基于IMM的舰载雷达目标跟踪算法研究

首先研究了目标跟踪中的卡尔曼滤波算法和常用的机动目标跟踪模型,分析了各模型基于卡尔曼滤波算法的跟踪性能。然后,引入交互式多模型算法,使用多个不同的运动模型匹配目标不同的运动模式,且各模型之间存在交互。在MATLAB中模拟舰载雷达的目标运动航迹,采用交互式多模型算法,通过对经典交互式模型(即一个CV模型和一个CA模型)的实验仿真,验证了在目标跟踪系统中交互式多模型算法的有效性。     

有效的平方根分解交互式多模型滤波器

详细论述了交互式多模型方法的机理，提出了一种完全平方根分解的交互式多模型目标跟踪算法。结果表明，本文提出的算法在数值稳定性和并行实现上具有良好的性能。     

潜孔冲击器活塞的应力强度因子有限元分析

工程中经常发生潜孔冲击器活塞沿着小径倒圆角部位断裂的问题,这主要是因为在该处存在应力集中,导致一些缺陷或微裂纹不断扩展,直至活塞断裂。通过ANSYS在活塞小径倒圆角部位建立裂纹体,求得应力强度因子,并分析活塞的内孔直径和倒圆角半径与冲击末速度对其应力强度因子的影响规律。     

自适应分层交互式遗传算法及其应用

针对交互式遗传算法存在用户易疲劳问题，提出基于求同算子的自适应分层交互式遗传算法，给出分层的思想、分层时机的选择以及分层方法，分析算法的效率，将其应用于服装设计中，实验结果验证了方法的有效性。     

杂波环境中一种新的机动目标跟踪算法

针对传统交互式多模型概率数据互联(IMM PDA)算法中因模型选取的不确定性,跟踪精度低等缺点,引入了联合交互式多模型概率数据互联的思想,在此基础上提出了一种适用于杂波环境机动目标跟踪的新算法——交互式自适应概率数据互联(IMMAPDA)算法,将自适应滤波算法应用到PDA滤波器中和数据关联进行有机结合,提高了杂波环境中机动目标的跟踪精度。理论分析与仿真结果验证了该算法的优越性,提高了目标跟踪精度,解决了全局最优化问题。     

交互式的关联规则挖掘在入侵检测中的应用

在入侵检测中进行交互式的关联规则挖掘具有重要意义。对此进行了一些探讨,给出了入侵检测中的四类约束,并讨论了相关性质;给出了入侵领域中的交互式关联规则挖掘算法,并分析了算法的优越性。     

基于“当前”模型的IMM-UKF机动目标跟踪融合算法研究

文章设计了一种基于“当前”统计模型的交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)融合算法.首先在交互式多模型算法框架内,计算“当前”统计模型的概率,自适应地调整“当前”统计模型中目标加速度,提高了“当前”统计模型的自适应性.其次,该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,该算法具有交互式多模型具有对不同目标机动模式自适应跟踪的能力和无迹卡尔曼滤波滤波度高的优点.最后,采用分布式融合算法提高了系统抗干扰能力及对目标跟踪的有效性和跟踪精度.通过对三维机动目标进行仿真,结果表明文中所设计的IMM-UKF融合算法对于跟踪以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能,可以减小系统机动跟踪的误差均值和标准差.较之传统的交互式多模型算法,跟踪性能更加优越.     

基于模型空间分解的交互式多模型算法

由于马尔可夫参数的限定,交互式多模型的估计精度会在模型数过多时下降,这限制了它在高维参数空间的应用,通过将交互式多模型建模空间分解,构造出一种两级交互式多模型算法,并通过辨识系统噪声的多个统计参数,比较了新算法与常规交互式多模型滤波器,仿真结果显示了新算法的优越性。     

基于改进的交互式多模型粒子滤波算法

针对交互式多模型粒子滤波算法中因采样粒子缺乏最新量测信息而造成的滤波精度受限问题,在混合卡尔曼粒子滤波算法的基础上,对交互式多模型粒子滤波算法进行了改进,提出了交互式多模型混合卡尔曼粒子滤波算法,并研究了不同组合方式对跟踪精度的影响。首先用无迹卡尔曼滤波产生系统的状态估计,然后用扩展卡尔曼滤波得到粒子的重要性建议分布,充分利用量测信息,对粒子状态进行更新。仿真结果表明,所提出的改进交互式多模型粒子滤波算法目标跟踪精度优于交互多模型无迹卡尔曼粒子滤波算法以及交互多模型扩展卡尔曼粒子滤波算法,从而证明了该算法的有效性。该方法对于进一步提高非线性、非高斯环境下机动目标的跟踪精度具有重要意义。     

基于距变率量测的改进交互式加速度补偿算法研究

目的将交互多模型方法引入到两级估计中,提高交互式加速度补偿算法对系统位置和速度的估计精度.方法以非线性量测方程为依据,完成了混合坐标系下的状态估计,提出一种在混合坐标下完成状态估计的广义交互式加速度补偿算法.结果仿真结果表明通过改变极坐标下的观测方程可以提高交互式加速度补偿算法的估计精度.结论距变率量测和两级估计的引入,显著地提高了位置和速度的估计精度,与其他多模型方法相比,计算量上具有明显优势.     

一种新的带限信号重构算法

该文提出了一种新的带限信号重构的迭代算法,该算法与著名的Gerch-berg—Papaulis算法在结构上呈对偶形式,在物理含义上完全不同,但最终所得的重构结果是相同的。在小观测数据量的场合,新算法的存贮量大大低于G—P算法;在处理二维信号的重构问题时,新算法的计算量大大低于G—P算法。     

广义单纯形算法

提出了一个新算法，取名为广义单纯形算法，它可被看作是单纯形法的扩展算法．新算法可行解定义范围增大，求解过程检验数不局限为一种符号．阐述了新算法机理并发表了新方法计算线性规划例题结果．     

油漆调色系统的改进算法

根据现有CAID系统中色彩设计和色彩生产难以协调统一的问题以及油漆厂的实际需求，在原有的“基于神经网络的油漆调色系统”基础上，创建了BP网络样本数据库，找到了一种适用于实际应用的有效的BP改进算法。研究测试的结果表明，BP改进算法能够弥补原有算法精度速度不够理想的不足，解决了电脑调色的问题。     

一种改进的多模式匹配算法

针对WM算法在模式集规模大且最短模式长度小的情况下性能较低的问题,分析了WM算法及其改进的快速WM(QWM)算法的优缺点,在此基础上提出了模式分集思想,并优化了跳跃和确认机制,设计了子集WM(SWM)算法;然后针对该算法在域名过滤中的应用,对hash函数、匹配顺序等进行进一步优化．针对域名过滤的实验结果表明,当模式数量超过10000条时,SWM算法匹配时间是WM算法的8.9％～11.6％,说明SWM算法在模式集规模较大时,匹配速度能显著提高．     

一种分解型Quasi-Newton电容层析成像图像重建算法

针对电容层析成像系统中的"软场"效应和病态问题,在分析电容层析成像和QuasiNewton算法原理的基础上,基于非线性最小二乘的成像原理,提出了一种新的分解型Quasi-Newton电容层析成像算法,推导出了求解ECT反问题的分解型拟牛顿图像重建算法放的计算步骤,同时利用信赖域公式对目标函数的Hessian矩阵进行校正.仿真实验表明,基于分解型拟牛顿方法具有可行性,对于基本流型该算法与LBP算法相比,具有成像质量高和边界均匀稳定的特点,为ECT图像重建的研究提供了一个新的思路.     

一种快速自适应均衡算法及实现

本文着重提出了一种时域自适应均衡中的简化算法,并对算法的收敛性及实现性作了计算机模拟。简化算法满足收敛精度的要求,同时计算量减少了1.5N次乘法和加法,并在TMS32010信号处理器上进行了实现性的尝试。     

用于网格曲面的快速消隐算法

本文提及的消隐算法,是在原有的Z-Buffer算法、扫描线算法及深度优先级算法的基础上,引入了布尔矩阵理论,形成了独立的、适用于网格曲面的快速消隐算法。本消隐算法具有编程简便、运算速度快及适用范围广等特点。     

一种字符串模式匹配算法的实现

为寻求更有效的字符串搜索方法,利用有穷自动机的定义,分析KMP算法以及自动机状态转换规律,提出了一种新的字符串模式匹配算法.结果表明此算法具有比基本的串匹配算法更优越的算法复杂度,并且相对KMP算法而言更简洁易懂,在计算机上容易实现.     

二阶插值非线性滤波在卫星姿态确定中的应用

基于多项式插值近似,导出了具有良好实时性能的二阶插值非线性滤波算法,并将该算法应用于星光-陀螺模式下三轴稳定卫星的姿态确定中.这种姿态估计算法的实现非常简单,其运算量与传统的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法相当,但滤波性能却与基于二阶泰勒级数近似得到的非线性姿态估计算法一致;而且,在二阶插值非线性姿态估计算法中,避免了由四元数正交约束所造成的协方差阵奇异性问题.     

块三对角方程组的一种并行迭代解法

给出了一种适合于分布式并行计算机的，解块三对角线性方程组的并行算法。该算法是通过给出分裂系数矩阵A的方式，再利用BAOR算法的迭代格式构造的，并从理论上证明了该算法的收敛速度和BAOR算法相同；通过给出的算例表明，实算与理论是一致的，同时该算法又具有BAOR算法所没有的良好的并行性。