基于卡尔曼滤波的组网雷达系统目标跟踪分析

提出了一种快速卡尔曼滤波跟踪算法,用于组网雷达系统对机动目标的跟踪分析.该算法只需要组网雷达系统给数据处理中心提供每个接收机所测得的准确径向距离,然后根据推广卡尔曼滤波技术迭代估算出目标的位置.对机动目标的仿真结果表明,该算法不但大大减小了传统跟踪算法的运算复杂度而且具有优良的跟踪性能,尤其适用于近距离高速运动目标的准确跟踪.     

函数优化的量子蝙蝠算法

基于量子进化算法和蝙蝠算法,提出一种新型优化算法——量子蝙蝠算法。该算法采用量子位对蝙蝠的位置进行编码,用量子旋转门实现对蝙蝠最优位置的搜索,用量子非门实现蝙蝠的变异以避免早熟收敛。通过对典型复杂函数的实验和与其他算法的比较,结果表明,该算法能够有效避免局部最优,全局寻优能力强。     

函数优化的量子蚂蚁算法

借鉴蚁群算法的进化思想,提出一种求解连续空间优化问题的量子蚂蚁算法.该算法主要包括全局搜索、局部搜索和信息素强度更新规则.在全局搜索过程中,利用信息素强度和启发式函数确定蚂蚁移动方向.在局部搜索过程中,提出了基于Delta势阱的量子搜索,以改善寻优性能,加快收敛速率.通过实例验证表明了该算法的有效性.     

函数优化的元胞蚂蚁算法

蚂蚁算法是一种源于大自然中生物世界的新的仿生类算法,已在一系列困难的组合优化问题求解中取得了成效;元胞自动机作为一种离散的动态模型在大规模的仿真计算能力方面为研究系统的行为提供了有效的虚拟实验室.基于蚂蚁算法和元胞自动机的原理,提出了一种元胞蚂蚁算法及其数学描述,可用于求解连续系统的优化问题.算法在MATLAB环境下实现,并对一些难题实例进行了验证和测试,获得了较好的效果.     

求解多峰函数优化的小生境克隆选择算法

分析了传统的用于多峰函数优化问题的小生境遗传算法的特点和不足,基于免疫系统中的克隆选择原理,运用记忆算子、抑制算子和重组算子等技术对克隆选择算法进行了改造,并引入一种新的小生境技术,提出了一种解决多峰函数优化问题的小生境克隆选择算法。最后,实现了该算法对单无人作战飞机（unmanned combat air vehicle, UCAV)多航路规划这类多峰函数优化问题的优化仿真,结果表明该算法简单有效。     

基于分布式免疫进化算法的函数优化

针对遗传算法在寻优过程和多峰值函数求解中出现的“早熟”问题以及免疫算法收敛速度较慢问题,将免疫算法和进化算法进行优势融合,并结合改进的进化算法的并行模型,提出一种新的算法--分布式免疫进化算法（distributed immune evolutionary algorithm,DIEA）。新算法主要包括记忆种群进化模块和子种群进化模块两个部分,子种群的主要功能是找出各个区间的局部最优解;主种群主要是进行全局搜索,寻找全局最优解。仿真实验表明,该算法具有很高的全局寻优能力和很快的收敛速度,适合求解复杂多峰函数优化问题。     

基于转换测量卡尔曼滤波算法的目标跟踪研究

在去偏转换测量中,先以目标的真实位置为条件求出真实的偏差和协方差阵,然后以传感器的测量为条件对真实偏差和协方差求取期望,这种方法求得的转换测量的偏差和协方差阵会引入附加的误差,因而不够精确。针对这种情况,直接以传感器的测量为条件求取转换测量的偏差和协方差阵,这种方法不仅精确而且简单。仿真结果表明算法的有效性。     

改进无色卡尔曼滤波算法在GPS系统中的应用

基于无色卡尔曼滤波算法在GPS卫星定位系统中的应用,提出了GPS卫星定位系统中的改进无色卡尔曼滤波算法.该算法在迭代一定次数后引入遗忘因子,根据误差协方差矩阵自适应调整无色卡尔曼滤波算法中的过程噪声方差矩阵,以提高模型的准确度.通过采集大量实测数据的仿真测试结果表明,改进无色卡尔曼滤波算法在定位精度上较元色卡尔曼滤波算法大幅提高,表明其对于精确定位有更加重要的意义和曼为广阔的应用前景.     

基于改进小生境演化算法的多峰函数优化算法

传统演化算法在求解复杂多峰函数优化问题时经常会出现早熟、收敛速度慢等问题,特别是对于有多个最优解的函数,往往只能找到个别的最优解.针对这些问题,提出了一种基于膈离机制与排挤机制相结合的小生境演化算法.利用隔离机制增强引导进化能力,利用排挤机制保证种群的多样性,同时,采用反序交叉算子进一步加强局部寻优能力.实验表明,使用该改进小生境演化算法求解函数优化问题能更有效地克服传统演化算法存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优解等缺点.     

控制系统多目标优化问题的寻优方向算法

本文从基本定义出发,把多目标规划问题的寻优算法思想引入控制系统,得出了一种不改变多指标的任何特性,直接求多目标优化控制系统的满意有效控制及满意有效指标的新的有效算法,同时还证明了该算法的收敛性和交互可调性,实际计算表明该算法是十分有效的。     

基于多卡尔曼滤波器的自适应传感器融合

准确估车前目标的位置和状态是车辆安全系统的一个重要组成部分,利用多传感器可以提高对目标测量的可靠性。给出了一种用于汽车防碰撞系统中估计车前目标位置的多传感器融合算法,根据车辆与目标之间的一步预测距离,从多个预置的卡尔曼滤波器中选择一个合适的滤波器来实时处理传感器的量测数据。该算法不仅可以有效地处理具有不同测量范围的传感器数据,同时还可以通过滤波器切换的方式,处理具不同数据速率的传感器数据。Monte Carlo数字仿真证明了该算法的有效性。     

基于双卡尔曼滤波的系统偏差消除方法

在非线性滤波问题中,一般对噪声有零均值的概率分布假设,但在实际工程中,这样的假设有时不成立,即存在一个固定的系统偏差。把该偏差当作系统待估计的参数,应用双卡尔曼滤波的基本思想,在估计状态量的同时估计出系统偏差,从而自适应地消除了其影响。以一个仅用测角信息的被动定位问题为例,经实验研究表明,提出的方法可显著改善收敛精度。     

Kalman滤波在财务预算中的应用

在棋盘式总帐借贷平衡原理的基础上,给出了企业的投入产出关系在财务上的表达形式,并应用ＫＡＬＭＡＮ滤波方法,实现了在总帐基础上的财务预算．     

拥挤交通网络中组合的交通出行、OD、路径分配与收费定价模型

提出交通网络中出行选择、讫点选择、路径选择和道路收费定价的组合模型。模型被表示为两层规划,低层表示出行选择、讫点选择和路径选择的随机均衡模型,预测驾驶员对道路收费模式如何响应;上层确定最优道路收费,以达到网络出行费用最小。     

吴桥县农牧业生产结构优化探讨

运用线性规划方法,以能量总产出最大为目标,对吴桥县种植业、畜牧业生产结构进行全面调整优化,得到结构合理、符合实际的农业生产系统,表1,参5。     

Systolic阵列实现解耦Kalman滤波计算

本文从并行的观点出发,分析了利用脉动阵列实现对解耦Kalman滤波的计算,并对计算步处理器的利用率等方面也进行了分析,说明了其实现的有效性。     

卡尔曼滤波在非寿险未决赔款准备金估算中的应用

在历史数据缺乏和数据质量较低的情况下,非寿险公司应用传统的准备金估计方法常存在估计精度不高的问题.本文通过状态空间来描述非寿险赔付过程,应用卡尔曼滤波来估计状态空间的转换参数,并分别预测损失频率和损失程度从而动态地估计未决赔款准备金.实证分析表明,在历史数据较少争存在错误数据的情况下,本方法对改善未决赔款准备金的估计是有效的.     

一种改进的CIC抽取滤波器设计

针对软件无线电系统中CIC抽取滤波器的应用需要,提出一种改进CIC抽取滤波器的设计方法。该方法通过引入COSINE滤波器和采用非递归并行结构,有效的解决了传统滤波器在旁瓣抑制性能和增益方面的不足,提高了滤波器的旁瓣抑制比,输出噪声较小。改进的CIC抽取滤波器不需要乘法器,所以硬件实现简单,稳定性高。最后通过仿真证明了该方法的有效性。     

卡尔曼滤波过程的稳定性研究

卡尔曼滤波器的稳定性并不能保证实际的滤波器算法具有收敛性,而传统的关于滤波发散的判定方法是基于量测不能出现野值这一严格的假设条件,具有一定局限性;并且通常关于滤波发散只是一种定性的描述,具有一定模糊性。为此,考虑到量测可能出现野值的情况,从滤波发散的具体数学形式出发,提出了卡尔曼滤波过程的稳定性概念,在此基础上给出了滤波发散的判定定理,既消除了通常关于滤波发散描述的模糊性,又降低了通常判定方法的要求。