针对行为轨迹还原过程中观察序列状态缺失、无法对终端轨迹进行精确还原的问题,提出一种基于隐马尔可夫模型的行为轨迹还原算法。利用基站布局的空间相关性,在不考虑缺失观察状态的情况下,对隐马尔可夫模型求解过程中的局部概率进行修订,还原出轨迹序列。性能分析和仿真结果表明,状态倾向度越大,轨迹还原成功率越高,当状态倾向度取0.8时,轨迹还原成功率在90%左右。
在低轨单星测频定位中,网格搜索算法在高精度搜索时运算量大,且泰勒展开迭代方法存在定位不收敛的问题。为此,提出一种基于网格搜索与泰勒展开迭代相结合的定位方法。利用网格搜索算法实现粗定位,将该定位结果作为初始值代入泰勒迭代算法,从而对目标进行高精度定位。推导地球表面约束条件下低轨单星测频定位精度的克拉美劳下界,分析各种因素对定位精度的影响,仿真结果表明,在星下点两侧附近区域,低轨单星测频定位方法能够有效地实现对目标的定位。
针对闪烁噪声下存在未知机动的空间目标跟踪问题,将自适应鲁棒滤波技术嵌入到无迹卡尔曼滤波,设计自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波(ARUKF),再利用ARUKF产生粒子滤波的重要性密度函数,从而得到一种自适应鲁棒无迹粒子滤波(ARUPF)算法。将ARUPF与瞬态跟踪模型相结合,对空间机动目标进行自主跟踪。实验结果表明,该算法在跟踪精度和鲁棒性方面优于传统的跟踪算法。
研究基于3D加速度传感器的空间手写识别技术,提出一种基于时频融合特征的分类识别方法。从加速度数据中提取短时能量 (STE)特征及低频分量,经快速傅里叶变换后提取频域特征WPD+FFT,将时域特征STE和频域特征WPD+FFT进行特征融合,利用主成分分析法对其降维,采用支持向量机进行分类识别。实验结果表明,该方法能提高空间手写识别系统的识别率。
为提高语音质量客观评估的性能,提出一种改进的语音质量感知评估(PESQ)算法。该算法利用音节稳定性检测和清浊静音分类的方法,通过音节的帧间稳定性和损伤参数来描述语音听觉感知所受到的影响,这些参数对不同的语音段,如清音、浊音和静音具有不同的特性。实验结果表明,该算法能在窄带语音上提高PESQ得分与主观平均意见分的相关性。
研究维吾尔语中的多音词现象,根据多音词的不同特点进行分类。利用词性和读音的映射关系消歧第1类多音词。根据词缀连接词干后是否发生元音弱化的特点消歧第2类多音词。提取上下文语境信息,使用最佳匹配读音的方法消歧第3类多音词。采用似然比方法进行关键词选择,并对不同窗口宽度的关键词选取方法进行对比实验。结果表明,该方法可以得到错误率为20.9%的多音词消歧效果。