基于多信息融合的汽车质心侧偏角估算

车辆稳定性控制系统因为其良好的主动安全性已经在汽车上广泛采用。对于汽车稳定性控制系统而言,横摆角速度和质心侧偏角是判断汽车运行情况的两个主要参考量。其中,车辆的横摆角速度可以通过横摆角速度传感器经过卡尔曼滤波直接得到,而质心侧偏角则必须通过估算得到。基于二自由度汽车动力学模型建立了一种车辆质心侧偏角估算器,该估算器包括基于车辆模型的卡尔曼滤波算法和动力学积分算法。在质心侧偏角较小的情况下,可认为轮胎的侧偏特性处于线性区域,故采用基于车辆模型的卡尔曼滤波算法,当质心侧偏角较大的情况下,切换为动力学积分算法。最后在Vedyna软件下搭建了该估算器的仿真平台,通过多工况的仿真,仿真结果表明该估算器可以准确估算车辆的质心侧偏角。     

禁忌搜索粒子滤波算法在目标跟踪中的应用

雷达目标跟踪量测系统常受到闪烁噪声干扰,导致传统滤波算法的滤波性能急剧下降甚至发散。针对标准粒子滤波算法存在粒子退化的缺陷,重采样环节引入禁忌搜索思想,提出了禁忌搜索扩展卡尔曼粒子滤波算法,驱散局部最优的粒子集,使其向全局最优位置靠近,提高采样粒子的有效性。结合交互多模型（IMM）,将算法与IMM-PF算法进行仿真比较,结果表明该算法对机动目标具有较优的跟踪性能。     

基于TDOA测量的协同导航建模与仿真

针对基于数据链的协同导航系统估计惯导误差的效率不高,研究了以伪距差测量实现无源协同导航的方法。设计通过直接对偏航角的估计提高修正惯导误差的效率。分析并介绍了方法的设计思想和特点,为双曲线/SINS组合导航系统设计滤了波器。仿真结果表明,通过测量伪距差的实现协同导航方法,可以修正惯导系统累积误差,提高惯导导航精度。     

Creating high‐frequency national accounts with state‐space modelling: a Monte Carlo experiment

This paper assesses a new technique for producing high‐frequency data from lower frequency measurements subject to the full set of identities within the data all holding. The technique is assessed through a set of Monte Carlo experiments. The example used here is gross domestic product (GDP) which is observed at quarterly intervals in the United States and it is a flow economic variable rather than a stock. The problem of constructing an unobserved monthly GDP variable can be handled using state space modelling. The solution of the problem lies in finding a suitable state space representation. A Monte Carlo experiment is conducted to illustrate this concept and to identify which variant of the model gives the best monthly estimates. The results demonstrate that the more simple models do almost as well as more complex ones and hence there may be little gain in return for the extra work of using a complex model. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.     

虚拟专有网络（VPN）与信息安全

提出了VPN（Virtual Private Network)是一种通信环境,也是一种组网技术的观点。分析了组建VPN的两种主流技术：路由过滤技术和隧道技术,消除了业界对隧道的诸多认识误区,并介绍 了3种重要的隧道技术：PPTP（Point to Point Tunnel Protocol),L2TP(Layer2Tunneling Protocol)和IPsec(IP Security)。最后从体系上对VPN按应用领域不同进行了分类,这将有助于从本质上认识VPN。     

卡尔曼半自适应模型在复杂河道实时洪水预报和行蓄洪调度中的应用

针对行蓄洪区复杂河道的特点,提出了行蓄洪区的计算与预报方法,使得卡尔曼半自适应滤波模型可以用于复杂河道行蓄洪的调度和实时洪水预报。把该模型用于淮河干流中游鲁台子——吴家渡河段的洪水预报和行蓄洪的调度,取得了较高的预报精度。     

基于回朔式EKF的多传感器融合在移动机器人自定位中的应用

提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器 (EKF)的多传感器融合系统 ,用于融合多个超声波传感器及光电编码器的测量值 ,并以该融合值来复位光电编码器 ,克服其累积误差的影响 .由于扩展卡尔曼滤波器是一项耗时的计算任务 ,为了满足实时性的要求 ,采用一种基于回朔式的算法 .仿真实验表明了该算法的有效性     

烟用丙纤丝束滤嘴调理剂的研制

为了提高丙纤丝束滤嘴成型效率和质量,降低成本,采用复配的方法由多种天然油剂配制而成的烟用丙纤丝束调理剂无色、无味、无毒,对改善丙纤加工性能,提高郑烟质量具有良好效果,其成本仅为常用三醋酸甘油酯的三分之一。     

丝网过滤器压降解析模型研究

根据壁流式不锈钢丝网过滤器一维结构模型,建立了过滤体内一维气体流动模型,并推导出解析解,根据解析解建立了过滤器过滤初期压降模型及过滤后期压降增长率模型,压降模型反映了丝网结构参数,过滤体结构参数,微粒大小及废气性质对过滤体压降的影响,此夺降模型简单有效,是丝网过滤器优化设计中不可缺少的理论工具。     

神经网络在捷联式寻北仪中的应用研究

介绍扫联式寻北仪的工作原理,研究当车体受到随机干扰时如何提高寻北仪的寻北精度问题,神经网络对非线性曲线具有较好的曲线拟合能力,用神经网络模拟寻北仪输出信号,用神经网络和低通滤波器相结合的组合滤波器对寻北仪输出数据进行处理,当系统受到冲击干扰时,用神经网络的输出代替实际传感器的输出,通过对实际的带有干扰的信号滤波结果表明,该组合滤波器能较好地抑制随机干扰对寻北结果的影响。