关于NUT-taub-like时空中圆形轨道完整不变性的研究

在NUT-taub-like（NT-like）时空性质和测地线性质的基础上,研究矢量沿闭合圆形轨道的平移变换.研究结果表明具有r和两个分量的矢量,当它沿赤道平面内的圆形轨道做平移变换时,存在一个量子化的完整不变性的带状结构,这反映出引力磁单极（NUT参数）对NT-like时空的影响和作用.     

关于Hill密码密钥空间大小的计算

初步综述了一些著名密码体制的密钥空间大小的计算,着重阐述了计算Hill密码的2阶可逆加密方阵个数(即密钥空间大小)的方法,给出了2阶Hill密码的密钥空间的计算表达式。     

一种基于奇异值分解的非线性滤波新算法

提出一种基于奇异值分解的无导数卡尔曼非线性滤波新算法对UKF算法进行改进.该算法利用奇异值分解作为工具,将原算法中的协方差矩阵进行奇异值分解,可以在一定程度上避免在递推过程中,由于计算误差和舍入误差而引起的协方差矩阵失去正定性,从而导致算法失效的问题.在不降低滤波精度,不增加算法复杂度的前提下,新算法具有很好的数值稳定性.实例仿真结果验证了本方法的有效性.     

被动定位跟踪中的非线性滤波技术

针对被动定位跟踪中状态空间模型非线性程度较高所引发的滤波精度偏低的问题,分析和总结了已有的包括推广卡尔曼滤波(EKF)、修正增益的推广卡曼滤波(MGEKF)、二阶滤波、自适应推广卡尔曼滤波(AEKF)等各种次优递推滤波算法的特点。在此基础上重点论述了一种基于贝叶斯原理的序贯蒙特卡罗粒子滤波技术,该方法通过粒子的加权和表征后验概率密度,获得状态估值,在处理非线性非高斯系统的状态估计问题时精度逼近最优,鲁棒性更好。     

机动天基平台惯性/天文组合导航的研究

为了实现机动天基平台的长时间、高精度和低成本自主导航,采用了低精度惯性导航系统和天文导航系统进行组合。以扩展卡尔曼滤波算法为基础,通过建立系统状态方程和量测方程,并进行量测方程的线性化,将捷联惯导和星敏感器分别测得的姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,从而修正捷联惯导系统的导航参数。仿真结果表明,在1000s内,平台姿态角误差稳定收敛在20?,定位误差优于纯惯导解算,证实了该方案的实用性。     

组网雷达系统对于高加速机动目标的精确跟踪研究

针对多基地雷达系统跟踪近距离高加速机动目标的场合,提出了一种并行扩展卡尔曼滤波算法。该算法首先建立起组网雷达群跟踪目标运动形态的观测模型,然后将三维加速度矢量引入到目标的运动模型中,通过并行计算的方式,在对加速度进行合理估计的基础上对量测数据进行卡尔曼滤波跟踪分析,获得目标的精确轨迹。仿真结果表明,该算法不仅能快速精确计算目标的位置和速度,而且具有很好的瞬态特性和稳态特性。     

长纤维高速过滤器的运行动力学研究

为对长纤维高速过滤器的模拟分析、运行控制及效果预测提供理论依据,在深入分析长纤维高速过滤器深层过滤机理及积泥形态的基础上,结合试验观察,借鉴半经验、半理论模型,建立了用以表征长纤维高速过滤器运行特性的水头损失方程及传质动力学模型.通过大量试验测定和对初始滤速为30 m/h时的模型计算与实测结果的比较表明,除沉淀出水过滤前期滤出水浊度计算值与实测值误差较大外,其余各范围计算值均吻合良好,证明了假设的合理性及模型的有效性.     

削减NLOS误差的UWB室内定位算法

为了解决非视距(non-line of sight, NLOS)环境下超宽带(ultra-wideband, UWB)室内定位精度低的问题,提出一种基于到达时间差(time difference of arrival, TDOA)的UWB室内定位算法来削减NLOS误差,提高定位精度。利用卡尔曼滤波算法,初次估计移动标签节点与各锚节点间的TDOA值;基于TDOA差值进行NLOS误差判别,依据判别结果对受NLOS误差影响的测量值进行视距(line of sight, LOS)重构,并利用仅受LOS误差影响的历史值更新卡尔曼滤波的协方差阵;利用Chan-Taylor算法进行迭代计算,得到最终精确的定位结果。实验结果表明,在LOS环境下,提出的算法能达到分米级的定位精度;在受NLOS影响的环境下,该算法能有效提高定位精度,减小定位误差,具有更好的稳定性。     

全路网改进动态O-D反推模型

针对动态O-D矩阵在全路网中难以直接获得的问题,提出了一种改进的反推模型。首先提出了以最小化观测值与反推值偏差的绝对值之和作为目标函数的路口参数优化模型,并采用遗传算法求解,设计了编解码方案。将反推得到的路口转向流量和流量检测系统中得到的路段流量共同作为已知量,建立了其与全路网动态O-D矩阵的动态关系,增强了系统的静定性。以反推值与最优历史值的偏差作为状态变量,建立了基于Kalman滤波的状态空间模型,并采用扩展Kalman滤波求解。仿真结果表明,模型和算法具有较好的精度、效率和鲁棒性。     

基于多尺度形态学滤波的CT图像疑似肺结节提取

CT图像中疑似结节病灶区域的分割和提取是肺部CAD系统的关键和难点.研究一种基于肺结节几何特征的多尺度形态学滤波的疑似结节区域提取算法,构造了一组不同尺度的类圆形结构元素进行形态学滤波.经过多尺度处理,不同大小的疑似肺结节区域得到增强和突出,气管、血管等线形解剖组织得到了削弱和抑制,结构元素的几何参数及二值化阈值参数的选取不需要人工设置.实验结果表明,该算法可以较好地实现不同大小疑似结节区域的自动提取.