基于IDSQ的自适应动态协同自组织算法

在无线传感器网络中传感器节点相互协同完成感知任务,以传感器量测的信息效用与获取量测的能量消耗来折中地选择参与节点,但用户对服务质量(QoS)的需求并没有在节点选择时得以体现.为此,提出一种自适应动态协同自组织算法(A-DCS).该算法能根据用户给定的精度需求,自适应地选择簇首,确定参与感知任务的簇成员顺序和个数,并计算相应的能量消耗.以目标跟踪为应用背景的仿真结果表明,在跟踪精度和能量消耗2个指标下,该算法优于信息驱动传感器查询(IDSQ)和动态协同自组织(DCS).     

一种提高雷达作用距离的有效方法

雷达的作用距离与雷达对目标的最低可检测信噪比直接相关,现代雷达要达到对目标的可靠检测,一般要求单个脉冲的信噪比为13dB左右．为此,将低门限检测、卡尔曼滤波与动态规划算法相结合,以在雷达中实现检测前跟踪,并给出了检测前跟踪与检测后跟踪相衔接的方法．该方法使雷达将可靠检测的信噪比降到7dB左右,相当于将雷达的最大作用距离提高了近40％．仿真结果表明,所提出的方法是可行而有效的。     

一类非线性滤波器—— UKF 综述

回顾了UKF算法的发展，从一般意义讨论了UT变换算法和采样策略的选择依据，并给出了UKF算法描述．从条件函数和代价函数入手，在给出多种采样策略的基础上对UKF采样策略进行了分析和比较．最后对UKF算法未来可能的研究方向进行了探讨．     

机动多目标跟踪并行算法研究

分析了直角坐标系下交互式多模型概率数据关联（ＩＭＭＰＤＡ）算法的并行机理。将实现该算法的任务分配到高速并行仿真计算机上,得到了并行ＩＭＭＰＤＡ算法。研制完成了机动多目标跟踪并行仿真软件包,对并行算法性能进行了测试。仿真结果表明跟踪精度和并行效率良好。     

基于支持向量机的蛋白质名称信息提取技术研究

基于信息提取理论,采取支持向量机和K近邻两种机器学习方法,对生物医学文献中蛋白质名称提取问题进行了相关研究;结果表明,机器学习方法可以较精确地标示出文章中的蛋白质名称,以支持向量机的效果最好,精度达到70．2％,召回率达到60．4％;文章还对文本的特征组合进行了比较研究。     

As-IPDA算法在OTHR航迹维持中的应用

天波超视距雷达(OTHR)具有的低数据率、低检测概率和低量测精度特征对目标跟踪提出挑战;由于对航迹、航迹存在概率的平滑作用,基于状态扩维IPDA(As-IPDA)算法在目标跟踪中得以很好应用,文章把As-IPDA算法引入到天波超视距雷达目标跟踪环境中;仿真结果表明,与传统的概率多假设跟踪(PMHT)算法相比,As-IPDA算法在目标跟踪精度、失跟率以及实时性方面都有满意的结果,从而验证了该算法在天波超视距雷达目标跟踪中的有效性、可行性.     

基于微偏振片阵列的偏振成像技术研究

基于微偏振片阵列(MPA)的偏振成像设备在体积、重量、功耗等方面的优势,极大促进了偏振成像的应用领域。但目前对于MPA光栅参数设计、单元排布模式以及偏振特征解算等方面的研究均存在严重不足,影响了准确偏振特征的获取。针对这些问题,文中利用光栅衍射和等效介质理论进行MPA光栅参数设计,并提出MPA在频域内的联合编解码设计方法,以期MPA单元排布与偏振特征解算达到综合最优。仿真结果表明,MPA编解码设计方式的选择将会对偏振信息的获取性能产生较大影响。     

激光陀螺分形噪声的理论与实验研究

给出了一种利用小波分解求取激光陀螺分形噪声参数的方法。采用dB10小波,分别对中精度和高精度激光捷联导航系统(LINS)100Hz导航数据做7次小波变换,估计出了两种陀螺中分形噪声的分形指数γ分别约为1和2;试验说明,在导航频率下,激光陀螺噪声表现出的不是随机游走,而是一种零偏不稳定性和角速率随机走,并对这一现象的成因进行了深入讨论。为了减少这种不稳定性,从激光陀螺设计制造角度,应提高光源输出功率和镀膜质量;从信号处理角度,应设计适合LINS的数字滤波算法。最后给出了利用FIR滤波器凹点作为陷波器的参数设计结果,实测数据证明,在阶数增加很少的情况下,实现了对3个陀螺抖动频率同时陷波,提高了激光陀螺数据输出精度。     

天波超视距雷达数据处理算法综述

数据处理是天波超视距雷达实现目标探测的关键技术之一。首先给出了天波超视距雷达数据处理所面临的困难,总结了数据关联、航迹融合、坐标配准、性能评估、杂波建模等,对新技术的发展进行了探讨,并指出检测前跟踪、雷达与环境系统一体化处理、基于多输入多输出的天波超视距雷达数据处理、测试与评估、协同处理与多源信息融合等将是天波超视距雷达数据处理的主要发展方向。