基于UKF的交互多模型算法

为了提高交互多模型算法的滤波精度,提出了基于无迹卡尔曼滤(UKF)的交互多模型算法(IMM-UKF).该算法融合了交互多模型算法对不同目标机动模式的自适应能力和UKF滤波精度高的优点.通过对机动目标跟踪的应用仿真,将该算法和基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的交互多模型算法(IMM-EKF)进行了比较,仿真结果表明了IMM-UKF具有较好的跟踪性能,减小了机动目标跟踪的均方根误差.     

基于Jerk模型的单站无源定位跟踪算法研究

针对非线性较强的观测角、角度变化率、脉冲到达时间差等参数的单站无源定位跟踪系统,提出了一种新的跟踪滤波算法Jerk-UKF。该方法用Jerk模型对做复杂机动的运动目标建模,采用UKF滤波的思想对目标实现跟踪滤波。该算法可适用于对做多种机动运动的目标跟踪,提高了目标跟踪收敛精度和稳定性。仿真试验表明了该方法的可行性和有效性,并具有较高的应用价值。最后,对Jerk-UKF算法的研究方向进行了讨论。     

基于平方根UKF的多传感器融合跟踪

为了提高融合算法的精度,将UKF(Unscented Kalman Filter)算法与多传感器顺序滤波融合跟踪算法相结合,提出了基于UKF的多传感器序贯融合算法.UKF算法利用非线性方程自身的传播,估计系统状态,避免了对非线性方程线性化的过程.顺序滤波融合算法用同一时刻的量测依次更新状态,计算复杂性低.仿真结果表明,UKF顺序滤波融合跟踪算法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的跟踪性能,是一种有效的非线性融合算法.     

高动态GPS载波跟踪算法研究

为了寻求更好的高动态GPS载波跟踪解决方案,设计了适于高动态环境的基于参数估计的载波跟踪环路,分析了高动态GPS载波跟踪系统模型,比较了EKF、UKF和PF三种滤波算法的参数估计性能。在此基础上,完成了基于EKF、UKF和PF的载波跟踪环路的设计,并以JPL提出的高动态模型为例进行仿真验证。仿真结果表明,虽然这三种算法均能实现对高动态信号的精确跟踪,但总体而言,基于PF的载波跟踪环路具有更好的动态适应能力。另外,鉴于高动态GPS接收机应用场合的特殊性,又对PF滤波算法在非线性、非高斯GPS载波系统的假设下进行了仿真验证,结果显示了应用粒子滤波算法解决非高斯噪声干扰载波跟踪问题的可行性。     

非线性滤波算法在无源双基地雷达目标跟踪中的比较研究

针对无源双基地雷达目标跟踪问题,仿真分析了EKF、UKF、CDF等几种非线性滤波算法的状态估计性能。同时,基于后向平滑估计原理,利用当前观测数据平滑估计前时刻状态变量的均值和方差,提出了一种改进的UKF(CDF)滤波算法-BSUKF/CDF。仿真结果表明,在理想高斯白噪声情况下,UKF/CDF及BSUKF/CDF的跟踪性能相近,但均明显优于EKF;但若考虑角闪烁噪声,BSUKF/CDF的跟踪性能则优于UKF/CDF及EKF。     

基于MCMC无味粒子滤波的目标跟踪算法

针对传统粒子滤波目标跟踪算法存在粒子退化的问题,提出了基于马尔可夫链-蒙特卡罗(Markovchain Monte Carlo,MCMC)无味粒子滤波的目标跟踪算法.该算法采用无味卡尔曼滤波(unscented Kalmanfilter,UKF)生成粒子滤波的提议分布,来代替传统粒子滤波算法采用状态转移先验概率作为粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果,然后在无味粒子滤波的基础上融合了典型的MCMC抽样算法(Metropolis Hastings,MH),从而可以减少传统粒子滤波未考虑当前量测对状态的估计作用所带来的影响.融合后的算法将当前量测信息融入到滤波过程中,并使采样粒子更加多样化.实验结果表明,该算法较传统方法在跟踪精度方面有显著的提高.     

抗“飞点”的UKF GMPCPHD滤波算法

为实现被动测角目标状态和数目的实时估计,在高斯混合粒子（Gaussian mixture particle, GMP）的势化概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density, CPHD) 滤波框架下,提出了基于抗“飞点”无迹卡尔曼滤波器（unscented Kalman filter, UKF）的GMPCPHD滤波算法,即抗“飞点”的UKF GMPCPHD滤波算法。在该算法中,粒子滤波的重要性采样函数由抗“飞点”UKF产生,粒子的预测与更新采用拟蒙特卡罗(quasi Monte Carlo, QMC)方式,目标状态的概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）和势分布用一组高斯粒子滤波器（Gaussian particle filtering, GPF）近似。通过该算法与GMPCPHD、UKF-GMPPHD滤波算法的对比仿真,验证了该算法良好的跟踪性能。     

基于UKF的扩频信号参数联合估计算法

针对伪随机码的同步问题,提出利用UKF算法进行伪随机(PN)码跟踪与信号幅度估计的联合处理。该算法通过对状态向量进行U变换,得到多个西格马点,然后利用UKF算法对非线性的扩频信号进行滤波估计。通过仿真实验,证明UKF算法在处理该类扩频信号的伪随机码的同步问题上具有更好的性能。     

快速强跟踪UKF算法及其在机动目标跟踪中的应用

当系统模型不能正确描述真实系统时,强跟踪无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)能很好地弥补传统UKF鲁棒性差的不足,保证滤波精度,但需要额外使用无迹变换,极大地增加计算量。针对这一问题,利用Taylor展开分析渐消因子在UKF中的机理,建立渐消因子近似引入方法,提出快速强跟踪UKF。基于统计浮点运算次数的方法定性分析计算量,表明快速强跟踪UKF计算量与传统UKF相近。根据滤波收敛性判据,讨论了强跟踪UKF的收敛性。仿真实例证明,快速强跟踪UKF滤波精度与强跟踪UKF相差无几,计算量大幅降低。     

UPF算法及其在目标跟踪问题中的应用

针对传统粒子滤波(PF)算法的缺陷,提出了一种改进的粒子滤波(UPF)算法。该算法以UKF方法生成替代分布并从中采样,解决了传统PF算法中以转换先验密度函数作为替代分布所引发的各种问题。对UPF算法进行了深入的分析研究,并给出了一个纯方位目标跟踪问题的仿真算例。理论分析与仿真结果均表明,改进算法提高了滤波的稳定性和精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

在寿险产品创新中推行差异化定价法的系统分析

寿险新产品应根据需求差异采取差异化定价法定价。按照不同的价格，直接把同种寿险产品卖给不同的投保人，即二级价格歧视;同一寿险产品在不同时间、不同空间索取不同价格；针对不同投保人群体，对寿险产品分别索取不同价格，而价格差异与成本差异不成比例等。采取差异化定价法有利于推动寿险产品创新。     

消费者偏好和政府补贴下双渠道闭环供应链决策研究

基于消费者对产品功能质量和环境质量支付差异,建立双渠道闭环供应链决策模型,比较了政府不补贴、补贴制造商和补贴再造品购买者,分析政府补贴和消费者偏好对供应链决策影响.研究表明:消费者对再造品功能质量认可越高,再造品销售量及其利润越大,环境影响越严重;当消费者对再造品功能质量认可较低时,制造商可通过提高再造品环境质量来降低再制造准入门槛,提高再造品销售量,降低环境影响,但制造商利润会因竞争加剧减少;政府补贴提高了再造品销售量及其利润,但有可能加重环境影响,而政府补贴制造商或消费者的效果相同;从政府制定政策来看,当消费者对再造品的功能质量认可度较高时,政府采取补贴措施,而低于该水平时采取征税方式.     

基于AI的农村公路养护管理评价方法研究

综合考虑影响农村公路养护管理的各要素, 采用层次分析方法, 建立了包含目标层、准则层、 指标层的农村公路养护管理评价三级指标体系. 针对综合评价中知识学习积累问题, 研究了基于人工智能的模糊神经网络方 法在农村公路养护管理评价中的应用. 结合模糊理论和神经网络方法, 采用模块化设计思想初步建立了农村公路养护管理评价 的结构模型, 在评估系统中嵌入专家知识, 采用模糊理论对评价指标进行模糊化处理, 再利用多层神经网络进行数值分析, 最后将结果反模糊化, 实现对农村公路养护管理系统的综合评价. 同时通过实例说明了系统学习、系统评价的过程, 实例验证了所建模糊神经网络模型的可行性与有效性.     

关于城市交通、物流、生态综合发展的复杂系统研究方法

必须综合考虑城市交通、物流和生态等城市化问题；这类问题不存在“一劳永逸”的解决方案；这类问题不存在一般意义的最优解，更不存在唯一的最优解。因此，基于复杂系统的思想，讨论在“不断探索和改善”的原则下，如何利用人工系统、计算实验、平行系统等新方法和理论，结合从定性到定量的综合集成方法和并行分布式高性能计算技术。寻求城市交通、物流和生态等城市化问题的有效解决方案，建立城市交通系统全面、协调、可持续发展的新型研究体系和方法。     

The Knowledge Age or the Age of Ignorance and the Decline of Freedom?

Increasingly knowledge has become a determining factor in achieving life’s potential and is the currency of the age. Without access to Information an individuals’ knowledge base cannot be enriched and without knowledge the individual becomes increasingly powerless. Advances in technology have provided opportunities for some to add to their stock of knowledge but access to sources of information is uneven and can lead to social unrest. The availability of information is an important factor in managing change and empowering citizens. The question about information and power then becomes one of ownership or sovereignty of the information. If we are to create an open society then we need to ensure that there is open access to knowledge through flexible and intelligent information systems that are available for all. In this paper we consider if we are truly entering the knowledge age or the age of ignorance.     

基于原型仿真的航空电子系统螺旋式开发方法

针对未来航空电子系统面临的挑战和航空电子系统设计的特点,提出基于原型仿真的航空电子系统螺旋式开发方法,克服了瀑布式系统开发方法在航空电子系统开发中的缺陷。该方法强调概念和需求的验证,克服因系统设计早期发生错误而引起系统研制后期更大的更改;强调图形化设计和原型仿真,克服错误的需求理解导致错误设计;强调系统建模,一方面可以在模型上进行各种验证和试验工作,另一方面可以重复迭代和重复利用。航空电子系统座舱综合显示设计的应用实例,显示了该设计方法的有效性。     

黑龙江省水稻栽培管理智能系统研究

为了探索现代信息技术在农业领域中应用,借助计算机技术提高黑龙江省种植业的科技管理水平,通过对黑龙江省水稻生产现状的调查与分析,运用软件工程方法和系统工程的方法,首先进行了内部总体结构设计,之后对技术流程进行了设计,然后针对黑龙江省水稻进行了栽培管理智能决策支持系统的开发,介绍了开发过程和推理机制.研发的系统可部分代替水稻专家指导生产实践.     

基于算子树的导弹突防作战效能评估方法研究

体系对抗条件下的导弹突防作战效能评估是一个复杂的问题求解过程。基于算子树的问题求解方法,将目标问题映射为层次化的问题求解树,进一步映射为层次化的算子树,通过算子间的数据交互求解目标问题,这种从目标问题到问题表示进而到问题求解两次映射,便于用户理解问题并调整问题求解方案,是解决复杂问题求解的一种有效途径。将基于算子树的问题求解方法应用于导弹突防作战效能评估,提出了基于算子树的导弹突防作战效能评估方法,并给出了应用实例。     

促进我国汽车零部件再制造的政府低碳引导政策研究——以汽车发动机再制造为例

以我国典型再制造——汽车发动机再制造为例, 从促进资源再利用视角出发, 针对碳税、补贴等不同政府政策情景, 建立了不同政策约束下汽车零部件制造/再制造技术选择的系统动力学模型. 通过仿真分析, 剖析了环境政策对企业制造/再制造生产决策的影响力度和影响效果. 研究结果表明: 为引导和促进汽车零部件制造企业选择低碳再制造技术, 促进我国汽车零部件再制造产业的低碳可持续发展, 需要加强外部政府引导政策的制定. 其中, 碳税约束和补贴激励的政策组合, 能较好引导企业选择低碳再制造技术, 提升汽车零部件再制造的碳减排效益和经济效益. 但我国汽车零部件再制造面临的市场还极不成熟, 政府还需要加强市场消费者认可度培育和回收市场的规范, 以促进我国汽车零部件再制造产业的健康快速发展.     

系统生成论体系与方法论初探

试图从生成论的自然观出发,从整体上理解和把握从系统论到混沌学,直至复杂网络研究的这一系统科学之学科群,重新梳理、认识各学科之间的互相联系,以及它们之间的内在逻辑,建构生成论的系统科学体系。文章以超循环理论为基础,讨论了复杂系统生成的基本机制,并由此推出生成性系统的重要特征。试图突破西方传统的还原论,提出系统生成论的方法论原则——“复元论”或“探源论”,为系统科学的生成论研究方向寻找统一的方法论基础。