有约束的Hartley域自适应算法的应用研究

通过对有约束的Hartley域自适应算法、频域自适应算法及时域自适应算法用于自适应降噪系统的计算机仿真研究 ,认为在自适应通信降噪中采用基于Hartley变换的自适应算法较频域自适应算法及时域自适应算法性能更优、降噪效果更好 ,并在高速信号处理器TMS32 0C30上开发实现了该算法 .实验结果表明 ,将Hartley域自适应算法应用于通信降噪系统 ,方法实际可行     

基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器

为弥补传统联邦滤波器实用性不好,缺乏对对象模型和传感器噪声的自适应估计能力的缺陷,利用自适应Kalman滤波算法的思想,结合联邦滤波器本身的算法结构,对联邦滤波器进行改进,使之具有很强的自适应性,能够自适应地计算出模型噪声和传感器噪声的协方差阵.给出了基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器的计算架构,其他优秀的自适应算法均可按相同的方式加入该架构中.最后通过仿真计算验证了该算法的有效性.     

基于“当前”统计模型的衰减因子自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,叙述了加速度方差自适应的"当前"统计模型.提出了一种具有自适应衰减因子的滤波算法,并对该算法进行了较为深入的理论分析.这种衰减记忆滤波具有集机动检测与参数自调整于一体的能力,最后Monte-Carlo仿真结果表明,这种自适应算法较原算法有较大的改进.     

防空C~3I数据融合工程化算法研究

在防空导弹武器系统数据融合研究中 ,工程化简便算法是其中重要一个方面。提出了几种便于工程化实现的简便算法 ,并进行了仿真实验。     

防空C3I数据融合工程化算法研究

在防空导弹武器系统数据融合研究中,工程化简便算法是其中重要一个方面。提出了几种便于工程化实现的简便算法,并进行了仿真实验。     

基于神经网络的混合双滤波器自适应目标跟踪算法

在分析近期基于神经网络数据融合的目标跟踪算法的基础上,结合一种新的自适应滤波模型(NAF)和速度估计自适应跟踪算法(AVE),提出了基于神经网络混合双滤波器的机动目标自适应跟踪算法(NHDF).该算法通过在线自动调节网络输出进行过程噪声方差融合,降低了现有算法因系统方差的调整不当而带来的精度损失.理论分析及仿真结果证明,与"当前"统计模型、速度自适应模型和新的自适应模型算法相比,该算法具有跟踪精度高,自适应能力强的优点.     

基于α-β滤波算法的目标运动信息滤波与估计

针对目标运动量测信息的特点,通过分析α-β滤波算法,指出该算法常增益的特点影响其对机动目标的跟踪效果.为了克服这个缺点,给出了一种新的目标运动信息滤波和估计的自适应算法,该算法可直接利用构造的函数关系自适应调整α,β的值.仿真结果表明,该自适应α-β滤波算法对目标运动信息的滤波和估计具有较好的性能.     

基于自适应滤波的4FTSK信号解调方法及DSP实现

针对某型通信设备中无线数传机的信号解调问题,研究了一种基于自适应滤波算法的解调4FTSK信号的方法.采用常用的最小均方误差(LMS)自适应算法,跟踪信号的单一频率,分析输出信号的包络,实现4FTSK信号的解调.详细介绍了此种解调方法的基本原理及实现过程.研究了用DSP技术来实现自适应解调算法,并给出了对4FTSK信号的解调结果.     

高炮自适应校射算法的研究与实现

在对传统大闭环校射算法和虚拟闭环校射算法原理、局限性进行分析的基础上,提出一种自适应校射算法。给出了自适应校射算法的流程及实现步骤,并对自适应校射算法涉及的关键技术:逆解射击诸元、射表虚拟延伸、弹目偏差量仿真及校正量计算等进行了深入研究。最后,进行了仿真实验,结果表明所提出的自适应校射算法比传统校射算法精度更高。     

多参考输入自适应IIR跳频同址干扰抵消算法研究

根据多参考输入自适应干扰抵消原理,提出基于方程误差结构的多参考输入自适应IIR干扰抵消器,给出具体算法并分析其性能.提出多部跳频电台同平台装载的自适应IIR同址干扰抵消方案,并对3种算法的性能进行仿真.仿真结果表明,多参考输入自适应IIR干扰抵消算法具有很好的收敛速度、收敛精度和稳定性,可以取得更好的跳频同址干扰抵消性能.     

基于变结构多模型思想的航迹融合自适应切换算法

在航迹融合问题中,以往的次优航迹融合算法和互协方差融合算法存在融合时间和融合精度的矛盾问题.提出了一种基于变结构多模型思想的航迹融合自适应切换算法,用以解决航迹融合过程中存在的计算量和融合精度之间的矛盾.该算法根据切换规则自适应地选择具体的航迹融合算法以优化计算时间.仿真结果表明,该算法在保证融合精度的前提下节省了融合计算时间.     

防空C3I雷达情报网数据融合算法的研究

传统 C3I系统的数据融合算法运算量大 ,融合精度不高。根据我国防空 C3I系统的现状 ,提出了一种新的基于神经网络的防空 C3I系统数据融合算法。由于神经网络是全并行工作 ,所以此算法具有处理速度快、精度高等优点。仿真结果表明 ,航迹交接算法和航迹融合算法的性能都比较好 ,对真实雷达网数据融合有很好的参考价值     

一种新的复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求，而多传感器数据更新率不同步的问题，建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制，研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题；提出一种自适应Unscented卡尔曼滤波算法，该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量，通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献，有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证，结果表明，提出的自适应Unscented卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法，能有效提高导弹的制导的解算精度。     

组合导航系统的神经元信息融合模型

提出了一种基于神经元状态融合的组合导航系统信息融合模型 ,给出了神经元融合权重在线自适应学习算法。将该模型应用于车载SINS/GPS组合导航系统 ,通过仿真计算和实验室静态组合导航实验 ,验证了该信息融合模型及融合权重在线自适应学习算法在实际应用中的有效性和可行性。     

基于模型转换的异步空间配准算法

在分布式融合系统中,融合中心在对传感器发送过来的航迹数据进行融合处理前,需要采用空间配准算法来消除航迹数据中可能存在的系统误差.已有的空间配准算法未考虑滤波处理中的状态方程对配准过程的影响.对不同传感器具有不同状态方程条件下的异步空间配准实现进行了研究,采用将模型误差和系统误差合并处理的思路,提出了基于模型转换的异步空间配准(AMCBA)算法.仿真结果表明AMCBA算法能够实现对模型误差和系统误差的准确估计.     

信息融合系统中算法管理理论研究

信息融合系统中,数据源千差万别,多种多样;而众多的信息融合算法也具有不同的适应性.通过对实验数据的分析说明了数据源以及融合算法的选择显著影响了最终的融合结果.针对数据源、融合算法和融合结果之间的关系,以优化融合结果为目的,提出了信息融合系统中算法管理(Algorithm Management)的理论,阐述了算法管理的目标、算法管理可能的方法和算法管理的实现结构.最后讨论了信息融合领域中与算法管理理论相关的其他问题.     

C~3I系统中的数据融合技术

对C~3I系统中的数据融合技术进行了比较全面的介绍,从系统功能和体系结构两个方面分析了数据融合的模式,利用系统分析的方法对数据融合算法进行了讨论,对数据融合的发展方向进行了展望。     

DSP实现低信噪比条件下点目标检测与跟踪

针对嵌入式实时图像处理系统中 ,复杂背景低信噪比条件下红外运动点目标检测及跟踪所采用的处理算法 ,包括基于空域低通滤波的多图像平均法和自适应阈值分割法以及基于目标运动时空连续性目标运动轨迹拟合及目标运动轨迹参数预测算法 ,进行基于二维数组组合方式存储结构的算法复杂度估计 ,并将上述算法在TI公司的TMS32 0C6 2 0 1EVM板上进行实时性能评测 ,说明上述算法在基于具有软件流水性能的TMS32 0C6x系列DSP嵌入式实时图像处理系统中实现的可行性。