基于误差椭圆重采样的粒子滤波跟踪算法

实时可靠的导航定位是无线传感器网络的关键技术。在实际的应用环境中,定位系统误差模型一般是非线性非高斯的,传统的卡尔曼滤波算法无法提供长时间高精度的定位服务。现有研究中,粒子滤波可以处理复杂的系统模型和测量模型,但在实际应用中往往面临粒子退化和贫化问题。针对这一问题,提出了一种基于误差椭圆重采样的粒子滤波算法,用于无线传感器网络的目标定位跟踪问题。为提高粒子滤波算法在状态估计中的有效精度,在重采样过程中根据粒子的误差协方差矩阵建立不同置信水平的误差椭圆,按照粒子的几何位置进行分层,进而对不同层级的粒子进行筛选与优化,并对比计算后验克拉美罗下界性能验证该方法在累积误差优化中的有效性。实验结果表明,误差椭圆重采样粒子滤波算法精度达到1.05 m,有效改善了粒子退化和贫化问题。

人工智能时代高校思想政治教育内容优化与模式创新途径

人工智能时代的到来,使高校思想政治教育面临机遇和挑战。首先通过理论梳理思考变量,如何把育人工作与人工智能技术结合,提升育人工作效率、拓展思政工作空间、解决好与传统育人模式冲突、消解智能信息处理无序和教育引导有序冲突;再次,在调研人工智能技术应用思想政治教育载体困境的基础上,遵循大学生思政教育目标内容规律,应对人工智能时代大学生思想政治教育的内容优化与模式创新途径;最后以数字化校园支撑的高校隐形资助运行案例分析人工智能技术融入思想政治教育领域的应用。