改进的截断正态概率密度模型自适应滤波算法

应用当前统计模型跟踪机动目标时,模型参数机动频率和加速度极限值需要根据经验事先设定,在假设不准确的情况下,大大降低了模型的跟踪精度。针对此问题,基于截断正态概率密度模型,提出了一种新的参数自适应跟踪滤波算法。该模型算法通过使用距离函数来表征目标进行机动的强弱状况,采用指数型调整函数自适应调整目标的加速度极限值和机动频率,从而实现了对系统状态噪声和滤波增益的自适应调整,提高了机动模型与目标实际机动情况的匹配程度,提升了滤波器的跟踪性能。仿真结果表明:与常规ACS和TGPMKF算法相比,新算法在跟踪机动目标时,性能更优。

基于截断正态概率密度模型的机动目标自适应跟踪算法

针对Singer模型算法中假设的不合理性,提出了基于截断正态概率密度模型的机动目标跟踪算法,给出了非零时间相关模型及目标加速度的截断正态概率密度模型,并结合Kalman滤波算法得出目标加速度的截断正态概率密度模型的自适应滤波系统流程图,最后针对实际目标机动情况对其进行仿真计算,结果验证了该算法的良好跟踪性能。

基于截断正态概率密度模型的简化UKF目标跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,提出了一种简化的UKF滤波算法。该算法采用Kalman滤波替代UKF算法中的时间更新,而保留UKF算法中的量测更新。仿真结果表明,简化UKF算法跟踪精度与标准UKF算法几乎相同,但计算效率却提高了32.2%。

修正的截断正态概率密度模型自适应滤波算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。

基于改进截断正态概率密度模型的防发散多尺度卡尔曼滤波

借鉴对机动频率建模的思想,对机动目标的截断正态概率密度模型进行改进,提出了一种改进的截断正态概率密度模型(ICN模型),并将防发散算法与多尺度估计理论结合,用克服滤波器发散的S(k)算法对基本的多尺度估计进行机动检测和相应改进,得到单模型单传感器系统的防发散多尺度估计算法,旨在减小噪声影响,减小机动目标模型不准确带来的跟踪误差,改善跟踪效果。

基于改进截断正态概率模型的机动目标跟踪算法

机动目标模型是水下目标跟踪的关键,在分析截断正态概率密度模型的基础上,利用前2个时刻的观测值与状态估计偏差,对该模型机动加速度与其方差的自适应关系重新进行修正,给出了一种基于改进截断正态概率密度模型的机动目标跟踪算法。该算法避免了加速度极限值的预先设定问题,从而提高了对机动目标状态估计的精度。仿真结果表明,该算法在跟踪水下机动目标时具有良好的跟踪性能。

基于正态截断模型的被动传感器目标跟踪算法

被动传感器只能获得目标的角度信息而无法获得位置信息,因此单被动传感器对目标进行跟踪时难以满足可观测性条件。对单被动传感器高斯-厄米特滤波的量测模型进行扩维,建立了多被动传感器高斯-厄米特滤波模型。由于Singer模型只适用于匀速和匀加速范围内的目标运动,对于强烈的机动将引起较大的模型误差。而正态截断模型本质上是非零均值时间相关模型,能够更加真实地反映目标机动泛围和强度的变化,是目前较好的实用模型。文中基于正态截断模型提出了只有角度量测的双被动传感器高斯-厄密特机动目标跟踪算法,仿真结果表明,该方法能够对机动目标进行稳定的跟踪。

超零左截尾数据的Bayesian零膨胀截断对数正态模型估计

目的探索应用Bayesian零膨胀截断对数正态混合模型分析超零左截尾数据的估计效果,以及有信息先验的应用对估计的改善。方法通过模拟研究考察有信息先验的应用与无信息先验下Bayesian非标准混合模型的估计效果比较,并将方法应用于暴露评估实际资料的分析。结果结合有信息先验的混合模型估计与无信息先验的模型估计相比,估计有明显的改善;尤其是真零概率的先验影响明显。结论Bayesian零膨胀截断对数正态混合模型是处理超零左截尾数据灵活的统计方法,考虑来自外部信息的有信息先验是提高估计精度的有效策略。

随机设计截断半参数模型中估计的渐近性

考虑一类新的半参数回归模型Yi=xiβ+g(ti)+σiei,i=1,2,…,n,σ2i=f(ui),其中ti为随机设计点列,Yi被随机右截断.将截断样本数据转化为完全样本数据后,用权函数和两阶段最小二乘方法得到了β,g的估计量.在适当的条件下,研究了参数分量β的估计的渐近正态性和非参数分量g的收敛速度,从而丰富了半参数模型的估计理论,并使其应用性更广泛.

一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。

一种弹体滚转姿态估计的新方法

针对制导弹药滚转姿态测量的需求,提出了一种无陀螺姿态测量的方法.采用两个MEMS加速度计进行弹上姿态传感器的配置,建立了基于截断正态概率密度模型的系统状态方程,利用速度估计自适应方法实现了对过程噪声方差阵的自适应调整,采用强跟踪滤波器(STF)直接进行滚转状态估计.由于STF滤波器具有对模型参数失配的鲁棒性以及对突变状态的强跟踪能力,改善了算法的估计精度.仿真实验研究表明:该方法结构简单、测量精度高、收敛速度快,具有很高的工程应用价值.

R—S(t)的可靠性模型

引言凡是与安全可靠、经济合理有关的各类工程结构,在进行可靠性分析与设计时,一般都会遇到抗力一应力的数学模型选择问题,在确定了数学模型的条件下,就可建立相应的安全可靠指标和设计表达式。五十年代初期,从飞行器结构的抗力、应力采用随机变量概率模型,开始了抗力——应力的可靠性模型的研究.

一种“全面”的自适应机动目标跟踪算法

基于截断正态概率密度模型建立修正的截断正态概率密度模型。利用该模型并结合速度估计自适应模型提出一种"全面"自适应机动目标跟踪算法(OAF).此算法能够避免机动加速度最大值的预先设定,自适应调节目标跟踪算法中的机动频率。进一步运用神经网络方法,将机动频率与过程噪声方差进行融合,通过在线调节神经网络权值获得融合后的系统方差输出,降低现有算法因系统参数调整不当带来的精度损失。理论分析及仿真结果表明,与单纯的速度自适应模型算法相比,该算法跟踪机动目标和非机动目标时精度分别提高49.61%和48.34%.

一种新的永磁双凸极电机非线性磁链电感建模方法

永磁双凸极电机(DSPM)是一种新型的交流无刷电机,其结构简单、可靠性高、功率密度高、高速性能好,因此在电动汽车和航空工业等领域有着广阔的应用前景。但DSPM磁链和电感均为非线性函数而无法采用常规的方法建立其精确的数学模型。文中采用二维电磁场有限元法对1台6/4极永磁双凸极电机进行了精确分析计算,得到了电机的静态特性；利用正态概率密度函数(NPDF)的特点建立了DSPM电机磁链和电感的非线性模型,获得了很高的模型精度。将仿真分析结果与实验结果进行了对比,验证了所建模型的精确性、有效性及方法的可行性。NPDF建模法为DSPM系统的设计、分析建立了基础。

基于强跟踪容积卡尔曼滤波的单站无源跟踪算法

系统模型和滤波算法是机动目标单站无源定位跟踪要解决的核心问题。文中采用截断正态概率模型和一种新型的滤波算法--容积卡尔曼滤波,对机动目标进行单站无源定位跟踪。针对目标突发机动的情况,借鉴强跟踪滤波器的思想,在滤波过程中引入时变渐消因子,提出了一种强跟踪容积卡尔曼滤波算法(Strong Tracking Cubature Kalman Filter,STCKF)。该算法利用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,实现简单,估计精度高,并通过渐消因子自适应在线调节增益矩阵,增强了系统对突发机动的跟踪能力。结合空频域单站无源定位模型进行仿真实验表明,STCKF算法在对一般机动目标进行跟踪时,性能与CKF算法相当,并优于传统的EKF算法。当目标突变大机动时,STCKF算法的滤波性能要高于EKF以及CKF算法。

一种改进自适应机动目标跟踪算法

针对"当前"统计模型下的卡尔曼滤波算法在跟踪匀速目标时误差较大的缺陷和强跟踪滤波器对非机动部分跟踪精度不理想的缺陷。通过改进基于截断正态分布下的加速度方差模型,提高了对非机动目标的跟踪精度;对卡尔曼滤波算法中预测误差协方差及渐消因子的计算作出修正,改进机动部分和非机动部分的精度;将目前常用的估计协方差的计算公式采用Joseph公式,增强数值的稳定性和算法的鲁棒性。仿真和实践结果表明该算法具有良好的性能。

左截断右删失数据下半参数模型风险率函数估计

文章给出了右删失左截断数据半参数模型下的风险率函数估计,讨论了风险率函数估计的渐近性质,获得了这些估计的渐近正态性,对数律和重对数律.由于假定删失机制服从半参数模型下,从而知道模型的更多信息,因此对于给出参数的极大似然估计,可以改进风险率函数估计的渐近性质.也就是说,删失数据模型具有半参数的辅助信息下, 风险率函数估计的渐近方差比通常的完全非参数的估计的渐近方差更小.这说明加入了额外的信息提高了风险率函数估计的效率.

中国电影线上评分系统的改进

针对中国电影线上评分不包括未参与调查的观影者评价信息的问题,提出一种基于评价参与率的评分系统改进方法。首先,通过断点回归设计(RDD)的方法建立以分歧点和分歧效应为核心的评分系统评价标准;然后,在一般计算电影线上评分的加权平均方法基础上,提出加入评价参与率的评分改进方法;最后,以2014—2016年中国市场上映的全部电影为样本进行实证研究。结果显示:改进评分经离差标准化后,分歧效应变化率小于或近似于0,而加权平均法的变化率在0.4左右,且标准化后改进评分的分歧效应小于或近似于加权平均法评分。因此,从分歧点和分歧效应的角度分析不同评分系统间的差异具有一定合理性和可操作性;改进方法理论上更接近于电影真实的口碑影响力,且消除量纲影响后具有更少的分歧效应,能够更加直观地反映一部电影在全部影片中的排序位置。

非线性滤波的迫近

本文研究动力学系统状态的估计问题。文中给出了非线性估计的两种迫近方法,一种是运用正态迫近的Gram-Charlier级数展开方法;另一种是二阶截断统计迫近方法。为了便于计算,文中给出了递推形式的近似解。人们常用的广义Kalman滤波方法及统计线性化方法仅为本文的特例。

参数情形下一个失效时刻的估计

对于研究下一个失效时刻的估计问题，就一般的参数情形给出了估计并讨论了估计量的大样本性质。得到了估计量ａ．ｓ．收敛性和渐近正态性的条件。