基于测距的地面网络化弹药节点自定位算法

分析了极大似然估计算法中测距误差对定位误差的影响,提出了基于LMS（最小均方差）的自适应滤波原理的测距误差修正的自定位算法. 利用极大似然估计法初步估计节点位置,并得到定位误差信息,建立测距误差矩阵并更新网络中的滤波参数,完成对网络中测距误差的抑制,从而优化节点定信息. 实验仿真表明,优化处理使定位精度得到提高. 结果表明算法适用于锚节点密度较小的、低信噪比的网络化弹药系统.     

基于 CAN 网络系统的故障影响研究

基于计算机系统多个节点之间进行安全性要求严格的信息交换需经合适的互连网系统来完成的．而这种系统相关性分析的准确性主要取决于设计者．主要研究了基于CAN网络系统故障影响评价而开发的环境．同时被开发的IP核能实现CAN协议控制器特性,并利用它建立了由多个节点组成的网络．采用基于模拟的故障插入方法评价故障对CAN总线传输信息和CAN控制器本身的影响．仿真分析结果进一步证明：此种故障仿真方法对于研究CAN网络系统是可行的．     

基于核估计的滤波补偿法

为了解决Kalman滤波算法进行动态定位时,模型中存在的系统误差使得动态定位结果产生偏差的问题,采用基于核估计的滤波补偿法,在移动的窗口内,利用核估计拟合模型系统误差,修正相应的观测向量和状态预测向量的协方差矩阵估值,以消除系统误差对滤波的影响,推导了利用核估计拟合系统误差的公式。通过一个模拟算例证明了改算法的有效性,而且在滤波过程中不需要对系统误差做任何假设,对开窗窗口的宽度也不敏感。     

基于ITS的行车安全辅助系统

采用4阶Kalman滤波和X^2检验方法对雷达原始信号进行处理，开发车载扫描式激光雷达探测系统．基于40名驾驶员试验数据，建立驾驶员主观安全距离模型．在考虑驾驶员操作特性和车辆动力学特性基础上，采用分层控制的结构设计安全车距保持控制器．在上述基础上开发行车安全辅助系统，该系统具有安全车距保持、自动起停和前向主动避撞的功能，其稳态距离误差小于1m，稳态速度误差小于1．5m／s。     

减小光栅传感器测量信号误差的研究

在光栅传感器测量系统中，为了提高测量信号的精度，需要对系统输出信号的误差进行研究。介绍了莫尔 条纹的产生和光栅传感器测量系统，对测量系统的误差进行了分析，提出了利用基于误差修正技术的光栅测量系 统减小光栅测量信号的系统误差的方法，以及利用滑动平均滤波与中值滤波结合的方法减小动态莫尔条纹信号中 的随机误差，总结了设计光栅传感器测量系统的关键技术。仿真结果表明#混合滤波方法可以有效地减小动态莫 尔条纹信号中的噪声干扰，且算法简单。     

粒子滤波在电子航标节点跟踪中的应用

提出一种高斯粒子滤波求解基于RSSI测距定位的无线传感器网络电子航标节点定位的非线性方程组算法.该算法在每次递推产生新的粒子时充分考虑了当前时刻的量测,使得该算法能很好地利用最新的量测信息.仿真结果表明该算法的节点估计均方误差在3 m以内.可见,它在解决非线性机动目标跟踪问题时有比较好的跟踪性能和滤波结果     

基于非视距鉴别的室内移动节点跟踪算法

NLOS环境是影响室内移动节点跟踪的关键因素之一.为了降低NLOS环境对室内移动节点跟踪的影响,提出一种自适应跟踪滤波算法.该算法首先基于典型室内环境非视距偏置误差的时间变化特性分析,建立修正偏置扩展卡尔曼滤波来估计距离量测中的非视距误差;然后根据估计结果对LOS/NLOS环境进行鉴别;最后联合NLOS鉴别算法和修正偏置扩展卡尔曼滤波建立自适应跟踪滤波算法.数值仿真结果表明,该算法在室内环境具有较好的跟踪精度和较强的自适应性.     

多通信半径DV-Hop定位算法的改进

针对传统DV-Hop定位算法由于跳数计算存在偏差影响定位性能的问题,提出了非均等多通信半径DV-Hop定位算法,并做了理论推导和拓扑图分析．通过计算非均等多通信半径最佳值,计算节点间跳数,进而优化平均每跳距离,提高未知节点定位精度．仿真结果表明：半径细化程度越高,定位误差越小;在半径细化程度不大情况下,非均等多通信半径DV-Hop定位算法误差改进效果明显．     

小波域中值滤波器在陀螺寻北仪中的应用

研究了利用小波变换消除陀螺干扰漂移的方法．通过对陀螺寻北仪两位置寻北方案的分析，表明陀螺随机干扰信号是影响系统精度的主要误差源．为此将中值滤波与小波阈值去噪相结合构造了小波域中值滤波器，并应用于陀螺数据处理中．寻北试验结果表明，该滤波器在有效对白噪声滤波的同时也能较好地去除脉冲噪声，与传统的去噪方法相比，寻北精度提高20％，对陀螺各种干扰信号具有很好的抑制作用．     

车载GPS/DR组合导航系统的研究及其滤波算法

给出了基于ＧＰＳ与ＤＲ组合的车辆导航系统的设计，建立了该系统的数学模型，利用卡尔曼滤波器对各子系统进行滤波处理，最后对系统进行信息综合及传感器误差校正．试验结果表明，该系统具有良好的导航与定位性能     

基于贝叶斯方法的垃圾邮件处理模型研究

随着网络和计算机技术的飞速发展,垃圾邮件的泛滥给我们的生活和工作带来了很多不便,鉴于现有垃圾邮件过滤技术的不足,在现有的贝叶斯方法技术、网络分布式技术的基础上,提出一种有效的垃圾邮件过滤技术模型。     

An ISS-OFDM based adaptive filtering mechanism for interference suppression in wireless multi-hop communication network

The negative impact on communication performance in wireless multi-hop communication net-work caused by limited bandwidth,high bit eror rate （BER）,fading,noise and interference is alleviated by an adaptive filtering game based on frequency subbands selection and predetemined threshold.Such threshold is being obtained in Gaussian and multipath fading channel according to the frequency-matching principle and BER performance.The dynamic selection of subbands will obtain high use efficiency without the help of frequency hopping,and propound a new thought to improve band limited communication for wireless multi-hop communication network.The effectiveness of the adaptive filtering method has been verified by interleaving spread spectrum orthogonal frequency division multiplexing （ISS-OFDM） in different interference conditions,and the simulating results based on network simulator 2 （NS2） indicate that system BER can be improved greatly.     

基于组稀疏卡尔曼滤波的多步轨迹预测方法

提出一种基于组稀疏卡尔曼滤波的机动轨迹多步预测方法。首先引入组稀疏编码,通过一次学习建立简单的多步线性回归预测模型,克服了传统方法未能充分利用历史数据而导致预测精度降低的问题;再利用最小角回归算法来计算该模型的稀疏系数,进一步改善模型系数估计的准确性;然后改进了卡尔曼滤波算法,并结合上述组稀疏编码算法,来确保预测结果的精确性;最后通过与传统BP、长短时记忆网络和组稀疏编码方法的仿真比较,验证了所提方法的有效性。     

基于do算子的船舶风险干预及推理方法

针对船舶风险侧重于计算发生概率,其管控和干预效果难以评估及推理难题,提出了基于do算子的船舶风险干预及推理方法。首先利用先验知识建立因果关系网络;其次引入Leaky Noisy-Or假设和隐变量节点,建立基于结构性孪生因果网络模型;最后根据do算子干预进行反事实推理,利用引起故障的充分因和必要因来确定干预措施的有效性。实例分析表明,该方法可以有效衡量风险管控措施的有效性,判断干预的行为对危险源排序的影响,具有一定的稳定性和优越性。     

基于深度学习图像分析的晶体特性反馈控制

针对晶体尺寸期望以及标准偏差特性的在线反馈控制问题，提出一种基于深度学习图像分析的在线反馈控制方法.首先，通过基于深度学习神经网络的晶体图像分析方法在线分析晶体的形状与尺寸；然后，对图像分析的结果进行数学统计分析，得到某一批次晶体的尺寸期望与标准偏差；最后，针对晶体尺寸期望和标准偏差控制的欠输入特性设计了一种路径跟踪算法与PID相结合的反馈控制器，以获得具有目标尺寸期望与标准偏差的晶体.通过明矾冷却结晶实验验证了所提方法的有效性和可行性.     

基于函数连接型神经网络的非线性滤波

提出了一种基于函数连接型神经网络(FLNN)的非线性滤波解决方案,比较了线性滤波器和FLNN神经网络在非线性滤波中的性能差异。应用MATLAB针对伴有随机噪声的信号进行了仿真滤波试验,证明了该理论的可行性。     

一种面向社交网络的资源服务推送方法分析与研究

传统的基于协同过滤推荐、内容推荐等技术在资源服务推荐中虽然得到了广泛地应用,但这些方法针对矩阵稀疏、冷启动等问题,在一定程度上还是未能有效地解决,以致推荐效果不是很理想。根据用户社交网络中关系,把用户之间的相似关系和信任因关系作为构建服务推荐目标用户列表的计算因子,从而对网络资源服务向目标用户做出有效而精确地推荐。通过实验分析,这种方法在面向社交网络平台上的资源服务推荐有着明显的优越性。     

P2P网络中基于非确定有限自动机的XML数据流过滤

将自动机方法对XML数据的过滤延伸到P2P网络中,依据在本地XML系统YFilter中构造非确定有限自动机(NFA)的思想,采用Chord环建立起分布式的NFA对于peer节点中的XML数据的查询过滤系统,并基于递归法执行查询过滤,在不同的peer节点上得到满足查询条件的数据集合。通过实验验证了当查询的数量和网络大小发生变化时分布式NFA的方法的执行性能。结果表明:本文方法可在不同的过滤场景中处理百万数量级的XPath查询,具有良好的网络流量和过滤延迟。     

工程施工进度的实时仿真预测与控制

结合循环网络仿真技术，提出了大型工程施工进度实时仿真预测与控制方法．该方法不仅能动态反映实际施工条件的变化，对于工期的预测与进度偏差分析较之传统方法更具定量性和精确性，而且可对不同施工调整措施的有效性进行评价，同时采用三维可视化的手段来逼真描述实际与计划施工进度的形象面貌偏差，便于直观决簸．     

遗传算法在数字滤波器中的设计应用

给出了基于一般算法的遗传算法设计的仿真结果,提出了一种基于遗传算法的数字滤波器的设计,依使用和实现方法来分类,通过卷积来实现的FIR滤波器和通过递归来实现的FIR滤波器,得出具体算法在相应滤波器中的应用,并对仿真结果进行了分析.