EM-ML algorithm for track initialization using possibly noninformative data

Initializing and maintaining a track for a low observable (LO) (low SNR, low target detection probability and high false alarm rate) target can be very challenging because of the low information content of measurements. In addition, in some scenarios, target-originated measurements might not be present in many consecutive scans because of mispointing, target maneuvers, or erroneous preprocessing. That is, one might have a set of noninformative scans that could result in poor track initialization and maintenance. In this paper an algorithm based on the expectation-maximization (EM) algorithm combined with maximum likelihood (ML) estimation is presented for tracking slowly maneuvering targets in heavy clutter and possibly noninformative scans. The adaptive sliding-window EM-ML approach, which operates in batch mode, tries to reject or weight down noninformative scans using the Q-function in the M-step of the EM algorithm. It is shown that target features in the form of, for example, amplitude information (AI), can also be used to improve the estimates. In addition, performance bounds based on the supplemented EM (SEM) technique are also presented. The effectiveness of new algorithm is first demonstrated on a 78-frame long wave infrared (LWIR) data sequence consisting of an Fl Mirage fighter jet in heavy clutter. Previously, this scenario has been used as a benchmark for evaluating the performance of other track initialization algorithms. The new EM-ML estimator confirms the track by frame 20 while the ML-PDA (maximum likelihood estimator combined with probabilistic data association) algorithm, the IMM-MHT (interacting multiple model estimator combined with multiple hypothesis tracking) and the EVIM-PDA estimator previously required 28, 38, and 39 frames, respectively. The benefits of the new algorithm in terms of accuracy, early detection, and computational load are illustrated using simulated scenarios as well.     

多相流系统的离散玻尔兹曼研究进展

针对多相复杂流体系统模拟研究,简要介绍从格子气模型到离散玻尔兹曼方法的发展历程.从统计物理学基本原理出发,通过粗粒化建模思路,给出玻尔兹曼方程;分析Chapman-Enskog多尺度展开方法所蕴含的测量逐步细化的物理图像,给出离散玻尔兹曼建模的基本原则和主要步骤.简要介绍离散玻尔兹曼在相分离、燃烧、流体不稳定性等系统中的应用.对于多相复杂流体系统的动理学建模,技术关键是分子间作用力和化学反应贡献的引入.不同颜色的示踪粒子的引入,使得在单流体理论框架下即可实现混合过程中物质粒子来源的确定;示踪粒子在其速度相空间的分布所形成的结构蕴含丰富的流场信息,为复杂流场研究张开一个全新的视角.在多介质情形,离散玻尔兹曼建模与动理学宏观建模的对应关系是一对多.随着系统非平衡程度加深,相对于动理学宏观建模与模拟思路,离散玻尔兹曼建模与模拟的复杂度上升速度较慢.作为系统行为粗粒化描述的一种物理模型构建方法,离散玻尔兹曼根据研究需求,选取一个视角,研究系统的一组动理学性质,因而要求描述这组性质的动理学矩在模型简化过程中保值;是动理学直接建模方法的一种,为连续介质建模失效或物理功能不足、而分子动力学方法因适用尺度受限而无能为力的介尺度情形提供了一条方便、有效的研究途径.     

基于贝叶斯网络和共因失效的飞机电源系统可靠性分析

飞机电源系统中的冗余设计提升了飞机系统的可靠性，但同时也增加了共因失效发生的概率。为了准确分析飞机电源系统的可靠性，首先，采取α因子模型对共因失效部件的失效率进行分解计算，并利用贝叶斯网络（BN）建立考虑共因失效的飞机电源系统可靠性模型。然后，对比分析考虑与不考虑冗余部件之间的共因失效因素时飞机电源系统及其子系统的可靠性。结果表明，考虑冗余部件之间的共因失效因素时，得到的飞机电源系统及其子系统可靠度相对于不考虑冗余部件之间的共因失效因素时较低，更加吻合实际情况。     

龙伯透镜反射器性能评估预处理方法研究

介绍了龙伯透镜反射器用于雷达回波反射的诸多优点及其主要性能指标,分析了龙伯透镜反射器RCS测试过程中产生角度误差的原因,并指出了该误差引起的零点偏移会影响其性能指标的评估分析。针对这一问题,提出了最大RCS值法和响应区间中心法,阐述了两种算法的工作原理及实现流程,应用算法对实测RCS数据进行预处理,评估了所测样机的主要性能,验证和比较了算法的有效性及差异性。     

试论学生在教学改革中的主体作用

阐述学生是教学的主体，要提高教学质量，就必须充分发挥学生的主观能动性。教师应该围绕这个主体进行全面指导和帮助，使教学改革落到实处。     

直线气动舵机加载测试系统设计与实现

直线气动舵机加载测试系统用来模拟铰链力矩对直线舵机进行加载,同时也可对舵机的静态和动态指标进行测试。通过对力加载系统实现形式的分析,给出了系统总体方案和部件选型,对系统调试过程中遇到的问题进行了分析说明,最后给出了系统的测试结果,完全满足系统指标要求。     

高超声速飞行器非线性建模及开环特性分析

根据美国NASA Langly研究中心提供的有关Winged-Cone飞行器的文献资料,建立和完善了一类近空间高超声速飞行器的六自由度非线性模型.开环仿真分析结果表明,所建模型能够体现出高超声速飞行器复杂的非线性、强耦合性以及快速时变性等特点,可以为开展近空间高超声速飞行器控制问题的研究提供测试平台.     

孤独个体的抗争与抗争中的孤独个体——小说《财产》的存在主义解读

《财产》是美国当代女作家瓦莱丽·马丁的代表作品。从孤独个体所处的境遇、自由选择以及个体与他者之间的关系三个方面，对此小说中所体现的存在主义思想进行解读，以此来探讨个体的身心反抗与追寻存在价值的历程。     

往复机构混沌振动响应特征辩识

在分析往复锯床间隙处的不同位置特性的基础上,利用提升小波变换进行复合特征提取,并用灰色关联度对特征向量进行识别,为往复机械不停机诊断提供一种有效的方法。     

远距离无电源现场的数据采集

在许多特殊的工程应用中，远距离无电源现场的数据采集，是十分重要的，本文对其实现方法进行了探讨。