状态变换扩展卡尔曼平滑算法在AUV水下航迹修正中的应用

水下自主潜航器(AUV)在水下勘测过程中常采用定期上浮的方式利用卫星定位信息(GNSS)校正惯性/多普勒测速仪(SINS/DVL)组合导航造成的位置误差,并通过平滑算法校正之前计算的水下航迹。针对AUV上浮前的水下航迹矫正问题,提出一种基于计算地理坐标系的状态变换扩展卡尔曼平滑算法(STEKF-RTS)。首先推导状态变换扩展卡尔曼滤波器的系统误差状态方程,并分别以GNSS信息和DVL速度为观测信息构建量测方程,以此系统模型进行前向滤波。完成前向滤波后,即潜航器上浮GNSS校正完成后,采用RTS平滑算法对水下航行阶段的航迹进行修正。实验结果表明,STEKF相较于EKF能减缓位置误差积累,STEKF-RTS相比EKF-RTS平滑算法能够进一步有效校正航线误差,1 h上浮时间间隔情况下,勘测航迹精度可控制在0.5%D以内。     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

谐和与随机噪声联合作用下Van der Pol-Duffing振子的参数主共振

研究了Van der Pol-Duffing振子在谐和与随机噪声联合激励下的参数主共振响应和稳定性问题。     

实验研究二维圆柱后尾流中涡脱落的有序和混沌现象

本文给出了在Re=50—400范围内二维圆柱后涡脱落的有序和混沌现象的一些初步实验结果。涡脱落由有序到混沌的转捩发生在Re=184.6—193.5之间,但是它不是通过准周期途径。在涡脱落频率与Re数的关系曲线上有两个间断。在Re=70处的间断可能对应于倾斜涡脱落模式的变化,在Re≈193.5处的第二间断对应于由有序到混沌状态的转捩。     

中国股市长记忆的修正R/S分析

本文在比较各种长记忆检验方法优缺点的基础上,采用修正的R/S分析检验我国沪深两股市日收益和日绝对收益序列的长记忆性。结果表明在0.05的显著水平下,两股市的日收益序列均无长记忆,但深圳成指日收益序列的记忆长度比上证综指日收益序列的记忆长度长;以日绝对收益序列为代表的波动序列具有较强的长记忆性。     

镅污染手套箱系统的去污技术

考虑到手套箱系统的主要污染核素为^239Pu，^241Am，^3H和U，其中^239Pu，^241Am属α长寿命极毒核素，很容易产生放射性气溶胶。在手套箱系统退役过程中，手套箱系统的拆除解体前后均应采用行之有效的方法进行去污，最大限度的减少放射性物质对环境的污染。文中根据可剥离膜去污技术、电解去污技术、导电高分子聚合物导电机理以及超声波去污技术，针对镅污染手套箱拆下部件的污染情况和材质特点，采取单独使用和组合使用的方法进行相应的去污技术研究。     

Three-Step Predictor-Corrector of Exponential Fitting Method for Nonlinear Schroedinger Equations

We develop the three-step explicit and implicit schemes of exponential fitting methods. We use the three- step explicit exponential fitting scheme to predict an approximation, then use the three-step implicit exponential fitting scheme to correct this prediction. This combination is called the three-step predictor-corrector of exponential fitting method. The three-step predictor-corrector of exponential fitting method is applied to numerically compute the coupled nonlinear Schroedinger equation and the nonlinear Schroedinger equation with varying coefficients. The numerical results show that the scheme is highly accurate.     

修正的Shepard型算子的Lp-逼近

摘要:本文在L_[0.1]~p空间给出了 Durrmeyer型修正的shepard算子D_n(f,x),对 f∈L_[0.1]~p,(p≥1),得到了下列的Jackson型估计:││D)n(f)-f││_p≤ C_(pλω)(f,n~(-1))p,λ≥2, Cω(f,n~(-1)logn)p,λ=2, C_(pλω)(f,n~(-1))p,1<λ<2,     

一项富有社会意义的模拟实验探究活动--人口增长游戏

摘要：用掷骰子的游戏能够模拟人口增长和其他统计过程，如资源消耗、放射性衰变和统计平衡的过程．中学和大学水平的理科或文科生都能用此游戏来模拟人口的增长，考虑平均寿命、计划生育、出生率和人口增长势头这些因素的影响，实现人口如何保持长期的可持续的发展．