基于优化EKF的永磁同步电机转速估计

为了解决在永磁同步电机无速度传感器直接转矩控制系统中,扩展卡尔曼滤波器在转速估计时系统噪声矩阵和测量噪声矩阵难以较准确获得的问题,提出了一种基于改进粒子群优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法,该方法融合了粒子群算法与遗传算法的优点,经过实验仿真表明,当将此方法应用于卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵寻优时,与遗传算法、标准粒子群算法相比,改进粒子群优化的卡尔曼滤波器能更加迅速地找到较优解。     

混合系数线性模型中参数估计的一些结果

对于在二次损失和矩阵损失下混合系数线性模型的参数估计问题, 分别给出了在仿射变换群下存在回归系数的一致最小风险无偏(UMRU) 估计和一致最小风险同变( UMRE) 估计的充要条件和在平移群下存在一致最小风险同变估计( UMRE) 的充要条件, 导出了回归系数的广义最小二乘估计的可容许性.     

矩阵乘法的极大子群

数域K上n×n矩阵的全体Mn(K)在乘法运算下封闭.首先刻划Mn(K)中矩阵A是群矩阵的特征,进而刻划Mn(K)在乘法运算下的所有极大子群.     

高维立方体上矩阵函数的投影元在K_0群上的实现

近来对AH代数的分类研究较为活跃 ,其中投影元在K0 群中的实现方式对某些估计是很有用的 .据此给出了高维立方体上矩阵函数代数中投影元在其K0 群中实现的两个不同证明 ,从而给出了两种不同的实现方式 .作为应用证明了一定的由高维立方体矩阵函数代数作为构成体的单AH代数为AF的 .     

p6阶若干家族群的自同构群的阶*

目的确定p~6阶群Φ_(31)到Φ_(35)家族中所有群的自同构群阶。方法在1980年Rodney James文章中对p~6阶群的分类基础上,运用数论与群论知识并结合矩阵方程的方法。结果与结论给出了p~6阶群Φ_(31)到Φ_(35)家族所有群的自同构群的阶。     

关于二元幂等矩阵多项式的群逆

利用幂等矩阵和核空间的性质,讨论了复数域上两个幂等矩阵P和Q在条件(PQ)n=(PQ)nP下的一类矩阵多项式的秩和群逆的相关问题,并且得到了其可逆的一些充要条件.     

基于多模型GGIW-CPHD滤波的群目标跟踪算法

针对伽马高斯逆威夏特-概率假设密度(GGIW-CPHD)滤波算法跟踪机动群目标误差较大的问题,提出基于最适高斯近似(BFG)和强跟踪的多模型GGIW-CPHD滤波的群跟踪算法.首先,在对群目标量测分割的基础上,采用BFG方法实现CPHD预测阶段的多模型融合.其次,利用强跟踪滤波(STF)中的渐消因子来修正GGIW分量的预测协方差矩阵.最后,在CPHD更新阶段完成群质心和扩展状态估计的基础上,利用多个模型对应的似然函数完成模型概率的更新.实验结果表明:所提算法能够在GGIW-CPHD框架下实现多个模型的交互,有效降低机动阶段时群目标的状态估计误差,并能有效处理群目标的合并和衍生情况.     

两个群可逆矩阵线性组合的群逆

利用分块矩阵的思想研究了两个群可逆矩阵M,N∈C^n×n在MN=NM和可逆矩阵NMM#＋MNN#条件下的线性组合M±N仍然是一个可逆矩阵．     

基于粒子群算法和平方根平淡卡尔曼滤波的北斗导航系统定位估计算法

为提高北斗定位系统(BDS)的估计精度,克服传统平淡卡尔曼滤波(UKF)算法中可能因状态量协方差矩阵失去正定性而导致滤波器发散的问题,将平方根平淡卡尔曼滤波(SRUKF)算法应用于BDS定位估计.在此基础上,为进一步提高SRUKF算法的性能,引入粒子群优化(PSO)算法,提出基于PSO和SRUKF算法的BDS定位估计(PSO-SRUKF)算法.结果表明,PSO-SRUKF算法可以降低系统噪声和测量噪声特性估计不准确带来的误差,有效提高了BDS定位精度和稳定性.     

群的概念教学中几个有限生成群的例子

群的概念是抽象代数中的最基本的概念之一,在抽象代数课程的教学环节中融入一些有趣的群例,借助于这些较为具体的群例来解释抽象的群理论,对于激发学生的学习兴趣以及锻炼学生的数学思维能力等方面都会起到一定的积极作用。该文介绍了一种利用英文字母表在一定的规则下构造的有限生成自由群的例子,即该自由群的同音商,称为英语同音群。此外,该文结合线性代数中的矩阵相关知识,给出了有限生成群SL₂(Z)以及若于有限生成特殊射影线性群的例子。