基于CPHD的双层粒子滤波目标跟踪算法

常规基于势概率假设密度滤波(Cardinalized Probability Hypothesis Density,CPHD)的粒子滤波(Particle Fil? ter,PF)跟踪算法应用于多目标跟踪时,容易遇到因粒子数量增加而带来的运算效率下降、目标数目估计不准的问题。文章基于常规粒子滤波 CPHD跟踪算法,通过部署双层粒子,提出基于势概率假设密度滤波的双层粒子滤波 (Two-Layer Particle Filter-CPHD,TLPF-CPHD)算法,以便提高目标数目及状态估计精度。仿真实验结果证明,相比于常规 PF-CPHD算法,新算法具有更好的目标数目和状态估计准确性。     

确定性仿真结果检验与状态分析方法

为判断多状态的仿真结果正确与否,建立了变异系数相等情况下的确定性仿真结果检验方法.同时,在变异系数相等或方差相等的情况下,分别建立了一种确定性仿真结果状态分析方法,可对仿真结果的各个状态逐一进行分析,以确定哪些状态已被正确仿真,哪些状态尚未被正确模拟,从而指导仿真软件的编制.     

基于多重集典型相关分析的图像融合方法

提出了多重集典型相关分析在图像融合中应用.多重集典型相关分析能够最大化多组图像之间的互信息量,从而提升融合后图像的信息量.在对图像进行小波分解后,多重集典型相关分析应用于低频系数的融合.实验表明,该方法能够同时获取多组图像融合所需的权重参数,并使得融合后图像信息量得到提升.     

基于粗集的装备方案综合评定方法

针对多属性评定中相对于决策目标属性之间存在冗余和相关性,以及装备评定可获得的信息量少等特点,将灰关联度方法和粗集理论结合,实现了装备综合评定中的不同数据类型属性的约简,提高了综合评定的效率。根据属性之间的灰关联度作为属性约简的标准,实例分析、研究了不同属性约简标准下的综合评定,证明了该方法的有效性。     

集模式分散滤波及其应用

把集模式的思想用到了分散滤波中，并针对有关文献中加权因子的选取存在的必须凭经验进行的问题、对集模式分散滤波的加权因子的确定提供了一种方法，即利用状态量的误差协方差的特征值平方来确定加权因子。利用本文介绍的集模式分散滤波方法对INS/GPS/TAN组合导航系统进行了仿真。仿真结果表明，本文介绍的滤波方法具有较高的精度，因而不失为一种可行的滤波方法。     

影响航班旅客数因素的重要性分析

利用粗集理论对航班数据组成的信息系统进行分析,提出了一个分析和刻划影响航班旅客数量因素重要性的数量化方法,可用于指导航空公司加强对所经营的航线属性的把握,提高航空公司的生产经营水平。