一种改进的机载多普勒雷达目标跟踪算法

针对传统的基于多普勒雷达量测转换的目标跟踪算法只适用于静止雷达的问题，将该算法推广至机载多普勒雷达。在每个递推周期里，首先将机载导航数据转换到东北天坐标系中；然后，将距离量测转换成东北天系下的位置伪量测，由此完成对目标的位置滤波；最后，联合目标位置滤波值及多普勒量测对目标进行运动状态滤波，由此得到目标的位置最终估计值。仿真实验结果表明，改进后算法的跟踪精度优于传统的多普勒雷达目标跟踪算法。     

产业集聚与中国企业出口决策——基于制度质量的视角

以制度质量为视角,构建产业集聚对中国企业出口决策影响的理论机制。同时采用中国工业企业数据库的微观数据,针对理论机制的三个研究假说进行验证。运用面板固定效应模型、工具变量方法以及Heckman选择模型对理论机制进行计量检验。研究结果表明:产业集聚促进企业出口的集约边际和扩展边际;产业集聚通过教育发展和金融发展对企业出口的二元边际产生积极的正向影响。通过对不同行业类型、不同窗口期样本以及不同企业所有制类型的计量检验发现,三种研究假说依然稳健。同时,对知识产权保护和法治建设的制度质量视角的进一步讨论,再次验证了产业集聚通过制度质量对企业出口的二元边际有重要影响。在对渠道进一步识别时发现,金融制度通过融资成本影响企业出口决策,教育制度通过企业的创新活动影响企业出口二元边际,因此,产业集聚通过金融制度与教育制度促进企业出口二元边际的微观渠道是企业融资成本与企业创新活动。     

深入金融科技应用 赋能银行高质量发展

惟实且励新,笃行而致远。新的一年,西安银行初心不变,使命不改,将持续扩展金融科技开放合作领域,提升各类IT平台的规划与建设能力,增强业务风险识别与防控能力,强化信息科技运维保障能力,加强网络信息安全管理能力,通过创新技术与跨界融合,推动业务的可持续、高质量发展。     

一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟踪算法

在雷达目标跟踪中，系统量测信息通常在球坐标系下获得。为了采用经典卡尔曼滤波算法实现有效目标跟踪，通常采用量测转换方法将非线性量测信息转换到直角坐标系中。针对传统量测转换方法基于量测值计算转换误差统计特性而导致的估计结果有偏问题，提出了一种基于预测值的量测转换方法，并将其与卡尔曼滤波算法相结合，获得了一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟踪算法。仿真结果表明，与现有的基于量测转换的卡尔曼滤波算法相比，该算法能在不提高运算量的情况下有效改善目标跟踪效果，跟踪精度提升约20%。     

改进高阶容积粒子滤波的系统状态估计算法

传统粒子滤波（PF）直接采用状态转移先验分布作为重要性密度函数来近似后验概率密度函数，使得后验概率密度函数未包含量测信息。针对此问题，提出了一种改进高阶容积粒子滤波(CPF)的系统状态估计算法。算法采用七阶正交容积卡尔曼滤波（7th-CQKF）对PF的粒子进行传递，使得先验分布更新阶段融入最新量测信息；通过7th-CQKF设计重要性密度函数，提高对状态后验概率密度的逼近程度；通过反比例函数计算粒子权重，突出大噪声粒子与小噪声粒子权重差别，提高粒子有效性。仿真结果表明，改进高阶容积粒子滤波的估计精度高于容积粒子滤波（CPF）。     

会计EOQ模型在营销库存管理中的扩展应用研究

会计EOQ模型是会计存货管理中的一种经济批量模型,在对会计EOQ模型进行实际应用的过程中,其存在的不足之处就是对几种不同材料进行理想化应用,无法与营销库存管理的实际市场状况进行全面结合;而在实际解决这项问题的过程中,就要将会计EOQ模型的原理和方法作为核心依据,对会计EOQ模型实践应用以及存在的不足进行细致分析,进而准确落实扩展应用工作。营销库存管理工作是各大企业整体管理工作中,非常重要的一项管理内容,通过对会计EOQ模型的正确应用,能够为企业寻找正确的营销库存管理方式。     

基于VAR 的我国预期通货膨胀率的估计问题研究

在当前影响物价变动的因素愈加广泛和复杂的背景下,如何准确把握未来通货膨胀预期走势进而有效调控通货膨胀至关重要。本文首先通过建立附加前瞻性政策变量的 VAR 预期模型, 根据 2002 年第一季度至 2014 年第三季度的通货膨胀率、实际利率和产出偏差的实际值与预期目 标值的偏差值季度数据,采用卡尔曼滤波递归算法得出我国的通货膨胀预期的估计结果。随后基 于理性预期理论对初步估计结果进行检验。研究结果表明,采用前三个月实际利率、实际通货膨 胀率的算术平均作为下期中国人民银行调控目标的预期值是较为符合我国情况的选择。