多目标跟踪算法研究综述

针对多目标跟踪技术中滤波算法这一核心问题,在近年来国内外研究成果的基础上,对多目标跟踪滤波算法的研究进展进行系统地分类综述。根据被观测对象及观测系统的不同,对线性跟踪和非线性跟踪两类算法进行了分析比较,并指出了多目标跟踪技术中滤波算法的发展趋势。     

基于测量船的实时定轨改进方法

为了适应多目标任务的测定轨需求,进一步提高测量船定轨的时效性,对时间序列 最优定轨方法进行了研究,分析了定轨工作中涉及的飞行动力学模型,对序贯定轨的过程进 行了贝叶斯统计描述。基于工程应用的可行性,采用扩展卡尔曼滤波方法和无迹滤波方法, 并对两者进行了改进,在计算上采用平方根扩展卡尔曼滤波方法和平方根无迹滤波方法,在 定轨模式上,采用一种新的混合定轨方法。改进后的方法在保持精度的基础上提高了滤波 器时间更新效率,模拟数值计算和实战数据验证的结果表明,两种滤波定轨方法均能够在较 短的时间内收敛,并达到预期的定轨精度。     

滤波技术在卫星精密定轨应用中的关键问题分析

本文在分析了卡尔曼滤波技术在卫星精密卫星定轨中应用优势后,结合实际指出了该技术在实践中存在的问题,并具体给出了相应的解决方法。这些方法给卫星定轨工程实践带来一定的借鉴作用。     

风险联动视角下的中美货币政策考察北大核心CSSCISSCI

本文运用TVFAVAR模型,研究了中美基准利率调整所引发的市场风险和信用风险联动。研究发现,在繁荣时期,短期利率与市场风险和信用风险之间的联动存在"离散效应",在不景气时期存在"复合效应",宏观经济条件的恶化放大了利率的不利冲击,且美国市场间存在的市场风险因子与信用风险核心变量间的联动性在样本内趋于增强,忽视风险间的动态相互作用会造成对整体风险估计的偏误。本文对认识实体经济与金融市场间复杂的相互依赖关系也具有重要意义。     

中国经济周期测算:基于扩展卡尔曼滤波分析

本文针对我国新兴经济体波动较强的特征,在非线性状态空间模型下,构建了扩展卡尔曼滤波估算时变参数。应用1992年1季度至2013年4季度数据估算了中国经济周期,并比较了常规卡尔曼滤波、UC、HP滤波方法测算的结果。实证结果表明,不同方法下的统计属性存在差别,在周期波动较大时,时变参数的扩展卡尔曼滤波最为有效,测算的周期波动精度较高。本文分析了中国经济易受随机冲击影响的原因,也给出相应的微波化对策建议。     

智能监控系统中多目标检测与跟踪算法研究

针对智能监控系统的关键技术目标检测与跟踪研究,并提出多目标检测与跟踪算法以解决目前智能监控系统中关键的技术问题,实现视频图像序列的目标实时检测与跟踪.     

智能监控系统中多目标检测与跟踪算法研究

针对智能监控系统的关键技术目标检测与跟踪研究,并提出多目标检测与跟踪算法以解决目前智能监控系统中关键的技术问题,实现视频图像序列的目标实时检测与跟踪。     

我国利率期限结构动态研究-基于卡尔曼滤波的仿射模型实证

本文采用Svensson法从上海证券交易所2003年10月到2006年6月交易国债中获得隐舍的利率期限结构,并以此为分析对象,采用卡尔曼滤波和极大似然估计法对三因子仿射期限结构模型进行实证分析。结果表明,模型较准确的反映了我国利率期限结构的动态变化,但模型对短期利率的刻画能力不如对长期利率的刻画能力。     

直扩信号检测与估计的改进

对低信噪比下直接序列扩频(DS／SS)信号的检测和估计提出了一种新的改进思路。在通常数值处理前加设一预处理模块，该模块能改善白噪声背景下信号的信噪比，从而为进一步提高低信噪比信号检测与估计的能力给出了一条新的途径。     

科技型中小企业资信风险评估

科技型中小企业资信风险的变化较一般企业更加频繁。针对这一动态特征,运用卡尔曼滤波方法对其进行资信评估,并构建动态模型。该模型主要在回归分析的基础上,选取预测因子,对违约参数进行估计。经实证分析发现,卡尔曼滤波方法精度较高,稳定性较好,基于该方法所构建的评估模型能根据资信风险变化的动态特征进行有效的资信评估。