统中,存在量测信息时间不同步及系统容错性差的问题,为了获得高精度滤波结果,设计了一种新的信息融合算法.首先对各子系统量测信息进行野值检测,并对处理后的量测信息进行时间同步处理;然后利用SINS/CNS和SINS/SAR子滤波器分别进行局部滤波得到局部估计值,经系统容错检测后,由主滤波器对局部估计值进行自适应融合,实现全局滤波.仿真结果表明,量测信息时间同步处理可以优化系统定位精度;当系统出现量测异常时,所提出的融合算法可以有效检测故障并进行处理,状态估计值始终维持在稳态附近.新的融合算法能改善导航系统的客错性能,提高导航精度,设计方案具有重要的理论参考价值.     

基于EKF的地磁导航策略研究

对地磁异常值与位置之间的非线性函数关系进行了随机线性化,将地磁异常测量值直接作为观测量,采用扩展卡尔曼滤波技术实现地磁异常测量信息与惯性导航信息的融合,估计并校正了惯性导航系统导航误差.仿真表明,组合导航系统具有如下良好性能:对地磁异常具有广泛的适用性;对初始位置误差、速度误差及姿态误差具有较好的鲁棒性;对地磁数据噪声敏感度较低;可实时更新组合导航信息.将观测量选为参考数据测量值的信息融合策略引入惯性/地磁组合导航.定量描述地磁异常辅助惯性导航系统的信息量,分析组合导航系统对地磁图的适用性.     

基于卫星／平流层飞艇的区域导航系统设计

针对卫星/捷联惯导组合导航系统中卫星信号易受干扰的问题,为提高导航的精度和可靠性,提出了一种新的基于卫星和平流层飞艇的区域导航系统.根据区域导航平台,利用组合导航的模式,建立了同步卫星/捷联惯导/平流层飞艇组合导航的状态方程和量测方程,选取自适应联邦滤波算法作为组合导航的信息融合算法,形成联合滤波器,要以弥补卫星导航中信号易受影响的问题.最后设计开发了区域导航仿真系统,通过数字仿真表明,与卫星/捷联惯导组合导航系统相比,区域导航系统具有较高的导航精度和较好的可靠性.     

多模卫星组合导航滤波融合算法

为融合多种模式的卫星导航系统的信息,解决单一卫星系统存在的缺点,研究了多模卫星导航定位技术,提出了一种基于单元级融合方式的导航定位算法.首先,建立了北斗/GPS/GLONASS多模卫星组合导航系统的数学模型,然后为每颗卫星分别设计子滤波器,给出了联邦多重渐消记忆滤波融合算法.试验结果表明,该算法能灵活有效的利用多个卫星系统的卫星进行导航定位,提高了卫星导航系统的精度和可靠性.     

基于联邦UKF的可重复使用运载器再入段组合导航

针对航天科技领域的再入问题,根据导航系统状态方程非线性的特点,设计基于联邦滤波的UKF（Unscented Kalman Filter）算法,并应用于可重复使用运载器（Reusable Launch Vehicle,RLV）的组合导航系统.对基于该算法的RLV组合导航（惯性导航、卫星导航和天文导航）系统进行仿真,并与传统的基于联邦滤波算法对组合导航系统进行比较.结果表明,提出的组合导航方案和基于联邦滤波的UKF算法能提高导航精度、鲁棒性和容错性.     

后验正则化综述

在模型训练过程中,训练语料通常包含许多针对特定问题的边信息,而模型往往无法直接利用这些边信息.后验正则化(posterior regularization,PR)由于其框架的灵活性和简单性,在分类任务、自然语言处理以及远程监督系统等领域获得广泛应用.首先系统性地对后验正则化问题进行描述;然后详细介绍了三类后验正则化的通用框架,并指出了各个后验正则化框架被提出的原因以及其模型的具体形式、所具有的优缺点、适宜解决的问题等;进而又指出了近年来几类后验正则化框架的典型应用,并指明了后验正则化框架未来可能的发展方向;最后对全文内容进行概括总结.     

基于后验概率的不平衡数据集特征选择算法

针对不平衡数据集,提出一种基于后验概率的特征选择算法。该算法引入基于Parzen-window方法估算的不均衡因子,并以Tomek links中点为初始值进行迭代,找出满足后验概率相等的判别边界点,通过对这些点法向量进行投影计算得到各特征的权值。实验表明,对于不平衡数据集,该算法在不降低分类器总体性能的基础上,不仅可以有效降低维度,节省计算开销,而且能够避免常规特征选择算法用于不平衡数据时忽视小类的缺点。     

基于二值数据贝叶斯子空间的人脸识别算法

基于贝叶斯空间的人脸识别算法均假定样本空间满足高斯分布,实际上样本空间很复杂,不一定能满足高斯分布。提出一种新的在贝叶斯空间进行人脸识别的算法,该算法通过设定图像灰度级的阈值,统计其出现频率,计算其类条件概率密度,利用贝叶斯公式求后验概率。该方法克服了传统贝叶斯方法难求类内和类间协方差矩阵的缺点,简单易用。实验结果证明,该方法具有可行性,识别率高于传统的基于代数的人脸识别算法(PCA、LDA和PCA+LDA)。     

Robust multi‐response surface optimization: a posterior preference approach

This paper discusses the use of multi‐response surface optimization (MRSO) to select the preferred solutions from among various non‐dominated solutions (NDS). Since MSRO often involves conflicting responses, the decision‐maker's (DM) preference information should be included in the model in order to choose the preferred solutions. In some approaches this information is added to the model after the problem is solved. In contrast, this paper proposes a three‐stage method for solving the problem. In the first stage, a robust approach is used to construct a regression model. In the second phase, non‐dominated solutions are generated by the ε‐constraint approach. The robust solutions obtained in the third phase are NDS that are more likely to be Pareto solutions during consecutive iterations. A simulation study is then presented to show the effective performance of the proposed approach. Finally, a numerical example from the literature is brought in to demonstrate the efficiency and applicability of the proposed methodology.     

基于后验概率SVM的仿真模型验证方法*

针对复杂系统建模与仿真中模型验证的特点,提出基于后验概率支持向量机（support vector machine, SVM）的仿真模型验证方法。采用基于误差分析的特征提取方法提取各可选仿真模型和实际系统输出的特征向量,利用各可选模型的特征向量及相应的模型标号组成训练集建立后验概率SVM模型,将实际系统的特征向量作用于后验概率SVM模型,依据其概率输出判别可选模型相对于实际系统的有效性。以某型飞行器制导控制系统仿真模型验证为例,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于形态学商模板的人眼定位方法

利用形态学商图像对人眼区域和皮肤区域有明显不同响应值的特点,根据贝叶斯后验概率的优点,提出一种新的人眼定位的方法。算法分成人眼模板训练过程和人眼定位过程。训练过程首先计算人眼图像的形态学商图像,然后利用K-MEANS算法自动为不同角度或者戴眼镜的人眼建立模板。人眼定位过程首先计算人脸图像的形态学商图像,然后使用与模板相同大小的滑动窗口和离散余弦相似度判定每个窗口与模板匹配的程度获得后验概率图,最后根据后验概率图中各个连通区域的平均概率判定眼睛位置。在Caltech数据库、Labeled Faces in the Wild(LFW)数据库及Yale Face B数据库中的实验结果证明,该算法对不同角度,不同光照,低分辨率,甚至戴眼镜的人眼图片均有较高的定位率。     

设计价值生产因素与形势浅析

设计作为人类的一种创造形式,其价值对于人类社会生产具有指导性意义。设计作为一门技术与艺术相结合的学科、专业,在工业的发展过程中呈现出的自然、社会属性。文章论述了设计的价值负荷形式对人类生产发展起到的创新推动作用,以及设计价值的趋向性作用,研究了设计价值中的社会价值、人文价值导向,指出设计进入社会需经过流通和受体两种检验,在满足使用者需求的同时,必须保证价值的可持续性生产,避免价值生产断层问题。     

多元价值语境中的首饰艺术

传统价值体系的颠覆以及现代价值观念的多元化趋势模糊了"艺术美"的经典界定,艺术与非艺术的界限也被打破。作为纯艺术领域的新成员,现代首饰艺术如何在多元化的价值语境中找到自身的创作标准与艺术地位,成为当下首饰艺术创作亟待解决的问题之一。     

基于多源的跨领域数据分类快速新算法

研究跨领域学习与分类是为了将对多源域的有监督学习结果有效地迁移至目标域,实现对目标域的无标记分 类. 当前的跨领域学习一般侧重于对单一源域到目标域的学习,且样本规模普遍较小,此类方法领域自适应性较差,面对 大样本数据更显得无能为力,从而直接影响跨域学习的分类精度与效率. 为了尽可能多地利用相关领域的有用数据,本文 提出了一种多源跨领域分类算法（Multiple sources cross-domain classification,MSCC）,该算法依据被众多实验证明有效的罗杰斯特回归模型与一致性方法构建多个源域分类器并综合指导目标域的数据分类. 为了充分高效利用大样本的 源域数据,满足大样本的快速运算,在MSCC的基础上,本文结合最新的CDdual （Dual coordinate descent method）算 法,提出了算法MSCC的快速算法MSCC-CDdual,并进行了相关的理论分析. 人工数据集、文本数据集与图像数据集的实 验运行结果表明,该算法对于大样本数据集有着较高的分类精度、快速的运行速度和较高的领域自适应性. 本文的主要贡 献体现在三个方面:1）针对多源跨领域分类提出了一种新的一致性方法,该方法有利于将MSCC算法发展为MSCC-CDdual快速算法;2）提出了MSCC-CDdual快速算法,该算法既适用于样本较少的数据集又适用于大样本数据集;3） MSCC-CDdual 算法在高维数据集上相比其他算法展现了其独特的优势.     

基于格的汉语自然对话语音索引方法研究

对汉语自然对话语音索引问题进行了研究. 比较了不同单元格的识别和检索性能, 提出不同单元格的转换方法、格间的融合方法以及格内节点与边的合并方法. 格转换实现了识别单元和索引单元的分离, 词格转换得到的无调音节格将品质因数(Figure of merit, FOM)从基线系统的69.2%提高到73.7%; 格间融合综合利用多个格的信息, 将FOM进一步提高到78.6%; 格内合并对格进行了有效的压缩, 使其可应用于海量语音检索.