带有色观测噪声多传感器信息融合稳态Kalman跟踪滤波器

针对带有色观测噪声的目标跟踪系统,分别用基于ARMA新息模型和基于R iccati方程的两种方法,在线性最小方差信息融合准则下,提出了多传感器按矩阵加权、对角阵加权和标量加权的三种信息融合稳态Kalman跟踪滤波器.仿真说明了三种加权滤波器的误差的差别不明显,但按标量加权滤波器显著地减少了计算负担,便于实时应用,且验证了两种方法所得结果相同.应注意在构造ARMA新息模型时,必须进行多项式矩阵的左素分解,才能得到正确的ARMA新息模型.     

高频等位基因HLA-A*1101重链胞外域-BSP融合蛋白原核表达载体的构建及表达鉴定

目的:构建HLA-A*1101重链胞外域羧基端融合生物素化酶B irA底物肽(BSP)的融合蛋白(HLA-A11-BSP)原核表达载体,并在大肠杆菌中表达该融合蛋白。方法:以RT-PCR法扩增并克隆HLA-A*1101重链基因的cDNA,以PCR方法构建HLA-A11-BSP的表达载体,在大肠杆菌BL21(DE3)中诱导表达,并以免疫印迹法进行鉴定。结果:从HLA-A2阴性的供者外周血单个核细胞中克隆到HLA-A*1101重链基因的cDNA,以此cDNA为模板,将编码HLA-A*1101重链胞外域1~276序列与编码BSP的序列融合,构建HLA-A11-BSP融合蛋白表达载体,重组质粒经测序验证。融合蛋白在BL21(DE3)中诱导后获得高效表达,约占菌体总蛋白的20%;其相对分子质量约为35 000,与理论值一致。免疫印迹分析显示表达产物主要存在于包涵体中,上清液中几乎无任何产物存在。结论:成功构建表达HLA-A11-BSP融合蛋白的原核表达载体,该融合蛋白在大肠杆菌中以包涵体形式获得高水平表达。     

量测点迹空间聚类的多传感器多帧检测算法

针对强干扰环境下微弱目标检测算法运算复杂度高、虚假目标数量多等问题, 利用目标量测点迹在多传感器之间的分布特性及目标能量的可累加性, 提出一种量测点迹聚类的多帧检测算法。该算法首先利用同源检测对多传感的器量测点迹的有效性进行判断,实现杂波/噪声剔除;其次在空间和时间两个维度对目标的能量进行积累实现微弱目标检测。仿真结果和性能分析表明, 该算法能够大幅降低运算复杂度, 提高虚假目标的抑制能力, 并能够提升微弱目标的检测概率, 验证了该算法的有效性和工程的可行性。     

基于多尺度特征选择与融合的目标检测方法

针对多尺度目标检测中特征图特征混淆和特征丰富程度不足的问题,提出一种基于多尺度特征选择与融合的目标检测算法。设计了一个特征选择模块来分离出不相关的特征,并结合特征金字塔网络形成特征选择网络结构,降低特征图中不同尺度目标的局部特征对当前尺度特征的干扰;提出一种浅层特征融合方法,将浅层特征逐级融合到较深层级特征中,解决特征图的特征不够丰富问题。结合特征选择架构和浅层特征融合架构,在PASCAL-VOC2007数据集上进行测试,结果mAP达到了80.1%。相较于基础的单阶段目标检测(single shot detection, SSD),所提算法的网络性能可提高2.9%,且在一些小目标和遮挡目标的检测效果上有明显的提升。通过对比和消融实验,证明了所提方法的有效性。     

零示法——相变物质熔化热的测定

本文采用一种新的测定相变物质方法——零示法。此法准确、迅速、实用性强,设备简单,较DSC等便宜易取。并对误差、测定方法和热平衡进行了讨论。     

多传感器ARMA信号观测融合Wiener滤波器

利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,提出了多传感器加权观测融合Wiener信号滤波器.可统一处理信号融合预报、滤波和平滑问题.同集中式观测融合方法和分布式状态融合方法相比,不仅可得到全局最优Wiener信号滤波器,而且可显著地减小计算负担,便于实时应用.一个两传感器位置跟踪系统的仿真例子说明其有效性.     

空调蓄冷介质融解潜热理论分析

介绍了作为空调蓄冷介质的共晶盐的构成,给出了共晶盐融解潜热的理论表达式,并采用规划论的方法,为寻求具有目标融解潜热的蓄冷介质提供了理论依据．     

钨渣合金铸铁磨球的开发研究

由于高铬铸造磨球生产成本高,熔铸工艺复杂,参数控制要求很严格,工艺出品率低等问题,使其进一步推广应用受到限制,本文拟采用复合变质的方法结合相应热处理,开发价廉、生产工艺简单的新钨渣合金系磨球,以满足矿山、冶金、建材、交通等部门的迫切需要.     

一种基于多算法协同定位的蜂窝无线定位算法模型

基于数据融合的概念和原理,采用到达时间差(TDOA)定位技术,将其应用于多算法协同定位,进一步提高对移动台(MS)定位估计的准确性。最后仿真结果表明利用此多算法协同定位模型,能得到更准确可靠的移动台估计位置,有效地提高了定位精度。     

带相关噪声的观测融合稳态Kalman滤波算法及其最优性

对于带相关的输入白噪声和观测白噪声及相关观测白噪声的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘(wLs)法提出了一种加权观测融合稳态Kalman滤波算法,并基于信息滤波器证明了它同集中式观测融合稳态Kalman滤波算法功能的等价性.因而,它具有渐近全局最优性,且可减少计算负担.一个跟踪系统数值仿真例子验证了它的功能等价性.