数学代写|组合学代写Combinatorics代考|CS519

Doug I. Jones

Doug I. Jones

Lorem ipsum dolor sit amet, cons the all tetur adiscing elit

如果你也在 怎样代写组合学Combinatorics这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

组合学是数学的一个领域,主要涉及计数(作为获得结果的手段和目的)以及有限结构的某些属性。

couryes-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写组合学Combinatorics方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写组合学Combinatorics代写方面经验极为丰富,各种代写组合学Combinatorics相关的作业也就用不着说。

我们提供的组合学Combinatorics及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|组合学代写Combinatorics代考|CS519

数学代写|组合学代写Combinatorics代考|JPDA/Res with Parallel Object Tracks

In this section, the two objects move in close proximity to one another for an extended period of time. The object motion is quite similar to that in the IPDA numerical example in Sect. 2.8, and tracking results are shown in Figs. $3.3$ and 3.4.

Both objects move through $\mathcal{R}$ at a constant speed of $50 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$. Object one begins in state $\mathbf{x}0^1=\left(\begin{array}{llll}-1700 & 0 & 1830 & -50\end{array}\right)^T$ at time $t_0=0$. It moves at this constant velocity for $15 \mathrm{~s}$, turns at $3^{\circ}$ per second counterclockwise for the next $30 \mathrm{~s}$, and then moves in the positive $x$-direction for $75 \mathrm{~s}$. Object two mirrors this process. For $k=0,1, \ldots, K$, if $\mathbf{x}_k^1=\left(\begin{array}{llll}x_k^1 & \dot{x}_k^1 & y_k^1 & \dot{y}_k^1\end{array}\right)^T$ is the state of ohject one at scan $k$, then $\mathbf{x}_k^2=\left(x_k^1 \quad \dot{x}_k^1-y_k^1-\dot{y}_k^1\right)^T$ is the state of object two at scan $k$. Thus, the two objects remain at a constant distance of $6 \sigma_M=300$ from one another for the final $75 \mathrm{~s}$. The region of interest spans $\mathcal{R}=[-2000,3000] \times[-3000,3000]$. The mean number of clutter measurements $\lambda_k^c \equiv \lambda^c=100$ is constant over all scans. Thus, in each scan, there is an average of approximately $0.24$ clutter measurements in a $3 \sigma_M$ measurement window. The tracker process noise standard deviation is set to $\sigma_p=4$, and the resolution parameter is chosen to be $\sigma{\mathrm{res}}=182.6$. This value for $\sigma_{\mathrm{res}}$ gives a resolution probability of approximately $0.75$ when the objects are moving in parallel (i.e., $300 \mathrm{~m}$ apart).

Figures $3.3$ and $3.4$ represent two different scenarios. The annotations in the figures are the same as in Fig. 3.2. In the first scenario, the unresolved weighting factor is $w_r=10 / 11 \approx 0.91$. Under the relative signal return strength interpretation, the signal return strength of object one is $10 \log _{10}\left(\frac{w_r}{1-w_r}\right)=10 \mathrm{~dB}$ higher than that of object two and, thus, most of the green unresolved measurements are close to object two, as seen in Fig. 3.3.

In the second scenario, the unresolved weighting factor is $w_r=0.5$, i.e., the signal return strengths of both objects are equal-neither of the objects is favored. Tracking results for both the standard JPDA and JPDA/Res trackers are displayed in Fig. 3.4.

数学代写|组合学代写Combinatorics代考|Discussion of Results

The standard JPDA filter inherently assumes that a given measurement is either clutter, or it originates from exactly one of the objects of interest. Thus, in the unresolved measurement case where an object’s return is buried under the return of another object or where objects are close enough so that they fall into a single resolution cell, the standard JPDA filter model is hopelessly mismatched to the reality of the data-it lacks model fidelity.

The mismatch is clearly seen in the upper subplots of Figs. $3.2$ and 3.3. In both the crossing and parallel scenarios, since the red object produces stronger returns than the blue, the unresolved measurement more often “favors” the red object than the blue; thus, the blue object is left without a measurement. Therefore, the existing unresolved measurement is, for all practical purposes, assigned to the red object when performing the measurement update, whereas the blue object’s estimate is extrapolated based on its motion model and the previous measurement update.

In contrast, the JPDA/Res filter allows for the possibility that only one signal return (measurement) could mean that the two objects are unresolved. The various ways this can happen are accounted for by the six terms (3.60)-(3.65). Thus, despite increased estimation error due to inflated covariance, both objects are successfully tracked as shown in the bottom subplots of Figs. $3.2$ and 3.3. It is also seen in the bottom subplot of Fig. $3.2$ that the blue object is extrapolated without being drawn off, or seduced, by clutter, as it was in the upper plot. This is rather remarkable, and somewhat unexpected. The explanation is the improved fidelity of the model.

JPDA/Res also improves tracking performance when both objects produce equal strength returns and, hence, neither object is favored. As illustrated in the top subplot of Fig. 3.4, although standard JPDA maintains two tracks in the presence of unresolved measurements, the tracks switch at the start of the parallel motion and then switch back later. This is an undesirable situation in, e.g., radar tracking where maintaining track IDs is of utmost importance. Such an outcome is not observed with JPDA/Res, however, as can be seen in the lower subplot of Fig. 3.4. The reason, again, is that the likelihood function has six terms (3.60)-(3.65) to account for the way point measurements can be generated by the sensor.

数学代写|组合学代写Combinatorics代考|CS519

组合学代考

数学代写|组合学代写Combinatorics代考|JPDA/Res with Parallel Object Tracks


在这一节中,两个物体在一段时间内彼此靠近移动。目标运动与第2.8节IPDA数值算例非常相似,跟踪结果如图所示。$3.3$和3.4.

两个对象都以$50 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$的恒定速度通过$\mathcal{R}$。对象1在时间$t_0=0$的状态$\mathbf{x}0^1=\left(\begin{array}{llll}-1700 & 0 & 1830 & -50\end{array}\right)^T$开始。它以恒定的速度运动到$15 \mathrm{~s}$,以每秒$3^{\circ}$的速度逆时针转动到下一个$30 \mathrm{~s}$,然后朝着正$x$的方向运动到$75 \mathrm{~s}$。对象二反映了这个过程。对于$k=0,1, \ldots, K$,如果$\mathbf{x}_k^1=\left(\begin{array}{llll}x_k^1 & \dot{x}_k^1 & y_k^1 & \dot{y}_k^1\end{array}\right)^T$是对象1在扫描$k$时的状态,那么$\mathbf{x}_k^2=\left(x_k^1 \quad \dot{x}_k^1-y_k^1-\dot{y}_k^1\right)^T$是对象2在扫描$k$时的状态。因此,对于最终的$75 \mathrm{~s}$,两个对象彼此保持恒定的距离$6 \sigma_M=300$。感兴趣的区域横跨$\mathcal{R}=[-2000,3000] \times[-3000,3000]$。杂波测量的平均数$\lambda_k^c \equiv \lambda^c=100$在所有扫描中是恒定的。因此,在每次扫描中,在$3 \sigma_M$测量窗口中有大约$0.24$杂波测量的平均值。跟踪器过程噪声标准差设置为$\sigma_p=4$,分辨率参数选择为$\sigma{\mathrm{res}}=182.6$。当对象平行移动时(例如,相距$300 \mathrm{~m}$), $\sigma_{\mathrm{res}}$的这个值给出了近似$0.75$的分辨概率 图$3.3$和$3.4$代表了两种不同的场景。图中注释与图3.2相同。在第一个场景中,未解决的权重因子是$w_r=10 / 11 \approx 0.91$。在相对信号返回强度解释下,物体1的信号返回强度比物体2的信号返回强度高$10 \log _{10}\left(\frac{w_r}{1-w_r}\right)=10 \mathrm{~dB}$,因此大部分绿色未解析测量值接近物体2,如图3.3所示。


在第二种情况下,未解析的权重因子为$w_r=0.5$,即两个对象的信号返回强度相等——两个对象都不受青睐。标准JPDA和JPDA/Res跟踪器的跟踪结果如图3.4所示

数学代写|组合学代写Combinatorics代考|结果讨论


标准JPDA滤波器固有地假设给定的测量要么是杂波,要么它确切地来自感兴趣的对象之一。因此,在未解决的测量情况下,一个对象的返回被另一个对象的返回所掩盖,或者当对象足够接近以至于它们落入一个单一的分辨率单元时,标准JPDA过滤器模型与数据的现实是无可救药的不匹配——它缺乏模型保真度


在图的上半段图中可以清楚地看到这种不匹配。$3.2$和3.3。在交叉和平行场景中,由于红色物体比蓝色物体产生更强的回报,未解决的测量更倾向于红色物体而不是蓝色物体;因此,蓝色的对象没有测量。因此,出于所有实际目的,在执行测量更新时,现有的未解决的测量值被分配给红色对象,而蓝色对象的估计值是基于其运动模型和之前的测量更新进行外推的


相比之下,JPDA/Res滤波器允许只有一个信号返回(测量)可能意味着两个对象未解析的可能性。发生这种情况的各种方式由六个项(3.60)-(3.65)解释。因此,尽管由于膨胀的协方差而增加了估计误差,两个对象都被成功跟踪,如图的底部子图所示。$3.2$和3.3。在图$3.2$的底部副图中也可以看到,蓝色的物体是外推的,没有被杂波所吸引,就像在上面的图中那样。这是相当了不起的,而且有些出乎意料。解释是模型的保真度提高了

JPDA/Res也提高了跟踪性能,当两个对象产生相同的强度回报,因此,两个对象都不受青睐。如图3.4的顶部子图所示,尽管标准JPDA在存在未解测量时保持两条轨迹,但在平行运动开始时轨迹切换,随后又切换回来。这是一个不希望出现的情况,例如,在雷达跟踪中,保持航迹标识是极其重要的。然而,在JPDA/Res中没有观察到这样的结果,从图3.4的下副图中可以看到。同样,原因是似然函数有6项(3.60)-(3.65)来解释传感器产生的点测量的方式

数学代写|组合学代写Combinatorics代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

Days
Hours
Minutes
Seconds

hurry up

15% OFF

On All Tickets

Don’t hesitate and buy tickets today – All tickets are at a special price until 15.08.2021. Hope to see you there :)