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自适应CS模型的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法_张浩为

对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计（current statistical,CS）模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器（square-root cubature Kalman filter,SCKF）,提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估计,使得状态过程噪声与状态协方差矩阵相联系,实现模型的自适应调整。从正交性原理出发,重新确定了渐消因子的引入位置,并提出了新的渐消因子计算形式,以克服传统渐消因子在雷达量测坐标系中的失效问题,从而构造强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器。另外,构造强机动检测函数,利用SCKF的输出来调整自适应CS模型中的机动频率。仿真结果表明,相比基于CS模型的多重渐消因子强跟踪SCKF算法、改进CS模型的强跟踪SCKF（SCKF-STF）算法和交互式多模型（interacting multiple-model,IMM）SCKF算法,所提算法具有更佳的目标机动适应性和跟踪精度；相比于IMM-SCKF算法,实时性有明显改善。

  • 2021-05-06
  • 阅读381
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基于复合型进化算法的地下水污染反演模型_黄林显

污染源位置和污染物排放浓度的快速确定直接决定着地下水污染的有效治理及修复,这属于地下水反演问题。通过充分分析地下水污染反演问题,耦合地下水流模拟程序MODFLOW、溶质运移模拟程序MT3DMS和优化算法SCE-UA,设计了一种模拟-优化（S/O）反演模型。通过实例验证,反演结果表明:提出的网格遍历GT算法可以自动验证潜在污染区内所有可能的污染源位置组合方式；与传统地下水污染反演模型相比,S/O模型不但能够适用于稳定流条件,而且适用于非稳定流条件；所开发的S/O模型对于多污染源分别在稳定流和非稳定流下的反演均有非常高的精度,能够准确反演污染源位置及污染物排放浓度。

  • 2021-05-06
  • 阅读391
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一维气液两相漂移模型全隐式AUSMV算法研究_徐朝阳

气液两相漂移模型显式AUSMV（advection upstream splitting method combined with flux vector splitting method）算法的时间步长受限于CFL（Courant-Friedrichs-Lewy）条件,为了提高计算效率,建立了一种全隐式AUSMV算法求解气液两相漂移模型.采用AUSM格式结合FVS（flux vector splitting）格式构造连续方程和运动方程的对流项数值通量,AUSM格式构造压力项数值通量.离散控制方程是非线性方程组,采用六阶Newton（牛顿）法结合数值Jacobi矩阵求解.计算经典算例Zuber-Findlay激波管问题和复杂漂移关系变质量流动问题,结果分析表明:全隐式AUSMV算法,色散效应小,无数值震荡,计算精度高.在压力波波速高的条件下,可以显著提高计算效率,耗散效应小.

  • 2021-05-06
  • 阅读581
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基于概率模型的自适应融合互补学习跟踪算法_董秋杰

在互补学习实时跟踪算法（Staple）中,方向梯度直方图（HOG）特征与颜色直方图采用的融合系数均为固定值0.3,在不同特征下相融时易造成目标丢失的问题。基于此,提出一种基于目标概率模型的自适应融合互补学习实时跟踪算法（amStaple）,该算法使用分段函数得出自适应融合系数。分别在OTB-2013与OTB-100基准视频集上对所提算法进行实验测试,最终的实验结果显示,本文算法极大地提升了跟踪器性能,与Staple相比,在两个基准数据集上其精度分别高出6.52%与3.32%,成功率分别高出4.89%与3.11%。本文算法较为简单,且在与同时期优秀算法的定性与定量比较中表现较优。为解决本文提出的算法在基准视频部分属性上表现欠佳的问题,在本文算法的基础上增加判定条件,提出了amStaple1算法。

  • 2021-05-06
  • 阅读413
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对冲基金分布复制模型的协方差估计与算法实现_孙慧萍

针对对冲基金分布复制模型在计算过程中采用指数加权移动平均方法来估计协方差,存在计算量大以及完全依赖样本的问题,使用基于因子估计和基于收缩的协方差估计方法进行计算,并引入预处理技术消除金融数据噪声的影响.实证分析表明,因子模型在样本数较少的情况下并没有体现出降维优势,而运用收缩的协方差矩阵估计,所获得的复制策略的单位风险价格在这三种方法中是最高的.

  • 2021-05-06
  • 阅读404
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基于HMM和仿射不变矩三维模型归类与检索算法_强会英

针对Hu不变矩对仿射形变图像描述的不足,为提高三维模型的检索精度,提出一种基于Hu不变矩和仿射不变矩特征性融合的隐马尔科夫模型相似性归类与检索算法。首先使用Sobol算子对机械零件三维模型进行轮廓边缘的提取,得到二维的正等测轴测图,然后对该图进行组合不变矩的特征提取,并进行特征值的编码,最后构造五类机械零件三维模型的样本集,通过添加比例因子的多观测值b-W（baum-Welch）算法进行机械零件三维模型的训练与识别,仿真实验表明本文所提算法具有较高的识别率。

  • 2021-05-06
  • 阅读389
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UKF参数辨识的T_S模糊多模型目标跟踪算法_王小梨

针对非线性系统中机动目标动态模型不确定性问题,提出了一种新的基于UKF参数辨识的T-S模糊多模型机动目标跟踪算法。在提出的算法中,用多个语义模糊集对目标特征信息进行模糊表示,构建一个通用的T-S模糊语义多模型框架。在T-S模糊语义多模型中,使用模糊C回归聚类算法实现对前件参数的辨识,同时,为了实现系统的非线性特征,引入无迹卡尔曼算法辨识后件参数。仿真结果表明,提出的算法跟踪性能优于传统的交互多模型算法和交互多模型无迹卡尔曼滤波算法,在被跟踪目标突然发生方向改变或目标的动态先验信息不精确等复杂情况时,能够有效地对目标进行精确跟踪。

  • 2021-05-06
  • 阅读405
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基于受体模型和源成分谱的缺失组分反演算法_彭杏

针对目前在线监测仪器无法监测Al、Si标识组分可能增加源解析结果不确定性的问题,基于正交矩阵因子分解法模型和实测源成分谱反演Al、Si受体数据,提出缺失组分反演-嵌套PMF算法.设置周期性和非周期性模拟实验,利用PMF模型对缺失Al、Si受体数据、含反演Al、Si受体数据和含Al、Si受体数据分别进行源解析评估,并将源解析结果与真实值进行对比分析,验证缺失组分反演-嵌套PMF算法的可靠性.研究结果表明对于周期性扰动模拟实验,缺失Al、Si对解析土壤源、机动车、燃煤源有较大的影响,反演Al、Si能优化源解析结果,降低源解析结果的不确定性.

  • 2021-05-06
  • 阅读412
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