基于ML背景参数估计的CDKF-CPHD多目标跟踪算法

针对低信杂比环境下的多机动目标跟踪问题,提出了一种基于极大似然(ML)背景参数估计的中心差分卡尔曼-势概率假设密度滤波(BE-CDKF-CPHD)算法。算法采用ML法实时估计重尾分布模型参数,计算检测概率和虚警概率。运用极大似然-恒虚警(MLCFAR)算法对信号进行处理,提取有效量测值,将幅值似然函数与势概率假设密度滤波器(CPHD)中的目标位置似然函数相结合,通过中心差分法递归更新得到后验均值与协方差,达到对多机动目标进行跟踪的目的。仿真结果表明,在低信杂比环境中,所提算法提高了跟踪精度与目标数目估计准确度。     

基于ANP的直升机单机森林灭火训练效能评估

现有的直升机单机森林灭火训练效能评估方法仅针对取水灭火过程,忽视了其他任务环节对训练效能的贡献,并假设指标间相互独立,因此导致评估指标体系不全面、指标权重分配不合理,评估结果的可靠性低。利用离散事件系统建模理论建立的事件活动流将直升机单机森林灭火训练任务分解成若干相关活动,活动映射法对各活动效能要素进行分析并转化为效能评估指标,最终构建出全面的两维度效能评估指标体系;网络分析法(ANP)的使用考虑了评估指标间具有的依赖和相关关系,对指标权重进行重新合理分配,评估方法更符合问题的实际情况,评估结果更加可信。基于超级决策(SD)软件的案例分析表明,所提出的效能评估方法具有工程应用的可行性和参考价值。     

基于GMF方法的捕风一号风速反演分析

全球尺度高时空分辨率海面风场探测是当前全球气象研究及预报预测领域的关注热点之一,传统海面风场探测技术存在测量区域有限,且受天气环境限制明显等问题.基于全球导航卫星系统-反射(GNSS-R)测量技术风速反演原理,以捕风一号1级数据产品为输入,欧洲中期天气预报中心再分析风速数据为参考风速,采用地球物理模型函数(GMF)方法...     

Hill区域内基于推广的Poincar映射的低能逃逸/捕捉轨道(英文)

给出了Hill区域内基于推广的Poincar映射的低能逃逸轨道的计算。文中的推广的Poincar映射需要在相空间中选取两个(而非一个)与流相截的面,即将包含某个天平动点的截面通过轨道来映射到近拱点的通道面上的,在数值上通过总变差减小的Runge-Kutta方法来实现两个相面之间的映射。捕捉轨道则可由Hill三体模型的对称性直接导出。最后,关于Rhea的二维、三维的逃逸和捕捉轨道的仿真结果验证了该方法的精度和鲁棒性。     

观察宇宙现象

很久以前,我们的祖先是通过肉眼观察遥远星星的方位变化来认知宇宙,世界上最早用科学和数学解释自然的是古希腊人,他们曾用星体的映射关系,测量出地球的尺寸是如此惊人地准确。     

幂等自映射的Nielsen数(4)

本文利用粘接等方法证明了一类拓朴空间上的幂等自映射的Ｎｉｅｌｓｅｎ数不超过１。     

二维定常亚音速无旋气流绕物体的流动

本文采用小扰动法给出了定常亚音速无旋气流绕物体流动的解析解,同时也给出了一个将单位圆域保角映射成一个任意封闭翼型的简单计算公式。此外还导出了压强系数的新的近似表达式。在流过鼓包的流动问题上,它与由Kaplan提出的精确解析结果相比,二者极为符合。     

基于自组织神经网络的软件功能测试数据自动生成

针对面向软件功能的测试数据自动生成问题,提出了一种动态自组织特征映射方法,用于生成揭示软件功能故障的测试数据(简称故障数据)。该方法主要有两部分组成,①采用具有全局多峰搜索特性的小生境遗传算法,在输入空间内搜索功能测试数据,生成少量的初始故障数据;②由初始故障数据,采用具有联想和分类能力的可变结构自组织特征映射,不断迭代生成大量相近而不同的故障数据,以便给开发者提供引发这些软件故障的信息,从而确定软件故障行为的模式或假设。用某型空空导弹发射控制软件进行了实验,运行结果表明了方法的有效性,故障数据生成效率高于遗传算法和随机法。     

非线性主轴降维映射法在固体火箭发动机设计优化中的应用

为在二维或三维空间中表达固体火箭发动机高维设计空间,引入非线性主轴降维映射法对多维非线性设计优化问题进行降维处理。以某大型固体火箭发动机设计问题为例,将10变量4有效约束优化问题降维映射到二维空间进行研究,拟合的非线性主轴降维映射模型中,目标函数和约束函数的相对误差控制在1.5%以内。研究表明,非线性主轴降维映射法具有发现多变量非线性优化数学模型本征特性的特点,能对设计变量重要性排序;通过降维展示设计空间全景,为优化算法和优化初始点优选提供了直观、有力的工具;优化轨迹实时展示为优化算法性质研究及算法切换提供了依据;根据优化轨迹从优化结果在降维空间中的位置能够判断优化结果是否具有全局最优解特性。     

基于最小约束系统的分布式协作定位研究

5G移动通信系统中,设备到设备的通信方式产生了节点间的信号测量,可用于提升无线定位的覆盖范围和定位精度。提出了一种基于最小约束系统的分布式协作定位方法,该方法首先利用已有算法估计节点参考位置,并据此构建最小约束确定网络的位置及朝向,然后在该约束下极大化由节点间测量引出的似然函数,获得位置估计。理论研究表明,该方法将由节点间测量确定的相对位置拟合到参考位置处,在参考位置等于真实位置时达到最优效果。仿真结果表明,该方法可有效提高定位精度,并具有分布式和可扩展等优点。