矩阵损失下不可估函数的线性估计的可容许性

一般线性模型可估函数的可容许估计问题已有详细的讨论,对一般线性模型在矩阵损失下,得到了不可估函数的线性估计为可容许估计的充要条件。     

基于压缩感知的正交偶极子阵列信号参数估计

[目的]针对传统的极化敏感阵列的波达方向(DOA)估计算法运算复杂度高、实时性差的问题,提出基于压缩感知的正交偶极子极化敏感阵列结构.[方法]将数据压缩思想应用于阵列结构设计,压缩接收信号矢量维度,减少射频前端链路数量,以控制系统的复杂度,使阵列结构设计具有高度的灵活性.基于结构降维多重信号分类(MUSIC)算法;首先...     

一种基于移动台位置的动态定位算法

根据检测电波到达时间（TOA）的定位法提出了一种基于移动台位置的动态定位算法。该算法利用蜂窝网络系统中多个基站检测到的移动台电波TOA信息对移动台进行定位估计,参与定位估计的基站数目及其定位算法中相应的权值随移动台与服务基站的距离自动动态改变。计算机模拟结果表明,该算法在3种典型移动通信信道环境中都能得到较好的定位效果。     

极大外平面图边面全色数的注记

设G是2-连通的平面图,证明了若G是最大度△（G）=5的极大外平面图,则其边面全色数χef(G)=5。     

基于扩展卡尔曼滤波与机器视觉融合的道路侧向坡度估计

为解决现有算法难以准确估计前方道路侧向坡度的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）与机器视觉（VB）融合的道路侧向坡度估计方法。首先,建立含有侧向坡度的车辆2自由度模型,通过EKF估计出侧向坡度与车辆侧倾角的叠加态,由侧向加速度乘以适当增益解耦出车辆侧倾角,得到EKF道路侧向坡度估计值;其次,通过视觉成像原理分析二维图像中道路侧向坡度与图像中相关参数的几何关系,得到VB道路侧向坡度估计值;最后,通过数据融合得到最终的道路侧向坡度估计值,使估计结果冗余互补。仿真和实车试验结果表明,该融合算法能够适用于道路侧向坡度变化的坡道,并显著提高了估计精度。     

基于双估计强化学习结合前向预测控制的自动驾驶运动控制研究

运动控制研究是实现自动驾驶目标的重要组成部分,针对传统强化学习算法在求解中因单步决策局限而导致控制序列次优的问题,提出了一种基于双估计强化学习算法及前向预测控制方法结合的运动控制框架（DEQL-FPC）。在该框架中引入双估计器以解决传统强化学习方法动作值过估计问题并提高训练优化的速度,设计前向预测多步决策方法替代传统强化学习的单步决策,以有效提高全局控制策略的性能。通过虚拟驾驶环境仿真,证明了该控制框架应用在自动驾驶汽车的路径跟踪以及安全避障的优越性,保证了运动控制中的精确性、安全性、快速性以及舒适性。     

驾驶行为非参数微观仿真模型

运用信息挖掘技术最大限度地榨取实测数据所携带的驾驶行为个体有用信息,通过数据修正和精简形成样本数据库,采用K最近邻概率密度函数法对样本数据库进行数据过滤和冗余信息清洗,利用预处理后的数据和非参数回归法构建了驾驶行为非参数仿真模型。模拟得到的后车多元信息与其实际值有很好的拟合性,且实际值以模拟平均值为轴小幅度摆动。仿真结果表明,合适的光滑参数能提高模型精度,使模型避免大样本标定数据的限制,很好地反映和预测跟驰过程中的驾驶员行为。     

剩余数系统扩频多址通信系统的性能估计

研究了剩余数系统扩频多址系统在多径Ｒａｙｌｅｉｇｈ慢衰落信道中采用最大比组合分集接收方式时，系统的差错性能。并且同Ｍ进制正交码扩频通信系统的差错性能进行了比较。     

动目标成像跟踪算法研究

从运动背景中检测与跟踪运动目标是计算机视觉研究领域的热点，困难之一是消除运动背景的影响。采用基于均匀稀疏采样仿射变换的参数模型块匹配算法将图像分成许多固定大小的像素块，通过将每一个像素块在下一帧的一定范围内搜索其最优匹配，由此产生的偏移矢量即为该像素块的运动矢量，对上一帧图像进行补偿与下一帧图像差分，用形态学运算图像处理，对图像目标进行识别跟踪。     

落实科学发展观 保护和开发内河舰运资源

在3月份召开的全国人大和全国政协两会上，不少全国人大代表和政协委员对我国内河航运的发展给予了极大的关注。他们从构建社会主义和谐社会和谐交通的角度，呼吁落实科学发展观，解决内河航运发展的深层次问题，加快内河航运发展，有的委员还就珠江航运发展专门作了提案，本期刊发4位政协委员的5件提案，相信这些提案会对内河航运的健康发展产生积极的推动作用。