粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量.相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率.     

主从关系数据库中关联规则挖掘算法研究

数据挖掘是计算机科学研究的重要领域之一.文章从主从关系数据集的角度开展关联规则挖掘研究,首先构建了主从关系数据库模型,在此基础上提出一种基于元组ID逆传输的关联规则挖掘算法(TIDRP),避免了挖掘过程中数据的集成过程,减少了资源的消耗,并使挖掘出的规则更符合实际情况.     

《中国国家级湿地自然保护区保护成效初步评估》中的偏差

对《中国国家级湿地自然保护区保护成效初步评估》一文中使用的方法、数据和结论进行了分析,发现作者建立的湿地自然保护区保护成效评估方法存在多方面的缺陷,主要包括没有区分人为因素的影响和自然生态系统的变化,评价因子缺乏与湿地的核心功能和保护目标的相关性.同时,在数据的来源和可靠性方面也存在一些问题.文章的重要结论没有任何的验证,结果自相矛盾.基于以上种种不足,作者在文中所做出的占总面积79%的中国国家级湿地保护区保护成效为差的结论不具可靠性.     

混沌直扩信号检测的最大Lyapunov指数方法

混沌直扩信号是一类兼有混沌信号和直扩信号优点的扩频通信信号,但带来优点的同时也使得传统直扩信号的检测方法不再适用于混沌直扩信号. 该文针对复杂环境下非合作混沌直扩信号检测的问题,分析传统直扩信号检测方法. 通过考察混沌特性判别混沌信号的方法,提出先通过C-C方法确定重要参数,以小数据量法计算接收信号的最大Lyapunov指数,实现对混沌直扩信号的检测. 验证了该方法在高斯噪声、衰落信道、多径信道、不同扩频比等条件下的适用性.     

基于web数据挖掘的协同过滤推荐算法

随着电子商务的发展状大,缺乏个性化服务成为制约电子商务发展的关键问题。基于web数据挖掘的电子商务推荐系统可以满足电子商务未来发展趋势的需要。本文以一组数据为实例阐述了基于web数据挖掘的协同过滤推荐算法是如何进行数据表示、近邻查询以及推荐产生这三个阶段的有效实施的。     

刚性多支点传动轴主共振分析

根据质心运动定理、Galerkin法和Heaviside函数,求得非惯性系下倾斜刚性多支点传动轴的弯曲运动方程.在此基础上,用多尺度法求得稳态下主共振的一次近似定常解.分析了主共振的振型、最大振幅、稳定性和振幅突变性.结果表明:传动轴的弯曲运动方程是Duffing方程;主共振时,各段轴相互影响;每段轴主共振的振型与两支点轴主共振的振型相同;主共振的最大振幅在最大跨距的轴段上;主共振时,轴的振幅有可能突变,振幅突变的频率区间长度很小,其频率略小于固有频率.     

EM300X系列多波束ALL数据格式解析

Kongsberg Simrad公司生产的EM300X多波束测深系统所采集的原始数据以．ALL（_RAW．ALL）二进制方式存储,这种存储方式为海量多波束数据节省了存储空间,却给后继的研究带来困难。为便于数据处理及误差分析,须将该数据格式解析,提取所需的原始信息。以VC＋＋6．0作为开发平台,通过分析ALL格式结构,根据其内部数据包的数据结构和标识码读取数据包中的数据,提取所需数据以文本格式输出,为更好地利用这种数据奠定基础。     

基于构造物特征点的矢量数据化简算法

在进行公路矢量数据化简时,采用已有算法,一些构造物可能会在转换低比例尺时被不正确地化简掉,影响应用的正确性.提出了一种基于构造物特征点的二级矢量数据化简算法,根据空间位置提取高速公路中的构造物点,进行一级化简,构成构造物特征点,以每个特征点作为分割点,将整个曲线划分为若干子曲线,在每个子曲线中采用Douglas-Peucker算法进行二级化简,最后进行子曲线合并,并设计了一种多比例尺矢量数据组织的构建方法.实验表明该数据化简算法能够有效化简数据,并且保存完整的构造物特征点,选取的多级比例尺能够满足应用的需求.     

Data association based on target signal classification information

In most of the passive tracking systems, only the target kinematical information is used in the measurement-to-track association, which results in error tracking in a multitarget environment, where the targets are too close to each other. To enhance the tracking accuracy, the target signal classification information （TSCI） should be used to improve the data association. The TSCI is integrated in the data association process using the JPDA （joint probabilistic data association）. The use of the TSCI in the data association can improve discrimination by yielding a purer track and preserving continuity. To verify the validity of the application of TSCI, two simulation experiments are done on an air target-tracing problem, that is, one using the TSCI and the other not using the TSCI. The final comparison shows that the use of the TSCI can effectively improve tracking accuracy.     

基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code,STBC)识别中多种编码类型难区分的问题,提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法.该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理,输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取,全连接层对特征进行映射,实现对6种STBC类型的识别.仿真实验结果表明,在无信道和...