在线学习的循环自适应机动目标跟踪算法

针对机动目标难以精确跟踪的问题,提出了一种可在线学习的循环Kalman神经网络跟踪算法。考虑到状态转移矩阵、量测噪声和过程噪声矩阵在机动目标跟踪中难以实时、离线估计,且在实际应用中对应数据集获取成本高,因此使用在线学习的神经网络对其进行实时估计。由于Kalman滤波算法本身是一种循环结构,将简单的全连接层网络与其嵌合,全连接层网络实时输出状态转移矩阵、量测和过程噪声矩阵估计,构成一种广义的循环Kalman神经网络,根据网络最终输出的位置估计进行端到端的在线学习,并且通过理论推导证明了其在线学习的可行性。将提出的循环Kalman神经网络同3种经典机动目标算法进行了仿真对比,结果表明：循环Kalman神经网络跟踪需要很少的先验信息,在最优区域内较之其他3种算法具有最高的跟踪精度和鲁棒性,并且具有效率高、训练成本低以及可扩展性强的特点。     

敬告读者

《空气动力学学报》互联网期刊平台已于2012年正式开通使用。该平台集作者投稿、专家审稿、审稿进度查询和刊物网上订阅等功能于一体。网址:http://kqdlxxb.cars.org.cn,欢迎各位专家、作者和读者访问。今后,本刊将不再接受纸质稿件和Email投稿。     

读来读往

CIMES2012将于6月12日在北京隆重开幕。届时,代表当今世界顶尖技术水平的机床工具产品将大放异彩。本届展会的主题是"发展智能和绿色机床,引领中国‘智造’"。为此,本刊推出了"未来机床"、"未来刀具"、"未来测量"和"未来工厂"4期特别策划。本期是以"未来机床"为     

在线三维几何量测量软件研究

介绍了最近研制成功的依维柯汽车底盘潢梁在三维几何量微电脑测量系统的测量原理和测量软件。该系统采用相对测量原理建立三维测量坐标系，通过系统误差软补偿提高测量系统精度。并根据优化原理提出了三坐标测量中一种新的几何量误差计算方法，该方法通过模拟被测件装配过程，对相关几何量误差进行最优计算，使测量误检率大大降低，保证了在实际测量中最大程度地通过合格件。     

目标函数能自动在线调整的自校正控制器

本文论述了一种目标函数能自动在线调整的新型自校正控制器。这种自校正控制器既保留了最小方差控制器能达到渐近最优性能指际、算法简单、在线计算量小的优点,又采用了极点配置设计方法,以确保闭环系统稳定性和要求的动态响应。因此它兼有最小方差和极点配置两者的优点,使确定目标函数权多项式这个难题迎刃而解。 该自校正控制器首先通过广义最小二乘辨识,获得对象的参数a_i和b_i,然后由极点配置求得目标函数的权多项式P,Q,R,并建立一个算法,使P,Q,R随对象参数变化而自动地在线调整。数字仿真表明,这种控制器特别适用于具有大惯性和慢时变的对象,在工业控制中具有广泛的应用前景。     

庆祝中国航天事业创建50周年——航天知识大赛个人赛初赛圆满结束

至初赛截止时间，共有来自全国各地5万多人参加了本次“庆祝中国航天事业创建50周年——航天知识大赛”的个人赛初赛，2006年10月18日上午，中国宇航学会大赛组委会办公室进行了本次六赛个人赛复赛的选取工作，腾讯网对选取过程进行了网上直播。中国航天科技集团公司企业文化部企业文化处处长李君、中国宇航学会副理事长兼秘书长杨俊华，中国宇航学会副秘书长龚金玉以及航天信息股份有限公司副总经理赵炜出席并参加了选取工作。     

《航空计算技术》征稿简则

正《航空计算技术》是由中国航空工业集团公司主管、由中航工业西安航空计算技术研究所主办的国内、外公开发行的科技期刊,是中国科技核心期刊和中国航空学会会刊,被多家权威检索系统收录本刊热忱欢迎从事计算技术研究及其应用的科技工作者和大专院校师生踊跃投稿