用于联盟链的布隆过滤器优化

布隆过滤器常用于联盟链Hyperledger Fabric状态数据库LevelDB的读性能优化，但布隆过滤器本身存在误报现象，且LevelDB只能对布隆过滤器进行统一配置而无法自适应调整。为此，提出一种单元化的部分计数式布隆过滤器（partial counting Bloom filter,PCBF）构造方案，设计可并行计算的元素插入与查询机制并结合双重哈希及非加密哈希来实现快速插入与查询；基于开启过滤器单元与访问次数构建排序字符串表优先级，使用时间片轮询算法对过滤器单元进行自适应调整，实现了资源的合理分配。实验结果表明： PCBF具有较高的插入效率，并能减少20%左右的误报数量，适用于联盟链的高并发场景。     

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。     

基于改进灰狼算法的粒子滤波算法研究

针对传统粒子滤波算法易出现粒子贫化与权值退化现象和为了实现对非线性系统较为准确的状态估计,通常需要大量粒子的参与的问题,提出了基于改进灰狼算法的新型粒子滤波方法,该算法用粒子表征灰狼个体,模拟狼群捕猎的过程,使粒子向后验概率的高似然区域移动,提高粒子分布的合理性。在灰狼寻优算法中引入了莱维飞行策略,提高灰狼算法的收敛速度;在部分重采样前采用了权值自适应调整策略,增加粒子的多样性。仿真实验结果表明:改进的方法提高了粒子滤波的估计精度、保证了粒子的多样性与粒子分布的合理性、降低了状态估计所需的粒子数量。     

厚尾噪声条件下星凸形扩展目标student’s t滤波器

针对非线性非高斯厚尾噪声条件下的不规则形状的扩展目标跟踪问题,提出了基于随机超曲面模型(RHM)的星凸形扩展目标student’s t滤波算法.首先,在带有非高斯厚尾过程噪声和厚尾量测噪声的系统中, 基于student’s t分布给出鲁棒student’s t滤波器.其次,利用随机超曲面模型描述任意星凸形扩展目标的量测源分布, 提出带厚尾噪声的星凸形扩展目标student’s t滤波器.最后通过仿真验证了所提方法的正确性和有效性.     

雷达导引头指向误差对导弹制导的影响与对策

受相控阵天线指向误差和天线罩瞄准误差的共同影响,相控阵雷达导引头存在较严重的指向误差。当指向误差斜率超出一定范围时会造成导弹制导系统出现寄生回路振荡问题,影响系统的稳定性和制导精度,在高空尤为明显。对此，本文通过构建相控阵雷达导引头制导系统模型,分析了导引头指向误差斜率对导弹制导的影响以及产生寄生回路振荡的机理;为消除导引头指向误差斜率对制导的不利影响,在指向误差测量补偿的基础上,又给出了一种多模型扩展卡尔曼滤波的估计方法,对导引头指向误差斜率进行实时估计与补偿。数字仿真结果表明，所提方法能够有效改善导引头指向误差斜率对制导系统的不利影响,提高系统稳定性和制导精度。     

异常值和未知观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器

给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l₂范数时, 就构造了一个新的准则。由于Huber损失函数可同时描述l₁和l₂范数, 因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器, 在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时, 也有了l₁范数对异常值鲁棒的特性。而当含异常值的观测噪声统计分布未知时, 利用含未知参数的高斯混合模型描述其分布以及变分贝叶斯推理, 提出了对异常值和未知统计分布观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。仿真和实验在验证了分析结果正确的同时, 也表明提出算法的性能优于现有文献报道鲁棒类的卡尔曼滤波器。     

基于模型参数在线辨识技术的SOC估算方法

针对遗传算法(genetic algorithm，GA)存在收敛速度慢、易陷入局部最优以及难以实现在线应用的问题，面向如动力电池等效电路模型一类非线性较强、实时性要求高的模型辨识问题，提出一种能够快速缩小搜索空间，且有效避免陷入局部最优的在线快速搜索的优化辨识框架，实现电动汽车动力电池等效电路模型参数在线快速辨识，扩展全局搜索优化算法的应用范围.进一步，将此算法应用于电池剩余荷电状态(SOC)估算问题，提出基于改进GA参数辨识技术的无迹粒子滤波SOC估算方法(IGA-UPF).并将此SOC估算方法与基于最小二乘参数辨识技术的无迹粒子滤波的SOC估算算法(LS-UPF)作比较，结果验证了本文提出的在线快速参数辨识框架具有更好的模型参数辨识精度.     

一种改进Mask R-CNN的运动目标定位方法

针对在复杂场景下传统算法对运动目标分类精度不高且无法直接输出关键点空间坐标这一问题，本文提出了一种基于改进Mask R-CNN的运动目标定位方法。该方法在TensorFlow 框架下采用自制数据集预训练提取多尺度的卷积，将采集到的网络视频流通过RoIAlign算法处理获得像素级的特征并匹配SIFT特征点建立空间坐标系统，在空间约束下结合Kalman filtering补偿运动轨迹，通过投影变换矩阵将像素坐标转换为世界坐标。实验表明该方法提高了模型在干扰背景下的鲁棒性，平均误差在8cm以内，实现了在复杂场景下可以获得实时高精度的定位信息。     

基于无迹卡尔曼滤波和协方差交叉融合的分层多簇无线传感器网络多速率跟踪算法

针对无线传感器网络(WSNs)在跟踪过程中精度低，性能差等缺点，提出基于无迹卡尔曼滤波(UKF)和协方差交叉(CI)融合的分层多簇WSNs多速率跟踪算法。将传感器分成多个簇，同一簇中的传感器可以采用不同的采样和传输速率对目标的数据进行采集和传输。首先，采用UKF处理传感器节点采集的数据，生成局部估计。然后，利用CI融合算法将收集到的局部估计值形成融合估计。通过定义一个附加权重因子，为真实协方差的不确定性定义一个更严格的界限。仿真验证了方法的有效性，采用多速率分层融合估计的精度更高，效果更明显。     

TDNFK去噪在煤田地震数据处理中的应用

TDNFK是服务于油田的Geocluster地震勘探资料处理中的面波衰减模块,去噪效果优异。由于煤田地震勘探和油田地震勘探存在差异,在煤田地震勘探数据处理中应用TDNFK去噪模块,就要对某些参数作相应修改。本文根据煤田地震勘探数据,对TDNFK的相应参数做了针对性测试。按照测试后的最优参数运行TDNFK模块,最终结果表明只要采用的参数适宜,流程得当,在煤田地震勘探资料处理中应用TDNFK模块也能取得良好的去噪效果。