根据研究重点的不同,从群目标跟踪的建模和滤波算法方面展开综述,主要包括:量测处理、扩展外形建模、内部关系建模、群分裂/合并建模以及滤波算法等.最后,基于群目标跟踪现有研究进展和未来可能面临的挑战,对群目标跟踪领域需要重点研究和关注的方向作了展望.
本文以山西省西山煤田某一工作面为试验区，在分析地面沉降全球卫星导航系统（GNSS）监测数据特征的基础上，利用两种卡尔曼滤波方法（普通和总体卡尔曼滤波）对矿区地面沉降GNSS监测数据进行了处理与评价，同时对比了两种卡尔曼滤波方法的均方根误差分布情况。试验结果表明，两种滤波方法的滤波结果与观测值趋势大致相同，但存在少数异常点。下沉量越大的监测点，滤波结果与观测值的差异越大，但总体卡尔曼滤波的差异明显小于普通卡尔曼滤波，特别是对于下沉量较大的监测点。下沉量越大的监测点，其均方根误差越大，总体卡尔曼滤增大的速度远小于普通卡尔曼滤波，总体卡尔曼滤波均方根误差的最大值小于0.1 m，普通卡尔曼滤波的则接近0.4 m。
为了降低室内环境下INS/UWB组合导航中有色测量噪声（CMN）对导航精度的影响，本文对高斯-马尔可夫CMN下的分布式KF（dKF）进行了改进，使用可变CFM，使CFM能够随着导航环境的变化而变化。针对分布式KF，局部滤波器利用INS和UWB分别测量的距离之差作为其观测量，对目标行人的位置进行预估。在此基础上，主滤器通过融合局部滤波器的估计值来估计目标行人当前时刻的位置。实验表明，与标准dKF相比，使用可变CFM改进的dKF可以将定位均方根误差（RMSE）降低26.85%。
一个完整的 SLAM（simultaneous localizationandmapping） 框架包括传感器数据、 前端、 后端、 回环检测与建图，如图1所示，其中，前端将传感器的数据抽象成适用于估计的模型，回环检测判断机器人是否经过已知的位置。而后端接受不同时刻前端测量的位姿和回环检测的信息并对它们进行优化，从而得到全局一致的轨迹。建图则是根据状态估计得到的轨迹建立与任务要求相对应的地图。通常,仅含有前端和局部后端的框架被称为里程计, 而带有回环检测和全局后端的完整框架被称为 SLAM。
EKF的目的是使卡尔曼滤波器能够应用于机器人等非线性运动系统，EKF生成的状态估计比仅使用实际测量值更准确。在本文中，我们将简要介绍扩展卡尔曼滤波器，并了解传感器融合的工作原理。为了讨论EKF，我们将考虑一种机器人车（自驾车车辆在这种情况下）。如下图所示，我们可以在一个全局坐标系中为这辆车建模，坐标为：Xglobal、Yglobal和Zglobal（面朝上）。X_car和Y_car坐标属于以线速度（V）和角速度（ω）移动的车的坐标系。横向角（γ）测量汽车绕全局Z轴旋转的程度。
基于全球船舶自动识别系统（Automatic Identification System，AIS）数据的船舶轨迹异常行为快速检测对于保障船舶航行安全、辅助安全监管具有重要意义。AIS数据具有容量大、更新频率快的特点，而当前AIS轨迹异常行为检测方法依赖于大量的训练样本与历史数据，实用性与普适性较差，难以用于船舶轨迹异常行为快速检测。为此，本文定义了船舶追踪、航速、航向、位置4种异常行为检测模型，提出了一种基于卡尔曼滤波的船舶AIS轨迹异常行为检测方法，实现了船舶AIS轨迹的异常行为快速检测与报警。实验选取经过我国东海部分地区3天的AIS数据，对实验结果的正确性与耗时进行分析，结果表明模型可以满足异常即时发现、即时处理的应用需求。
基于PM2.5（Fine Particulate Matter）浓度、地表温度（Land Surface Temperature，LST）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、植被覆盖度（Vegetation Coverage，VC）、土地利用等数据，借助综合评价指数（Comprehensive Evaluation Index，CEI），本文对2000―2015年京津冀环境质量进行了评估。结果表明：京津冀整个地区，CEI呈逐步退化和退化的面积分别占34.88%和4.15%，主要位于东南部的天津，河北邢台、邯郸等地。京津冀城市建成区，CEI呈退化和逐步退化的比例分别达到54.80%和25.87%。46.76%和39.86%的城市扩张用地的环境质量分别呈现逐步退化和退化状态。京津冀？LST值呈现西北、东南低，中部高的分布态势，？PM2.5和？VC均呈现从东南向西北减小的趋势。相关分析表明？PM2.5、？VC和？LST的变化对城市建成区及其城市扩张用地的环境质量有显著影响，其中？PM2.5浓度变化是导致城市建成区及其扩张用地环境质量恶化的最主要因素。
GlobeLand30数据已被广泛应用于生态、环境、气候等研究领域，对其进行精度验证是保证GlobeLand30产品推广应用的首要前提。本文提出了一种基于众源地理数据的GlobeLand30人造地表精度验证方法：首先利用随机抽样的方法布设样本点，其次应用LDA （latent Dirichlet allocation）主题模型计算众源数据文档的地表覆盖主题，最后通过构建样本点与GlobeLand30数据产品之间的混淆矩阵，以实现人造地表数据的精度验证。研究区域为我国27个省级行政区，众源地理数据选用POI数据，对本文提出的方法进行了实例验证。结果表明：2000年和2010年的人造地表总体精度分别为87.63%和88.81%，这与GlobeLand30人造地表第三方评价精度86.97%相近，验证了本文方法的有效性。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
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以量子计算、量子通信和量子精密测量为代表的量子信息技术，是量子科技的重要组成部分，有望带来重大技术范式变革和颠覆性创新应用，已成为培育新质生产力、打造创新发展新动能的重要方向。量子信息发展已进入科技攻关、工程研发、应用探索与产业培育相互带动、一体化推进的关键期。全球？30？余个国家和地区制定发布量子信息领域战略规划或法案，投资总额超？350？亿美元。
光子技术以光子作为信息和能量的载体，实现信息的获取、传递、处理和呈现，以及能量的转换与释放，是引领新一轮科技革命和产业变革、促进经济增长的基础性、战略性高新技术。尤其与人工智能、先进计算等新一代信息技术深度交织的信息光子，近年来成为全球主要国家高度重视、全力布局的重点方向。
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