纳米二氧化铈修饰碳糊电极线性扫描伏安法测定苯酚

在0.01mol.L-1硼砂溶液(pH 9.18)中,用纳米二氧化铈修饰碳糊电极作为工作电极,线性扫描伏安法测定苯酚。伏安图上出现一灵敏的氧化峰,其峰电位为+0.56V(vs.SCE),峰电流与苯酚的浓度在1.0×10-7～2.0×10-4 mol.L-1范围内呈线性关系,检出限(3s/k)为5.0×10-8 mol.L-1。富集时间为30s,同时采用线性扫描伏安法研究苯酚在纳米二氧化铈修饰碳糊电极上的氧化还原反应,结果表明此电极反应为一不可逆的吸附过程。

改进的“当前”统计模型自适应跟踪算法

针对"当前"统计模型算法及其改进的算法对弱机动目标存在较大跟踪误差,同时对机动加速度极限值有依赖的缺陷。在分析传统"当前"统计模型适用范围的基础上,提出了一种改进的"当前"统计模型自适应算法。用截断正态分布来弥补修正瑞利分布的缺陷;同时在此基础上通过预测残差向量定义调整因子对模型中各参数进行自适应调整,提高了机动模型和目标运动形式的匹配程度;并对加速度均值进行了修正,使之适合于一般运动形式。最后对算法进行了仿真实验分析。结果表明,提出的模型(ACS)较经典模型(CS)及其相关改进模型(MCS)不仅弥补了对弱机动目标的跟踪的不足,对强机动目标的跟踪精度也有较大程度的提高。

基于移动信标的改进DV-Hop算法

针对DV-Hop定位算法在网络节点密度减小时定位误差明显增大,定位精度严重依赖于网络的联通状况,提出一种新的基于移动信标动态选择的改进DV-Hop定位算法,利用一个移动信标在网络中漫游并广播定位分组信息,提出号位切换的思想对移动信标的位置进行优选,从而通过二次定位来提高节点定位精度。仿真显示,此算法有效的降低了定位成本,提高了定位的效率。

基于代价函数修正的异类传感器数据关联算法

针对现有异类传感器数据关联算法在构造关联代价时未充分考虑最大似然估计引入误差的问题,提出了一种修正代价函数的异类传感器数据关联算法。基于主、被动传感器各自的优势信息构造观测矩阵,得到目标的位置估计,继而根据异类传感器融合系统的观测模型得到伪量测信息,并利用一阶泰勒展开近似推出伪量测的方差信息,再用其对关联代价函数进行修正,改进后的代价函数能更加准确地描述量测之间的关系。仿真结果表明,修正后的关联代价函数能更精确地反映数据关联的可能性程度,所提算法可获得更好的关联正确率。

基于QPF的无源传感器目标跟踪算法

在无源传感器目标跟踪系统的研究中,在双红外传感器组成的无源传感器目标跟踪系统模型中,传感器提供的仅是目标的角度信息,导致量测值与目标状态之间存在较强的非线性关系,而传统跟踪算法在解决非线性问题时具有局限性,为提高目标跟踪精度,提出一种基于积分粒子滤波(QPF)的无源传感器目标跟踪算法,在不受非线性、非高斯问题限制的粒子滤波的基础上,从改进粒子滤波重要性函数的角度入手,利用积分卡尔曼滤波(QKF)将当前最新量测考虑在内,构造出粒子滤波的重要性函数,使得改进后的重要性函数更加贴近真实后验分布,从而有效遏制了粒子退化现象。仿真结果表明,改进算法提高了跟踪精度,较好地解决了无源传感器对目标的非线性跟踪优化问题。