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）。     

一种多传感器空情信息融合算法

针对防空指挥系统快速反应决策能力要求,给出了可行的系统信息融合处理软件组成结构及功能描述,提出了一种适用于快速空情信息融合的通用信息融合处理方法和模型算法。建模过程中,提出的信息融合处理方法和模型算法将防空指挥系统信息融合的复杂过程条理化、公式化和数字化。仿真结果证明,该方法是正确和有效的。目前,该方法已应用到实际工程中。     

一种适用于机场场面监视MLAT系统的状态模型

根据直角坐标系的目标运动模型和无源多点时差定位系统(MLAT)的特点,推导出了一种到达时间差（TDOA)状态模型方程,并基于该模型方程,设计了一种TDOA跟踪滤波器。与传统TDOA状态模型方程相比,所推导出的状态模型方程和滤波器不但能提高TDOA的估计精度,还可更有效地消除非视距（NLOS）成分。仿真和实测数据证实了所推导状态模型方程和所设计跟踪滤波器的有效性。     

金融发展与对外贸易关系研究:1978～2013——基于甘肃省的实证分析

本文采用甘肃省1978～2013年的数据,运用ADF平稳性检验、协整检验、格兰杰因果关系检验和状态空间模型(卡尔曼滤波)对金融发展与对外开放之间的因果关系及动态变动关系进行实证分析.结果表明:金融发展规模对外贸经济存在推动效应,金融发展效率与对外经济一定程度上呈现扭曲效应,对外经济对金融发展的推动作用较弱.在此基础上,本文提出促进金融发展与经济对外开放协调发展的政策建议.     

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。     

吉林省农村居民与城镇居民消费模式分析

文章将基于绝对收入和相对收入假说的消费模型扩展为时变参数模型,利用卡尔曼滤波对模型进行估计,得到时变边际消费倾向,识别了吉林省农村居民和城镇居民消费函数中边际消费倾向系数的时变特征,并比较了吉林省农村居民与城镇居民消费模式上的差异。结果表明,基于相对收入假说的消费函数模型能够更好地描述吉林省农村居民和城镇居民的消费行为。吉林省农村居民的边际消费倾向低于城镇居民的边际消费倾向,主要是由于农村居民对未来的预期没有城镇居民乐观。因此,提高农村居民的收入水平,增强其对未来收入的预期是扩大农村居民消费的有效途径。