空域色噪声背景下双基地MIMO雷达角度估计

空域有色噪声会导致现有多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达算法性能下降, 甚至完全失效。针对空域色噪声背景下双基地MIMO雷达联合波离角(direction of departure, DOD)和波达角(direction of arrival, DOA)估计问题, 分析了现有算法失效的原因。考虑到匹配滤波后无噪协方差矩阵的低秩特性、色噪声协方差矩阵的稀疏特性以及MIMO雷达数据的多维结构特性, 提出一种基于张量分析的角度估计算法。首先, 构造角度估计的协方差张量, 通过去除协方差张量中受噪声协方差影响的元素对色噪声进行抑制。其次，利用张量填充技术对无噪协方差矩阵进行恢复。然后，利用平行因子分解获得目标角度的方向矩阵。最后, 采用最小二乘算法对目标的DOA和DOD进行拟合。仿真结果表明, 所提算法对色噪声不敏感, 且无孔径损失。相比现有矩阵及张量分析算法, 所提算法具有更高的估计精度。     

一种分布式文件系统的推送式数据预取机制

为了克服传统的数据预取机制的不足,提出了一种在分布式文件系统中存储服务器端的推送式数据预取机制.在达到减少网络通信的数据量和通信时延目的的同时,可以让运行客户端文件系统的计算节点从跟踪I/O操作和预测I/O操作的工作中脱离出来,减轻了客户端的工作负担,提高了存储系统的性能.     

黔西南州山地户外运动与乡村旅游融合发展研究

运用文献资料法、实地调查法、逻辑分析法等研究方法,对黔西南州山地户外运动、山地户外赛事和乡村旅游资源的发展现状进行探究。根据旅游资源等级评价标准,对优势资源交通可达性、场地设施条件、旅游产业基础等进行综合评估,规划梳理出黔西南州旅游发展的优良级资源。找出制约黔西南州山地户外运动与乡村旅游融合发展因素,据此提出相应对策与建议,以期为黔西南州山地户外运动与乡村旅游的发展提供理论支持。     

新不确定度量下的冲突证据融合

针对证据高度冲突的情况下,DS证据理论在实际应用中出现错误融合结果的问题,提出基于不确定度的冲突解决方法.首先分析现有的不确定度量方法的不足,研究基本概率赋值本身所包含的信息,提出一种新的对证据不确定性度量的方法;依据新的不确定度量,结合证据距离生成权重来修正待组合证据体,再利用Dempster规则完成证据组合,可有效解决证据高度冲突情况下的信息融合问题,最后通过算例验证了该方法的有效性.     

IKONOS影像融合技术对比研究

本文以赣州市章贡区工业园某时期IKONOS影像数据为基础,采用Brovey变换,G-S变换,PC变换,P-S变换4种方法进行融合比较,然后通过主观和客观两方面对融合效果进行对比评价。通过实验对比分析可得,4种融合方法均提高了影像的纹理光谱信息,但P-S变换法融合的IKONOS影像效果突出,较高程度地保持了纹理和分辨率的空间信息,是保持空间信息综合效应的最佳方法。     

基于MBC和POEM特征的人脸识别方法

针对人脸识别中单一特征难以取得理想效果的问题,提出了基于MBC和POEM特征融合的人脸识别方法.首先,在归一化的人脸图像上提取MBC编码图和POEM编码图,在每个编码图块上生成特征向量,应用线性判别分析对特征向量进行低维映射,并对其进行赋权相加得到最终相似度.所提算法在FERET的Dup1,Dup2,Fb和Fc 4个测试库上取得了较高的识别率,分别为93.77%,90.60%,99.58%和99.49%;在误识率为0.1%的条件下,在4个测试库上的认证率分别为95.70%,92.31%,99.75%和100%,进一步验证了该方法的有效性.     

多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法

针对传统的核相关滤波跟踪算法特征表达不足且不能解决尺度变化导致的跟踪失败问题,提出了一种多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。首先,在位置预测阶段,利用Hue和梯度方向直方图两种特征和各自的位置滤波器作用得到的输出响应值,自适应分配权重实现目标位置的预测。其次,在尺度预测阶段,通过在目标位置采集多尺度图像,组成样本独立训练尺度滤波器,并根据样本的尺度滤波响应值,对目标的尺度进行估计,使跟踪算法能够适应目标的尺度变化。最后利用两帧图像间的差异性,自适应调整学习率,进行位置滤波器的更新。实验结果表明,改进算法相较于传统的核相关滤波跟踪算法,在跟踪成功率和跟踪精度上分别提高了25%和13%。当目标尺度变化较大时,改进算法仍能稳定跟踪。     

融合多源先验信息的舰船备件可靠性评估

舰船工作环境常导致备件的实际可靠性规律与设计参数不一致。在实际使用消耗量较小的条件下,全面分析备件可靠性信息来源,通过定义似然权重系数,融合多源先验信息,建立指数型备件可靠性的贝叶斯评估方法。最后,通过仿真分析验证方法的合理性。结果表明,所提出的基于似然权重的先验信息融合方法可以较好地融合不同信息源的可靠性信息,估计方法具有较好的稳定性。     

基于Box-Cox变换分位数回归与负荷关联因素辨识的中长期概率密度预测

中长期电力负荷预测是电力部门制定电力系统发展规划和稳定运行的重要前提.针对影响中长期电力负荷预测精度的多个因素,本文利用逐步回归方法,从众多影响负荷预测精度的关联因子中,对关键的影响因子进行辨识,并提出基于Box-Cox变换分位数回归和核密度估计相结合的概率密度预测方法,得出不同分位点下未来连续几年的概率密度预测结果,实现了对未来年用电量准确波动区间的预测.以安徽省的历史用电量和社会经济数据为例,进行仿真实验.结果表明:该方法不仅实现了中长期电力负荷概率密度预测,而且利用强关联因素提高了中长期电力负荷概率密度预测的精度,有效解决了考虑多因子的中长期电力负荷概率密度预测问题.     

中心极限定理在统计推断中的应用

本文首先说明了中心极限定理研究的必要性，介绍了两个常用的中心极限定理，然后给出了中心极限定理在统计推断中有关统计估计和假设检验的实际应用，最后指出了研究中心极限定理具有理论意义和实际价值。