搜索结果: 1-15 共查到“PhD”相关记录40条 . 查询时间(0.144 秒)
We invite submissions to the 2nd Annual PhD Conference on Real Estate and Housing, which takes place on May 17 – 18, 2018, in Columbus, OH. The purpose of the conference is to provide a platform for d...
2017年“通信网络建模”博士研讨会（2017 PhD Workshop “Modelling Communication Networks”）
2017年 通信网络建模 博士 研讨会
2017/4/1
Being a conference major experts join and present, it is a unique opportunity for PhD students to come to this conference, learn and discuss in the sessions of the conference and present and discuss t...
基于箱粒子的多扩展目标PHD滤波
概率假设密度 多目标跟踪 扩展目标
2016/1/5
在高斯混合多扩展目标PHD 滤波的基础上, 结合最新兴起的箱粒子滤波, 提出一种基于区间分析的多扩展目标PHD 滤波算法. 采用大小可控的非零矩形区域来代替传统的多个点量测, 这样可降低权值计算中对量测分布的要求. 仿真对比实验表明, 采用区间分析方法在保证近似于传统滤波精度的同时可降低计算复杂度, 在目标数目估计及抗杂波干扰方面也具有较为突出的优势, 并且可解决在目标靠近时由于不能正确给出子划分...
Scientists and engineers earn PhDs so they can do research. But they rarely consider the importance of communicating their research to the general public, teachers and school children, or the ne...
观察脯氨酸羟化酶(prolyl hydroxylase domain enzyme,PHD)在肾脏内的生理性表达及在慢性肾脏病(chronic kidney disease,CKD)进程中的动态表达变化,探讨不同时机PHD抑制剂治疗对CKD的作用。方法 雄性SD大鼠行5/6肾切除后(以下简称RK大鼠),分别于术前及术后第1、2、4、6、8和12周处死大鼠。不同时机给予RK大鼠PHD抑制剂L-mi...
European Accounting Association PhD Forum 2014
European Accounting Association PhD Forum 2014
2014/1/20
It is our great pleasure to invite you to attend the 37th Annual Congress of the European Accounting Association in Estonia which will be held jointly by the EAA and the Faculty of Economics and Busin...
未知探测概率下多目标PHD 跟踪算法
多目标跟踪 概率假设密度滤波 马尔科夫模型 时变卡尔曼滤波
2014/2/18
针对未知探测概率下多目标跟踪问题, 提出一种基于时变滤波算法的多目标概率假设密度(PHD) 滤波器. 算法推导了未知探测概率PHD递推式, 提出了将未知探测概率转化为目标的丢失与接收事件, 并依此建立了目标跟 踪的马尔科夫模型, 给出了该模型下时变卡尔曼滤波最优解, 进而在高斯混和PHD(GMPHD) 框架下推导了算法闭集解. 仿真实验表明, 所提出算法在未知且随时间变化的探测概率情形下, 仍能实...
基于拟蒙特卡罗的未知杂波GMP-PHD 滤波器
概率假设密度 有限混合模型 低偏差点集
2014/11/13
针对非线性系统模型中未知杂波环境下的多目标跟踪问题, 提出一种基于拟蒙特卡罗方法的未知杂波 高斯混合粒子概率假设密度(GMP-PHD) 算法. 首先利用有限混合模型拟合未知杂波空间分布, 使其能够在杂波模型未知的情况下稳定跟踪目标; 然后利用低偏差点集在状态空间中分布均匀的特性将拟蒙特卡罗采样方法应用到GMP-PHD 中, 使其在解决非线性滤波问题的同时提高目标跟踪精度. 仿真实验表明, 所提出的...
哈尔滨工业大学土木工程学院 Phd advisor Kim Rasmussen professor
哈尔滨工业大学土木工程学院 Phd advisor Kim Rasmussen structural stability
2013/4/25
Kim Rasmussen，Male，professor, Phd advisor 。structural stability, steel structures, stainless steel structures aluminium structures, thin-walled structures, structural testing, forensic engineering。
高斯厄米特粒子PHD被动测角多目标跟踪算法
目标跟踪 概率假设密度 高斯厄米特滤波
2013/5/31
针对传统粒子概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）滤波跟踪被动多目标时，估计精度不高，且存在粒子退化，容易导致滤波器发散的问题，提出一种新的被动多目标跟踪算法——高斯厄米特粒子PHD滤波算法。该算法采用一族高斯厄米特滤波产生的高斯分布拟合更优的重要性密度函数，充分考虑了当前时刻的最新量测，并将该方法融入高斯混合粒子PHD（Gaussian mixtu...
A Supportive Approach to Supervising Students Reading for a Phd in Systems and Software Engineering
PhD Supervision Systems and Software Engineering Motivation
2013/2/20
Supervising a PhD student is a complex teaching task as it involves a very unstructured environment and many intellectual challenges and stimuli, and it often requires a compatible student/supervisor ...
改进的多模型粒子PHD和CPHD滤波算法
多模型 粒子滤波 概率假设密度滤波 机动目标跟踪
2012/3/16
多模型粒子概率假设密度(Probability hypothesis density, PHD)滤波是一种有效的多机动目标跟踪算法, 然而当模型概率过小时,该算法存在粒子退化问题,而且它对目标数的泊松分布假设会夸大目标漏检对其势估计的影响. 针对上述问题,本文提出一种改进算法. 该算法并不是简单地对模型索引进行采样, 而是用粒子拟合目标状态的模型条件PHD强度, 在不对噪声做任何先验假设的前提下,...
一种改进的多传感器粒子PHD滤波近似算法
多传感器 多目标跟踪 随机有限集 概率假设密度滤波
2013/5/20
概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）滤波是一种有效的多目标跟踪算法。传统的PHD滤波只适用于单传感器，多传感器PHD滤波虽然理论上可行，但计算复杂度过高，实际中只能对其进行近似处理。迭代更新近似算法虽然简单易行，但滤波结果与参与更新的传感器顺序有很大关系，而乘积形式的多传感器PHD滤波近似算法由于存在缩放比例失衡问题，无法应用于工程实际。针对以上问...
航向角辅助的高斯混合PHD模糊滤波方法
多目标跟踪 概率假设密度滤波 求容积卡尔曼滤波 航向角
2013/8/19
为了更好的解决目标数未知或随时间变化的多目标跟踪问题, 针对高斯混合概率假设密度滤波器（GMPHD）的局限性，提出了非线性条件下的航向角辅助的GMPHD滤波算法。本文给出采用测量数据计算航向角的方法，将航向角与观测向量组成复合观测向量，在跟踪过程中提高了对目标位置的估计精度；利用测量数据生成新目标密度，提高了目标数的估计精度；同时，本文在非线性高斯条件下，将求容积卡尔曼滤波（CKF）引入计算目标状...