基于无迹粒子PHD滤波的序贯融合算法

针对在杂波、漏检和非线性情况下,粒子概率假设密度滤波（particle probability hypothesis density filter, P-PHDF）算法估计精度不高、滤波发散及粒子退化等问题,提出了一种基于无迹粒子概率假设密度滤波（unscented particle PHDF, UP-PHDF）的序贯融合算法。利用无迹粒子滤波（unscented particle filter, UPF）实现PHDF,由UKF算法得到更好更优的重要性密度函数并从中采样,使粒子的分布更接近多目标概率假设密度分布;另外,为进一步提高滤波算法的性能,实现基于雷达和红外传感器的UP-PHDF序贯融合算法,通过两传感器交替滤波保证目标状态的可观测性。在复杂环境下,仿真结果表明该算法的估计精度和稳定性明显优于单传感器P-PHDF算法。     

扰动康托集子集的Hausdorff维数

讨论了一类与ω相关的扰动康托集 E(ω) 的子集 Bp(ω) 在相容与不相容两种情况下其 Hausdorff 维数的相关性质,并得出了子集 Bp(ω) 的 Hausdorff 维数的具体值.     

Chan-Vese模型下的复合多相水平集图像分割

Chan-Vese模型(C-V模型)能够实现图像的二区域分割,但在多区域分割上存在局限. 目前解决C-V模型多区域分割问题有两种方案：一是采用多水平集同时收敛的并行多相分割;另一种是采用多水平集依次收敛的串行多相分割. 文中将两种方案结合起来,利用并行多相算法表示区域量大和串行多相算法分割效率高的特点,提出基于C-V模型的复合多相水平集分割算法,增加了串行结构下的分割区域量,也提高了并行结构下各水平集的实际分割效率. 实验结果表明,该方法可实现多区域分割,并能检测由弱边缘构成的子目标.     

模糊数据关联在多传感器多目标跟踪中的应用

运用现代数学中的综合分析方法 ,对杂波环境下多传感器多目标跟踪中的模糊数据关联算法进行了研究 ,讨论了两航迹状态估计向量间关联度的度量、评价方法和模糊关联准则 ,并对算法进行了仿真分析 ,结果证明模糊关联算法对数据关联的质量有明显改善     

平面上一类特殊齐次Moran集的Packing维数下界

研究构造了平面上一类特殊的齐次Moran集,通过分析其结构并利用分形几何中计算维数的方法和技巧,证明得到了它们的Packing维数下界。     

强G-预不变凸函数的性质研究

给出了强G-预不变凸函数的一些新的性质,这些性质在数学规划中有着重要的应用.     

一种最优抗扰自适应控制

针对含未知干扰系统研究了具有最优抗扰性能的自适应控制问题.利用对象参数的先验知识和量测数据构成可实时更新的非空模型集合,以系统的整体性能指标为辨识准则,在模型集内优化选取最优标称模型,完成对象模型的在线最优辨识.然后根据-1优化设计方法以闭环系统整体性能为指标,在线设计最优闭环控制器.上述两方面结合起来给出了一种最优自适应控制策略.由于辨识准则与控制目标是一致的,文中的方法能够有效地解决自适应系统的性能优化问题和辨识与控制的相互配合等问题,且能给出可验算的性能指标.     

剩余型直觉模糊推理的三I方法

要本文研究了由左连续三角模所生成的直觉三角模的性质,给出了与直觉三角模相伴随的剩余型直觉蕴涵算子的等价刻画,揭示了直觉模糊蕴涵算子和模糊蕴涵算子的关系．结合模糊推理的三I方法,针对剩余型直觉蕴涵算子,提出直觉模糊推理IFMP问题的三I方法和分解方法,给出两种方法的求解公式,并讨论了它们的还原性,证明了三I方法和分解方法具有良好的还原性．最后提出了IFMP问题的a-三I方法．并给出相应的算例分析．     

一类Cantor-Moran谱测度的极大正交集

该文讨论了一类Cantor-Moran 谱测度. 利用极大映射刻画了所对应的平方可积函数空间中所有的极大正交集, 这为寻找此函数空间更多类型的谱提供了很好的渠道, 也便于傅里叶级数收敛性的研究.     

平面的一类开域上不存在加倍测度

通过直线上的一类胖Cantor集构造了[0,1]~2上的一类开域,使得在这类开域上不存在加倍测度,并且构造一个R~2上的有界若当闭域Ω,使得Lebesgue测度L在其上的限制不是加倍测度.