基于卡尔曼滤波的三星时差运动目标定位技术

针对三星时差无源定位体制的特点,研究空中运动目标辐射源定位技术。在匀 速直线运动目标模型下,通过改变地球方程参数,利用牛顿迭代算法给出目标的瞬时初始定 位点,并在此基础上利用不敏卡尔曼滤波对运动目标进行跟踪定位。仿真验证表明 ,利用三星时差测量体制和相关滤波算法,可以有效实现空中运动目标的跟踪定位,精度优 于5 km;同时在精确初始值的引导下,滤波算法收敛速度更快,定位精度更高,航迹更 为连续。     

物理学习中的常见运动模型

物理这门学科中的知识点是建设在现实客观事物上的,所以我们在对其进行学习的时候需要学习观察和思考,在实际中逐渐地总结经验,对一些物理的定义以及定律进行深入了解与掌握。这样才能够对运动相关的问题进行有效解答,并以此提升自己的解题效率和物理学习水平。圆周运动模型圆周运动是曲线运动中十分关键的一个部分,我们在对其进行学习的时候已经先对曲线运动的相关规律进行了理解,在学习和解答圆周运动时就比较简单。而匀速圆周运动是圆周运动知识点中比较常见的部分,在对其进行学习的时候我们要掌握线速度、角速度以及周期等相关的概念和之间的关系,这样才能够将定律使用到实际的例题中。在这里主要是将匀速圆周运动作为例子进行讲解。     

ISG轻混汽车加速扭矩补偿策略与仿真

本文针对某车型搭载ISG系统进行探讨,应用GT-Suite软件建立系统模型,以优化0-100km/h加速过程为目标,通过仿真开发了加速扭矩补偿策略。仿真计算结果表明,搭载的ISG系统并提供扭矩补偿后,加速性能明显提升,发动机油耗有所降低,加速过程所消耗的电能可以在其他工况（如高速低负荷）下通过优化发动机加以补充。     

企业流动资金管理存在问题及解决途径

流动资金是企业的"血液",它的流动和运动.反映在企业生产经营的各个环节.管好用活流动资金,加速流动资金周转,是企业生存和发展的需要.本文通过对企业流动资金管理的目的的描述,找出企业流动资金管理中存在的问题,提出加强流动资金管理的途径.以期更好地实现企业利益最大化目标.     

基于地理信息的地面运动目标跟踪方法

为了提高地面运动目标跟踪精度,提出了基于地理信息约束的变结构交互多模(VS-I MM)的目标跟踪算法。通过建立地理信息系统约束地面目标运动状态,并利用目标转弯曲线 模型确定滤波器中机动目标的时变运动模型集,采用地理信息约束的变结构交互多模算法可 更符合实际进行地面目标机动跟踪。针对机场地面机动目标的仿真结果表明,给出的地理条 件约束的目标跟踪算法比现有交互多模算法具有更好的性能。     

改进的YOLO模型及其在舰船目标识别中的应用

针对传统目标识别方法资源消耗大、精度和可靠性低、泛化能力不强的问题,提出了一种基于改进YOLO（You Only Look Once）模型的舰船目标识别方法。通过精简YOLO模型,设计了一个10层的卷积神经网络用于舰船目标的自动特征提取和分类识别,模型训练过程中引入迁移学习的概念防止模型过拟合并加速模型参数的训练。在自建舰船目标图像测试集上的实验分析结果表明,该方法能够正确识别出航母、除航母外的其余军舰及民船三类舰船目标,识别精度达到93.7%且识别效率较高,验证了所提舰船目标识别方法的有效性。     

基于无监督学习的目标轨迹预测

针对情报与侦察监视领域中目标轨迹预测问题，提出了一种基于无监督学习的预测方法。首先，根据历史信息分析目标历史活动规律；其次，构建隐马尔科夫模型，通过无监督学习自动实现预测目标在栅格网中的运动方向；最后，根据学习得到的运动方向和目标运动速度信息，计算未来短期内的目标轨迹。数值仿真验证了该方法能够有效地预测目标在未来短时刻内（通常为5 min）的运动轨迹。     

机动目标自适应高斯模型与跟踪算法

提出了一种描述机动目标运动状态的自适应高斯模型，在这种模型中，机动目标的加速度被认为是具有非零均值、时间相关的随机过程，并假定其概率密度函数服从高斯分布。指出了机动目标运动模型的均值和方差与目标机动加速度最佳当前估计值之间的关系，在此基础上，提出了相应的自适应卡尔曼滤波算法。仿真结果表明，该算法对机动目标在不同机动方式下的位置、速度和加速度均有良好的跟踪效果，且所需计算量小。     

超低空拦截导弹武器系统的UKF-IMM目标跟踪算法

针对超低空拦截导弹武器系统的特点,提出了运用基于交互多模型的无迹卡尔曼滤波算法(UKF-IMM)对来袭目标进行状态估计的滤波方法.根据来袭目标的运动特点建立了特定的模型集,模型集由CV模型、比例导引模型和"当前"统计模型组成.每个模型分别采用UKF滤渡器进行滤波,UKF-IMM滤波器的输出为各滤波器状态输出的概率加权融合.仿真结果表明,该模型集能够概括超低空拦截导弹拦截目标的运动样式,模型之间切换迅速,滤波算法收敛速度快.运用UKF-IMM滤波算法能够实现超低空拦截导弹火控系统对来袭目标及时准确地跟踪.     

中国投资波动的典型事实与内生形成机制研究——基于二阶加速模型（SOA）的解释和分析

在中国当前的转轨经济体制中,投资的自发性波动直接影响着宏观经济的周期波动,本文通过不同的趋势分解方法,采用谱分析方法、互相关系数和Granger指标等描述了中国投资波动的典型事实,并利用二阶加速模型对投资波动形成的内生机制进行了检验和分析。     

一种基于区域搜索的全局运动估计与补偿算法

开展全局运动估计与补偿研究是进行动态目标检测中的基础和前提。在总结现有运动估计与补偿方法的基础上,提出一种基于图像分割区域的运动性和大小的全局运动估计与补偿算法。首先,通过建立区域搜索的全局运动模型,同时进行区域定性分割和区域大小排序;然后,根据误差最小化准则在指定的分割区域中进行线性递归搜索,利用门限准则寻找出最佳的运动估计参数;最后,根据双线性内插法获得运动位移量。实验结果比较可知,所提算法较三步搜索算法(TSS)和全局搜索算法(FSA)等传统算法具有更高的准确性(图像平移帧差)和实时性(算法运行时间),能够很好地实现运动背景的全局校正。     

Arbitrage with Fractional Brownian Motion

Fractional Brownian motion has been suggested as a model for the movement of log share prices which would allow long–range dependence between returns on different days. While this is true, it also allows arbitrage opportunities, which we demonstrate both indirectly and by constructing such an arbitrage. Nonetheless, it is possible by looking at a process similar to the fractional Brownian motion to model long–range dependence of returns while avoiding arbitrage.     

分段跟踪识别器的多特征加权指标设计

分段跟踪识别器（STI）解决的是机动目标相邻运动模式切换时刻判定和运动模式参数辨识互相耦合的问题，这种非贝叶斯的方法不需要先验给定目标的运动模型集与模型之间的转移概率。STI在设计性能指标时主要存在以下两个问题：一是仅考虑目标位置与航向角连续性，特征量不完备；二是各连续性指标权重先验给定，缺乏设计准则。为此，提出了STI的多特征加权指标设计方法。首先，引入了速度连续性指标，改善了目标运动模式提取时特征量的完备性；然后，基于各指标的协方差矩阵对其权重分别进行了设计，消除了各指标量纲的影响。仿真结果表明，与STI相比，新提出的方法运行速度快，目标运动模式误切换次数与切换时延明显下降，目标位置与角速度估计精度也有所提升。     

基于运动方程的动态模拟方法

通过分析点目标的矢径运动方程,提出基于运动方程的动态模拟方法,可实现距离和速度的 精确相关并实现深空的超距离模拟。给出了“自检模拟源”和“基地模拟试验”两种方案及误差修正 方法,为测控信号的动态模拟提供了一种新方法。     

运动TDMA系统目标时差定位算法

根据时分多址（TDMA）系统的同步特征,利用TDMA运动目标准周期性信号的到达时间,提出 了3种在三站时差定位系统中实现目标定位的算法。采用目标运动分析的方法,对TDMA目标 位置的可观测性进行分析,提出了目标运动分析时差定位算法,利用目标航迹上多个位置的 时差实现目标的定位。运用目标运动分析测距算法,提出了测距与传统时差定位和目标运动 分析时差定位相结合的两种定位算法。3种定位算法充分利用了目标的运动特性 ,提高了TDMA目标的定位精度,避免了传统时差定位算法中的多解和无解现象。仿真 结果验证了算法的有效性。     

均匀圆阵二维波达角估计的Cramer-Rao界

均匀圆阵(UCA)是一种应用广泛的具有二位波达角估计能力的平面阵列。为了从理论上分析 不同阵列参数下到达波方位角(AOA)、仰角估计精度,推导了均匀圆阵二维波达角估计的性 能界, 以此为基础分析了阵列孔径、阵元个数、快拍数以及来波仰角高低与到达角估计精度的关系 ,并通过对UCA MUSIC算法计算机仿真验证了推导结果的正确性。研究结果为波达角估计类 算法提供了可供参考的性能下界,圆阵设计时也不再需要大量的Monte Carlo仿真试验确定 阵列参数,可直接从估计精度表达式中获得。     

多子阵合成孔径声纳系统中的侧摆运动误差补偿

针对低频合成孔径声纳系统中的侧摆运动误差，提出一种基于冗余阵元回波数据的运动误差补偿方法。该方法首先沿距离向对相邻重叠相位中心的数据求统计平均获得缠绕的平均相位误差，然后通过滑动累加得到解缠绕的相位误差，运用估计的相位误差就能实现多子阵合成孔径声纳回波数据的运动误差补偿。仿真结果表明，该方法能够准确地估计侧摆误差，估计偏差均小于0.002 m；误差补偿后能够取得与无误差情况基本一致的成像结果，极大地改善了目标聚焦质量，能满足低频合成孔径声纳系统的运动误差补偿要求。实测数据处理结果进一步验证了该方法的有效性。     

改进的“当前”统计模型变采样率目标跟踪算法

为满足实际雷达系统对高精度和高实时性的要求,提出了一种改进的“当前”统计模型变采样率机动目标跟踪算法。该算法针对“当前”统计模型必须预设加速度极值和机动频率的问题,提出一种加速度方差和机动频率在线同步自适应方法,建立改进的“当前”统计模型机动目标跟踪算法;针对在线自适应方法计算量大的问题,结合采样周期的大小与目标机动特性的关系,引入变采样率方法。仿真结果表明,与传统“当前”统计模型相比,改进的“当前”统计模型机动目标跟踪算法能显著提高对不同机动强度目标的跟踪精度;变采样率方法通过减少采样点数,节省了系统资源,提高了跟踪实时性;所提算法将两者结合,用传统的“当前”统计模型1.5～2倍的平均采样周期得到了更小的位置均方根误差,实现了用单模型方法同时改善跟踪精度和实时性的目的。