Generalized reliability measures of Kalman filtering for precise point positioning

To deal with the adverse influence of model failures on Kalman filtering (KF) estimation, it is necessary to investigate the generalized reliability theory, including the model failure detection and identification method as well as the separability and reliability theories. Although the generalized reliability theory for the least square has been discussed for many decades, the generalized reliability theory of KF is not widely discussed. Compared with the least square, KF includes not only the measurement model, but also the dynamic model. In KF, the predicted value of the state parameters from the dynamic model is considered as pseudomeasurements and combined with the observed measurements to compose the form of the least square. According to the reliability of the least square, the generalized reliability of KF is derived. Then, the dynamic model failure of precise point positioning is simulated to demonstrate the usage of the generalized reliability theory. The results show that the adverse influence of the dynamic model failure is more severe than that of the measurement model. Moreover, it is recommended that the model failure identification should always be used even if the overall model test passes. It is shown that the derived generalized reliability measures are suitable for the generalized KF estimation.     

基于交互式多模型的VR系统头部运动预测算法与仿真

虚拟现实系统中的视觉延迟会严重破坏其沉浸感,是导致仿真病的重要原因之一.针对此问题,栽分析头部运动特点基础上,采用常速模型和"当前"统计模型构成的模型集合描述头部运动,建立了交互式多模型预测滤波器对头部位置进行预测,并对预测效果进行了仿真验证.仿真结果表明,相比以往采用单一、固定模型描述头部运动的预测器,该预测器提高了头部位置预测精度,从而更加有效地补偿了VR系统中的视觉延迟.     

经典阿贝-波特和空间滤波学生实验系统的优化设计及其实验验证

本文通过计算机编程实现了对实验系统参数的优化设计,并选取其中一组计算结果搭建了实验平台,再现了经典的实验结果,验证了阿贝的二次成像理论,在此基础上成功编排了学生实验,编写了实验讲义.     

生物膜过滤深度净化用水的试验研究

以古交镇城底煤矿生活污水处理厂二级出水为研究对象，采用F／BF净化工艺，进行了污水深度处理的生产性试验。研究表明，该工艺对二级处理后的生活污水具有稳定、高效的净化能力，出水水质基本达到地面水Ⅳ类标准，可用于工业冷却水和低压水暖锅炉补充水，具有显著的经济效益和环境效益。试验还对不同滤料进行了分析，认为作为工业废料的炉渣是一种廉价、高效的新型生物膜过滤材料。     

时空二维统一随机滤波理论

基于加权最小二乘原理，本文提出了一种时空二维统一随机滤波理论，利用该理论可使多传感器的数据融合和时间上的预测滤波一次完成，其性能与时空二维分开滤波等效。     

一种加白化预滤波的回波抵消算法

研究了话音通信中的回波抵消问题，尤其是传统ＬＭＳ算法的收敛性问题。提出了一种加白化预滤波的块修正ＬＭＳ自适应抵消算法（ＷＢＬＭＳ）。计算机模拟结果表明，ＷＢＬＭＳ算法的收敛性明显优于传统的ＬＭＳ算法，增加的运算量也极少。     

线性Zakai方程的近似解及其收敛阶数

文中针对非线性滤波问题的有限维逼近中出现的线性 Zakai方程的求解,提出一个递推的算法。当步长为△时,所得的近似解在充分大的概率下,以阶数为△~(1/2)的速率一致收敛于原方程的解。     

基于Timed-HITS与协同过滤的混合推荐算法

用户间的信任关系、用户对商品的偏好兴趣及商品的时效性都会影响对商品的推荐效果.将这些因素引入到基本的HITS算法中,对HITS算法进行了改进.将用户对商品的偏好兴趣矩阵进行了改进,利用隐馈数据通过逻辑回归算法估计用户对商品的偏好兴趣,对评分为零的情况赋予了不同的偏好兴趣度,这样更符合实际.将改进的HITS算法和协同过滤算法相结合得到一个混合推荐算法,同时将用户分为活跃用户和非活跃用户分别进行推荐.将提出的算法在Movielens数据集上进行了试验,结果表明该算法在一定程度上缓解了数据稀疏和冷启动的问题,推荐效果优于基于用户的协同过滤算法.     

一种基于旁信息增强的协同过滤自动编码器模型

针对用户评分预测不准确的问题,提出了一种基于旁信息(side-information)对用户兴趣进行预测的协同过滤自动编码器推荐模型,给出了模型的设计原理、损失函数以及具体结构.模型使用单隐藏层自动编码器实现,用户评分与旁信息同为模型的输入/输出数据,旁信息也直接参加模型的训练,这种设计不仅降低了模型的规模和复杂度,而且旁信息可以直接对用户兴趣进行修正.同时,通过对训练数据集合的合理划分与扩充,使得训练的网络模型增加了表达能力.在真实数据集上的对比实验表明,本文提出的方法提高了评分预测的准确度,具有一定的实用价值.     

融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法

针对绝大多数用户消费习惯对地理位置的敏感性,以及推荐过程中的"长尾效应",提出融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法。对传统的协同过滤算法作出2点改进:第一,将用户兴趣偏好与位置偏好相结合,提出一种新的基于地理位置的用户相似度计算方法;第二,在预测评分时,引入物品流行度权重,合理地调整流行物品和长尾物品的推荐期望值。使用Foursquare数据集作为实验数据集,与相关算法进行对比实验。结果表明,改进算法能有效提高推荐的精度和推荐结果的多样性。