基于矢量频率锁定环的高动态GPS信号跟踪

研究了高动态环境下矢量跟踪算法在GPS接收机中的应用,提出了一种适合高动态环境的矢量频率跟踪算法。当接收机存在高动态时,与由其引起的多普勒频率的变化率相比,由卫星运动引起的多普勒频率的变化率非常小,多普勒频率的变化主要由接收机的动态引起。对各个通道来说接收机的速度与加速度等状态信息是共同的,因此利用矢量跟踪的方法从各个通道的量测数据中直接估计接收机的速度、加速度等状态,可以有比通常的标量跟踪更低的跟踪门限,而在相同的载噪比下,可以有比通常的标量跟踪更好的估计精度。给出了一种适合高动态环境的矢量频率锁定环(VFLL)的结构,详细分析了导航滤波器的系统转移方程与量测方程,讨论了导航滤波器的实现。利用非线性估计的方法代替鉴频器提取频率误差,提高矢量跟踪的性能。由于矢量跟踪的性能是与想定相关的,在典型的高动态情景下,根据具体的想定,利用仿真的方法分析了矢量频率锁定环的跟踪性能。仿真结果表明矢量跟踪在高动态环境下可以有比标量跟踪更好的优势,能很好地跟踪GPS接收机的高动态信号。     

基于UT变换的MMPHD机动目标跟踪

基于序列蒙特卡罗方法的多模概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)滤波算法及其改进方法,在预测过程中依据多个并行的状态转移模型将大量粒子散布到下一时刻目标所有可能出现的状态空间,从而实现目标状态的捕获。由于这些方法大量使用粒子,造成计算量巨大、算法实时性差。为此,提出了基于无迹变换的多模PHD机动目标跟踪方法。该方法利用最新量测信息获得粒子预测过程中的建议密度函数,从而将粒子聚合在目标最可能出现的状态空间邻域中,充分实现粒子的有效利用。仿真实验表明,论文提出的算法不仅显著减少了多模PHD算法的计算量,而且在一定程度上提高了多模PHD算法的精度。     

面向多极值质量特性的全局式序贯性实验设计方法

针对多极值质量特性的全局性建模和参数优化问题, 为降低实验设计样本量, 提高模型预测性能, 提出一种全局式序贯性设计方法. 首先在一定的初始实验设计方式下, 建立过程粗略的SVR模型; 而后根据模型中支持向量的分布, 在支持向量样本各维度的45度角或轴向方向同步地增加实验点, 再拟合过程新的SVR模型; 如此迭代进行, 当模型精度达到要求或样本量达到上限时终止序贯性设计. 仿真与实证研究表明, 该方法能够在可行域全局的范围内将实验点合理地分配在质量特性的多个极值附近, 避免了传统的单路径式序贯性设计只能发现单个极值的不足, 充分提高了实验效率; 与均匀空间网格设计、 拉丁超立方设计和均匀设计相比, 在样本量接近的情况下, 基于全局式序贯性设计的SVR 模型的预测均方误差至少降低了30%; 而在预测误差较为接近的情况下, 全局式序贯性设计的样本量至少降低了12%.     

通货膨胀与股票收益:需求冲击与供给冲击效应分解

将影响宏观经济波动的冲击分解为两类:供给冲击和需求冲击,并考察它们对通货膨胀和股票收益关系的影响.一个简化的理论模型表明,供给冲击导致通货膨胀与股票收益负相关,而需求冲击则导致通货膨胀与股票收益正相关;供给冲击下通货膨胀和价格水平都是逆经济周期的,而需求冲击下通货膨胀和价格水平则是顺经济周期的.以上结果也得到中国经验数据的支持.中国的经验还表明,短期股票收益动态更大程度上由供给冲击决定,而短期通货膨胀动态则主要由需求冲击决定.在总体或长期上,实际股票收益和通货膨胀呈现负相关关系,归因于两类冲击中供给冲击的效应占相对主导地位.     

复杂电磁环境生灭模型及特征生成

复杂电磁环境主要由各类辐射源辐射的电磁信号交互作用而产生。应用随机理论,建立了辐射源的生灭过程模型,采用蒙特卡洛方法动态仿真辐射源状态;建立了给定目标点的有效辐射源筛选、功率密度计算和辐射脉冲流密度计算模型;给出了仿真流程。满足电磁环境仿真的适应性、动态性和实时性需求。

Abstract：

Complex electromagnetic environment comes from many different radiations and their interaction. A birth-death model of radiant points was built on the stochastic theory, and then the states of radiant points were dynamically simulated by Monte Carlo. Some characters creating models were built, including model of filtering valid radiant points, model of power density computing and model of pulse steam density computing. Finally, a simulation process was proposed. All of those have met electromagnetic environment simulation requirement in adaptability, dynamic and real-time.     

基于SVM数据融合的实时粒子滤波算法

采用粒子滤波的目标跟踪算法在粒子数目较多时计算量大、实时性差,针对该问题提出了一种新的基于支持向量机数据融合的实时粒子滤波算法。该算法在估计窗实时粒子滤波的基础上,使用支持向量机融合窗内不同时刻粒子集,并根据融合的结果更新粒子权值,实现对目标状态的快速跟踪。相对于原算法采用最小化Kullback-Leibler距离来调整估计窗混合分布的权值,该方法的计算复杂度低、速度快,进一步提高了算法的实时性。对纯角度目标跟踪问题的仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

局部变权的公理体系

提出了局部变权的公理化定义,研究了与之相应的局部状态变权,得到了两类基本均衡函数.最后,作为原理的应用,给出了一个例子.     

瓶颈道路使用收费的理论及模型

从经典的瓶颈模型开始,论述了道路系统达到最优使用状态的可能性及措施,提出了道路使用的动态收费策略,并对进一步扩展瓶颈模型的有关问题作了探讨.     

支持向量机控制与在线学习方法研究的进展

支持向量机以其模型结构简单、较好的推广能力和全局最优解等特点已经被用来进行智能控制的研究,主要包括采用支持向量机回归的非线性时间序列的建模与预测、系统辨识等建模方面的研究以及优化控制、学习控制和预测控制等方面的研究以及采用支持向量机的故障诊断的研究。由于现有SVMR基于二次规划的优化方法不适合控制过程的在线训练,因此出现了对SVMR在线训练算法的研究。分析了国内外这些研究内容的最新研究进展,旨在探讨归纳支持向量机在控制领域研究的主要成果和存在的问题,以便为进一步的研究提供一定的支持与帮助。