一种多传感器实时误差配准算法研究

针对多传感器的系统误差配准问题,研究了系统误差时变的情况,提出了一种基于迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的配准算法。该算法将目标的运动状态和传感器系统误差组合在同一状态方程中,构建扩维状态的系统动态方程,采用IEKF的方法对目标状态和系统误差进行联合估计。仿真结果表明,与采用EKF和UKF的方法相比,该算法能取得和UKF相近估计精度,并且时间效率和EKF相当。     

基于进化采样的粒子滤波算法

在粒子滤波算法中, 重采样的引入有效地改善粒子退化现象, 但同时也导致了粒子多样性减弱问题的产生. 本文给出了一种基于进化采样的改进粒子滤波算法. 该算法在重采样过程后, 首先根据马尔可夫链蒙特卡罗(Markov-Chain-Monte-Carlo, MCMC) 技术和遗传算法中的模拟二进制交叉原理生成候选粒子, 并利用适应度函数完成对于其权重的度量. 然后结合当前时刻的重采样粒子构建候选粒子集, 进而提升了重采样后粒子的多样性, 最终依据粒子自身的权重实现粒子的优选. 仿真结果表明: 该算法可有效地提高     

贝叶斯网参数学习中连续变量离散化方法研究

连续变量离散化是贝叶斯网络参数学习中面临的一个重要问题,它的好坏将直接影响到贝叶斯网络的推理效果。目前缺少一种有效的手段用于评价连续变量离散化的好坏,通过研究,提出了推理信息量的概念,并采用作为衡量连续变量离散化好坏的标准。在连续变量离散化的过程中,采用遗传算法通过迭代的方式寻求最优解,其中,推理信息量作为衡量个体适应度的标准。实例分析证明,推理信息量大的推理效果好要优于推理信息量小的推理效果。     

双通TiO2纳米管阵列膜制备及应用研究

双通TiO_2纳米管阵列膜的成功制备可有效提高TiO_2纳米管阵列膜的光催化活性,同时还可扩展其在太阳能电池、气体敏感器等方面的应用,具有很强的实际意义。在大量文献调研的基础上,综述了双通TiO_2纳米管阵列膜的阳极氧化制备方法及其在催化与制氢、氢敏特性、分子过滤等方面的应用进展,并侧重讨论了双通TiO_2纳米管阵列膜的分离机制。最后,对双通TiO_2纳米管阵列膜的后续发展方向和应用前景进行了展望。     

基于推理信息量的BN参数学习变量离散化方法

提出推理信息量的概念,将其作为贝叶斯网络连续变量离散化评价标准。在连续变量离散化的过程中,采用遗传算法寻求最优解,设计个体编码方式、交叉算子和变异算子,将推理信息量作为衡量个体适应度的标准。实例分析证明,通过该方法对变量进行离散化后学习得到的贝叶斯网络在推理时能得到更大的推理信息量。     

分布式仿真实验管理系统体系结构

针对采用分布式仿真进行体系对抗仿真面临的问题,如数据的一致性、实验资源部署、初始态势加载、仿真运行控制、实验数据回收等,设计分布式仿真实验管理系统体系结构。以满足武器装备论证对仿真实验样本数据需求为目标,辅助武器装备论证人员进行想定编辑、实验设置、实验规划、实验进程监控等,使分布式仿真技术更好地服务于武器装备论证。     

地下水资源评价方法—水量均衡法的探讨

地下水资源评价旨在摸清地下水文地质条件、查清地下水资源时空分布特征,计算和评价地下水补给资源量和可开采资源量。常用方法有水量均衡法、开采试验法和数值模拟法等。重点讨论了水量均衡法评价过程及其优缺点。若能结合开采试验法或数值模拟法进行评价,可提高评价精度,评价结果将为水资源的合理开发利用提供科学依据。     

用MindManager辅助教学的设想

鉴于Powerpoint翻页式内容呈现方式缺乏对人的思维过程的有效模拟,需要必要的教学内容呈现补充手段,提出一种基于全脑图的教学内容呈现思路——基于MindManager的辅助教学模式,并给出了具体的教学课件设计实例.利用MindManager软件开发工具,设计全脑图模拟人的思维过程,突破了传统教学手段模式的限制,有效提高了教学内容的表现力,对教学实践具有一定的指导意义.     

半定性约束满足问题求解

从地理信息系统、环境智能等领域的实际需求出发,提出了半定性约束满足问题(SQCSP),并得到了初步结果。证明了区间代数及扩展模型的SQCSP可由QCSP判定。给出了RCC5的多项式时间SQCSP判定算法。RCC8的SQCSP是NP完全问题,给出了带限制条件SQCSP的多项式时间判定算法。证明了上述判定算法的正确性,并给出了实例构造算法。最后,利用SQCSP算法实现了带变量布尔运算的QCSP求解。     

中心差分卡尔曼平滑器

针对一类非线性离散系统的状态平滑问题, 本文设计了一种中心差分卡尔曼平滑器(CDKS). 文中基于最小方差估计准则, 详细推导了非线性系统的状态最优平滑递推公式, 并采用中心差分变换来近似计算状态的后验均值和协方差. 相比于传统中心差分卡尔曼滤波器(CDKF), 所设计的CDKS算法有效提高了非线性状态的估计精度, 拓展了中心差分变换的应用范围. 仿真实例验证了所提出平滑器的可行性和有效性.