三维AoA目标跟踪的二次约束卡尔曼滤波算法

在基于到达角(angle of arrival, AoA)的三维目标跟踪中, 伪线性卡尔曼滤波具有稳定性高和计算复杂度低的优点, 但是严重的偏差问题使其跟踪精度迅速下降。针对该问题, 提出一种二次约束卡尔曼滤波(quadratic constraint Kalman filter, QCKF)算法。首先引入涉及所有观测噪声项的增广矩阵, 然后建立与线性卡尔曼滤波等价的目标函数并且附加含有二次项的约束条件, 以此降低偏差影响, 实现更准确的状态更新。QCKF算法采用广义特征值分解求解约束优化问题, 无法直接通过状态更新表达式推导其协方差矩阵, 因此利用约束条件以及矩阵扰动方法完成协方差矩阵更新。仿真分析表明, QCKF算法相较于其他非线性滤波算法具有更优的跟踪性能, 不仅在低噪声条件下可达到后验克拉美罗下界, 而且当噪声严重时能够显著降低跟踪误差, 并且计算开销不高。     

关于一类多目标半无限规划的最优性条件

本文在(C,α,ρ,d)-凸函数的基础上,提出广义(C,α,ρ,d)_(K,θ)-凸函数的概念,并讨论涉及这类新广义凸性的一类多目标半无限规划的最优性条件。     

荀子人性论:从“性朴”到“性恶”的内在逻辑

荀子一方面认为人性"本始材朴",另一方面力主"性恶"。"性朴"与"性恶"非但不存在任何矛盾,而且从"性朴"到"性恶"存在着思维发展的内在逻辑。"性恶"是以"性朴"作为前提,"性伪合"将荀子的"性朴"与"性恶"联系起来,共同构成了荀子的人性论,从"性朴"到"性恶"是荀子人性论发展的必然逻辑,"性朴"是"伪"的基础,"性恶"是"伪"的对象。     

关于α凸函数一个子类的Fekete-Szeg不等式

研究了正规化解析函数H的子类M(α,A,B)的Fekete-Szeg不等式,对于任意的f(z)=z+α2z2+α3z3+M(α,A,B)及任意的复参数u,应用解析函数的基本不等式和分析技巧,得到了23 2aa的精确上界,推广了一些已有的结果 .     

关于h-F凸函数Hadamard型不等式的注记

利用h-F凸函数的定义和h-F凸函数的Hadamard型不等式,在h、F满足一定条件的情况下,给出了h-F凸函数Hadamard型不等式的加细.     

基于伪距相位组合法和电离层残差法探测和修复周跳的研究

GPS高精度定位中,周跳的探测和处理是一个核心难点.电离层残差法因为其探测精度高而被广泛应用于探测周跳,但是不能分离具体频率上的周跳.根据该特点,对于联合电离层残差法和伪距相位组合法两种方法消除周跳的可行性进行了分析.研究表明:该方法可以完全解决电离层残差法不能分离周跳的问题,联合之后的周跳探测方法灵敏度高,探测准确,计算原理快速简单,是一种探测修复周跳的有效手段.     

关于2-水平U-型设计在三种偏差下的下界的一个注记

拉格朗日乘数法和许尔凸函数法都是从设计的行平衡角度来考虑下界的计算.如果利用许尔凸函数来计算2-水平U-型设计在对称化L2-偏差下的下界,能够证明用拉格朗日乘数法和许尔凸函数法这两种方法计算的三种偏差的下界是相等的.     

基于近红外光谱的大鲵黏液粉掺伪的定性定量研究

采用近红外光谱扫描不同掺伪样品,用偏最小二乘线性判别法分别建立掺伪大鲵黏液粉的2分类(纯大鲵黏液粉和掺伪样品)和5分类(纯大鲵黏液粉、掺入土豆淀粉、大鲵肉粉、大鲵蛋白粉和大鲵皮粉)定性判别模型;用偏最小二乘回归分别建立4类掺伪大鲵黏液粉的定量校正模型。结果表明,原始光谱经一阶导数+标准变量变换预处理后,所建2分类和5分类小二乘线性判别定性模型的校正集和预测集均无误判数;大鲵黏液粉掺入土豆淀粉、大鲵肉粉、大鲵蛋白粉和大鲵皮粉的定量预测模型能够较好地验证黏液掺伪成分。     

基于伪辛空间的LDPC码的构造

基于有限域Fq 上的（2v+2）维伪辛空间,根据子空间的包含关系,选取(m,0,0,1) 型全迷向子空间,构造出了点集和线集并定义了点、线之间的关联关系,根据图论知识构造出所对应的二分图的关联矩阵,得到LDPC码的校验矩阵, 最终构造出LDPC 码C (ν + 1,2ν + 2,q ), 求得围长为8, 最小距离为2q + 2. 对码C (ν + 1,2ν + 2,q ) 取固定参数,利用子空间的包含关系,得到LDPC 码C (3,6,2) 的校验矩阵,求得码率,并对码进行了译码仿真,发现码C (3,6,2) 比相同参数的随机码的码率高.     

基于DSPWVD-TFPF的通信信号噪声消除算法研究

针对通信系统低信噪比情况下,通信质量下降,传统的时频峰值滤波算法(time frequency peak filter,TFPF)在低信噪比下会出现时频聚集性下降的情况,利用联合定向平滑Wigner-Ville分布实现瞬时频率估计.这种新的分布基于定向平滑Wigner-Ville分布(directionally smoothed pseudo-Wigner-Ville distributions,DSPWVD)和一系列不同方向上的DSPWVD逐点自适应权重.仿真实验说明,在低信噪比情况下,DSPWVD-TFPF算法相比传统的TFPF,能够更好的提高时频聚集性,降低误码率(Bit Error Ratio,BER).