基于一致性校验的贝叶斯估计器性能评估

针对贝叶斯估计器设计中缺乏严谨评估手段的问题,提出以估计一致性作为表征贝叶斯估计器性能的核心指标。通过分析观测更新中新息序列的无偏性和白特性,构造正则化新息平方序列,并对它实施卡方校验以判断相应贝叶斯估计器后验概率的估计一致性。仿真结果表明所提算法能同时在线性及非线性系统中有效辨识贝叶斯估计器设计中不恰当的参数配置,进而评估估计器性能。

基于多次测量更新的移动机器人SLAM仿真

针对移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)技术中,非线性系统进行线性化处理所产生的线性化误差问题,从费切尔信息角度分析,提出多次测量更新算法。该算法利用滤波中预测和各次更新阶段状态向量的费切尔信息加权关系,解算每次测量更新后的状态估计,通过多次将更接近于真实状态的估计值融入观测信息,可得到较高精度的后验状态估计,降低线性化误差的同时提高了机器人定位与构图准确性。实验部分实现多次测量更新与一次测量更新算法的仿真与对比,结果表明:所提算法能有效降低机器人位姿误差和地图估计误差。

基于激光扫描和迭代贝叶斯策略的定位

传统贝叶斯数据融合算法中存在线性化缺陷,其在融合测量信息与里程计信息时,不能充分利用测量信息,导致机器人的定位出现较大误差。针对该问题,基于原始激光扫描数据进行特征提取,在得到有效测量信息后,引入迭代贝叶斯数据融合策略,利用非线性最优方式,通过一系列线性化点逐步接近最佳收敛值,达到降低定位误差的目的。实验中,将该特征提取方法应用于Victoria Park数据集,对迭代贝叶斯数据融合算法和传统算法进行性能比较,比较结果表明,该算法的定位轨迹与真实路径的吻合程度更高,相同条件下,对噪声的容忍能力更强。

原位聚合法制备聚丙烯酸修饰的ZnS量子点

采用原位聚合法对ZnS量子点表面进行聚丙烯酸(PAA)的修饰。利用XRD、FTIR、TEM、TGA、荧光测试等对ZnS@PAA复合纳米粒子进行系列表征。XRD分析表明,修饰后的ZnS仍为立方晶相。FTIR和TGA结果证明,ZnS纳米粒子表面存在PAA。TEM结果表明,修饰后ZnS@PAA复合纳米粒子在去离子水中分散良好,其直径有所增加,约为28 nm,且呈较明显的核-壳结构。荧光测试发现,修饰PAA前后ZnS@PAA复合纳米粒子的发光特性没有发生明显改变。实验表明,经PAA修饰后,ZnS@PAA复合纳米粒子在水溶液中的分散性和稳定性得到提高,抗氧化性和荧光稳定性也得到了一定的增强。