MATLAB飞机定位模型，利用MATLAB建立对飞机定位问题的模型

为了解决传统BP （Back Propagation）神经网络收敛较慢的问题，通过BP神经网络搭建火点预测模型，采用一种自适应学习率的方法改进BP神经网络，经比较该算法收敛较快，模型输出可达到预期效果.同时利用现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的动态可重构技术实现了改进后的神经网络，通过仿真和结果测试，该设计在预测结果的基础上又大大减少了预测时间，为环保预测、检测轨迹规划提供了一定的理论基础.

雨天回波干扰下的车辆GPS定位模型仿真.pdf

对四端直流配电线路建模，通过安置故障模块，来仿真线路的暂态过程。线路电压等级为10KV，单回线，步长时间为1us

近年来卷积神经网络框架被成功地应用到目标跟踪领域, 并取得了较为稳健的跟踪结果。基于此思想, 提出一种基于定位-分类-匹配模型的目标跟踪方法。首先, 在定位模型中, 利用前一帧的位置信息预测当前帧中的候选目标区域。然后, 采用已训练的深度特征对候选区域进行类间筛选, 选出N个次优目标区域。最后, 利用常规颜色特征对次优目标区域进行类内寻优匹配, 从而确定最终的跟踪目标。与此同时, 分别对定位、分类中的网络进行更新, 并对建立的匹配模型进行在线实时更新, 使得其对目标的描述更加准确。在OTB50和OTB100标准数据库上进行实验测试, 结果表明, 提出的跟踪方法在快速运动、相似物体干扰、复杂背景等条件下具有较好的跟踪稳健性。

GPS算法中相对定位的最好书籍，作者 葛茂荣 魏子卿编写完成，价值很大