简介:摘要: 气体的密度方程有两个应用,一是求解变质量的气体问题,二是根据某部分气体的状态参数求另一部分同一种类的气体的状态参数。
简介:当跟踪目标属于隐身目标、低空目标或处于强杂波和干扰环境,都会导致雷达的目标检测概率降低,丢失率较高。因此,本文着重研究PHD算法在检测概率较低的情况下跟踪稳定性不佳的缺陷,找出了一种适用于低目标检测概率的L-GMPHD滤波,通过对前一时刻状态估计值外推,若发生漏检,则将外推值加入当前时刻状态估计值中,确保了目标的状态估计不被裁剪去除。从MATLAB仿真结果可知,L-GMPHD滤波器处于检测概率较低的情况时,能够明显改善目标跟踪的稳定性。该方法能够保持高精度的多目标跟踪,具有良好的工程应用前景。
简介:针对传统多目标概率假设密度(PHD)滤波器在低检测概率情况下跟踪精度低和失跟率高的问题,提出了一种改进的概率假设密度滤波算法。该算法利用高斯混合PHD(GM-PHD)滤波器进行PHD预测和PHD更新,处理过程中通过修正上一拍权值大的高斯项,并在处理当前拍时保证其权值的稳定性,以保证算法的高精度。仿真结果表明,在低检测概率情况下,该算法可较好估计目标数和目标状态。与传统GM-PHD滤波器比,该算法跟踪精度大幅提高。
简介:有密度依赖者粘性的one-dimensionalcompressible流动的方程的答案的全球存在被证明。明确地,起始的数据上的假设是模常数在可能不同的x=+∞和x=-∞,被说密度和速度在L~2,并且密度上面并且下面被围住离开零。Theresults也证明甚至在这些条件下面,既不真空状态也不集中状态能在有限时间被形成。
简介:摘要:为了探讨概率论中随机过程与常微分方程的联系及其应用,文章首先介绍了随机过程和常微分方程的基本概念及数学基础。通过对两者关系的分析,重点研究了常微分方程在随机过程建模中的作用,并探讨了随机过程的随机微分方程(SDE)如何转化为常微分方程。研究结果表明,随机过程与常微分方程的结合不仅扩展了传统数学模型的应用范围,还提高了对复杂系统行为的预测精度。文章进一步讨论了这一结合在金融工程、工程技术、生物统计等领域中的实际应用,揭示了其在解决实际问题中的重要性和潜力。研究表明,随机过程与常微分方程的有效结合为相关领域的深入研究提供了新的视角和方法。
简介:本文从规避水文风险角度出发,将非参数核密度估计方法与Copula函数相结合,利用核密度估计方法确定水文变量的边缘分布,利用Copula函数计算不同变量之间的联合分布,并应用于南水北调中线一期工程水源地丹江口水库不同分期降雨径流的概率计算与丰枯风险分析.研究结果表明:该流域汛期降雨与径流的组合概率中,丰平枯等级一致的总概率为76%,而非汛期降雨与径流丰平枯等级一致的总概率仅为53.3%.与汛期相比,非汛期降雨与径流等级不一致的概率明显升高.当汛期径流等级为丰时,非汛期径流等级为丰的条件概率达到60.1%;当汛期径流等级为平时,非汛期径流等级为丰、平、枯的条件概率相差不大;当汛期径流等级为枯时,非汛期径流等级为枯的条件概率达到59.8%.