两均匀分布总体参数的比较

通过对两均匀分布总体的未知参数的研究,解决了未知参数比的点估计、区间估计及假设检验.置信水平为0.99时,对其常用置信区间和最短置信区间进行比较,结果表明:从两个均匀分布总体取样本容量相同时,两者长度的绝对误差随样本容量的增大而减少,两者的相对误差随样本容量的增加而增加.     

基于卷积神经网络的移动机器人声源定位方法综述

听觉系统是机器人感知周围环境信息的重要途径之一,精准有效地进行声源定位,可极大提高移动机器人的感知与决策能力。将声源定位应用于危险环境救援与巡检具有重要工程意义。随着深度学习的广泛应用,引入卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)的声源定位效果显著改善。将移动机器人声源定位研究从网络架构与改进、声音特征类型、数据仿真与增强,以及多模态信息融合四个角度进行综合对比及分析,并对技术的应用提出思考与展望。     

含未知输入非线性系统的扩展平方根容积卡尔曼滤波算法

针对工程实际应用中存在的未知输入会导致经典的非线性滤波器状态估计精度下降甚至滤波发散的问题,提出了一种基于最小方差无偏估计(minimum variance unbiased estimation, MVUE)准则的扩展平方根容积卡尔曼滤波(extended square-root cubature Kalman filter, ESRCKF)算法。首先,结合上一时刻未知输入估计值对状态一步预测值进行修正,得到含未知输入条件下的状态预测值。其次,设计新息并采用加权最小二乘(weighted least squares, WLS)法获取当前时刻未知输入的无偏估计。最后,通过最小化协方差矩阵的迹,同时采用拉格朗日乘子法和舒尔补引理得到系统状态的最小方差无偏估计。仿真结果表明,相比于现有的非线性滤波算法,ESRCKF算法提高了在处理含未知输入非线性系统时的状态估计精度,并能同时实现系统状态和未知输入的最优估计,验证了该算法的有效性。     

论文的价值重在质

近年来,我国科研论文发表数量突飞猛进。有最新的媒体数据显示,我国科技人员发表的期刊论文数量,已经超过美国,位居世界第一。然而据统计,这些科研论文的平均引用率却排在世界100名开外。可谓真正极好的论文,在中国还是凤毛麟角。     

基于多尺度特征混合注意力的连续帧深度估计

目的 估计获取拍摄物体到相机之间距离的深度信息是单目视觉 SLAM 中获取深度信息的方法,针对无监督单目深度估计算法出现精度不足以及误差较大的问题,提出基于多尺度特征融合的混合注意力机制的连续帧深度估计网络。 方法 通过深度估计和位姿估计的两种编码器解码器结构分别得到深度信息和 6 自由度的位姿信息,深度信息和位姿信息进行图像重建与原图损失计算输出深度信息,深度估计解码器编码器结构构成 U 型网络,位姿估计网络和深度估计网络使用同一个编码器,通过位姿估计解码器输出位姿信息;在编码器中使用混合注意力机制 CBAM 网络结合 ResNet 网络提取四个不同尺度的特征图,为了提升估计的深度信息轮廓细节在提取的每个不同尺度的特征中再进行分配可学习权重系数提取局部和全局特征再和原始特征进行融合。 结果 在 KITTI 数据集上进行训练同时进行误差以及精度评估,最后还进行了测试,与经典的 monodepth2 单目方法相比误差评估指标相对误差、均方根误差和对数均方根误差分别降低 0. 034、0. 129 和 0. 002,自制测试图片证明了网络的泛化性。 结论使用混合注意力机制结合的 ResNet 网络提取多尺度特征,同时在提取的特征上进行多尺度特征融合提升了深度估计效果,改善了轮廓细节。     

基于改进粒子滤波算法的车速估计

针对基于粒子滤波算法设计的车速估计器因提议分布与实际分布不一致导致粒子退化使估计误差变大的问题,提出了一种通过修正提议分布减弱粒子退化影响的改进粒子滤波车速估计器。首先,基于车辆运动学模型和传感器特性建立系统的状态转移方程和观测方程。然后,利用传感器测量值与粒子状态值的差值设计提议分布修正项对状态转移方程进行修正,并对过程噪声做自适应处理。最后,利用CarSim-Simulink联合仿真平台在双移线工况和正弦转角输入工况下进行仿真验证。与自适应粒子滤波器相比,双移线工况下改进粒子滤波估计器产生的纵向速度估计值和侧向速度估计值的平均绝对误差分别减小了40.25%和55.71%;正弦转角输入工况下,改进粒子滤波估计器产生的纵向速度估计值和侧向速度估计值的平均绝对误差分别减小了47.00%和41.21%。     

一种基于模糊规则的模糊辩识方法

提出了一种基于模糊聚类和最小二乘估计方法的模糊辨识方法。该方法是基于模糊聚类,计算给定样本在各类中的隶属度,并给出输入变量的隶属度函数。利用递推最小二乘估计辩识模糊模型的后件参数,本文给出了详细的的算法。为了验证该方法的有效性,本文给出了Ｂｏｘ－Ｊｅｎｈｉｎｓ数据的辨识结果。     

基于非线性预测滤波的卫星姿态确定

为了提高卫星姿态确定系统的精度和可靠性,采用由姿态动力学与运动学方程构成的非线性卫星姿态运动模型,结合陀螺和矢量观测信息来确定卫星姿态。针对转动惯量变化等引起的模型不准确问题,研究基于预测滤波实现姿态估计的关键技术。仿真结果表明,在恰当选取加权阵的前提下,该方法可实时估计模型误差,当用低通滤波去除高频噪声的模型误差进行补偿后,大大削弱了模型不准确对姿态估计精度的影响,其估计效果明显优于传统的扩展卡尔曼滤波,由此验证了预测滤波在卫星姿态确定中的有效性和精确性。     

集体消耗公共资源的谋利行为的3种均衡及成员数量对效率的影响

在建立弱再生的资源的再生速度模型和谋利行为对资源的消耗模型的基础上,推导出在谋利行为下的弱再生的公共资源的均衡曲线与均衡模型;利用此模型分析了个人非理性、个人理性及集体理性时的不同均衡点,分析了这些均衡点之间的关系,并且提出引入惩罚函数来实现在集体最优均衡点,从而实现了有利于社会的行为控制.最后讨论了具有公共资源的集体中的成员数量对谋利行为收益的影响,主要得出3点重要结论:[1]在个体数量充分多的情况下,如果没有管理者进行控制,一般都会发展成过度谋利行为,从而对资源造成巨大的危害.[2]税收等惩罚函数的意义,不仅仅是养活政府和社会财富进行再分配,更在于能够对过度谋利行为具有抑制作用.[3]在不影响资源的功能的前提下,应当对公共资源尽可能细小的分割,使占有公共资源的集体尽可能的小.这样可以使保护资源管理成本达到最低,从而使人们的谋利行为的长远效益最大.