基于小波变换的宽带模糊函数估计器

提出了一种基于小波变换的宽带模糊函数参数估计器,即通过交互小波变换计算宽带模糊函数,取宽带模糊函数模的平方的峰值点对应参数作为目标时延与时间伸缩的估计．仿真结果表明,该估计器的估计性能好于直接模糊函数估计器,且计算方便,非常适合于实际宽带处理系统应用．     

一种基于估计熵的自适应模糊滤波器及其在箭遥信号处理中的仿真应用

介绍了一种基于估计熵的自适应模糊滤波器 ,并将其应用于宽带噪声中火箭遥测速变信号的数字滤波。讨论了自适应模糊滤波算法 ,给出了应用实验结果。分析和实验表明 ,这种新型滤波器能根据信号的复杂程度自动调节其参数 ,对宽带噪声中非平稳随机信号有较好的滤波效果     

用具有输入估计的可变维滤波器跟踪

本文提出一种跟踪机动目标的改进方法。通过组合输入估计方法和可变维滤波方法的递归公式,构成所提出的跟踪滤波器。在所提出的方法中,当探测到目标机动时,滤波器还提供目标开始机动瞬时的估计。用这种估计的机动开始时间,也估计机动输入并且跟踪系统变成了机动模型。所提出过程的计算负载与输入估计方法的计算负载不相上下。为了说明所提出跟踪滤波器的效果,进行了仿真,把输入估计滤波器和可变维滤波器与交互式多模型(IMM)滤波器进行了比较。     

平稳小波去噪算法中的参数选择

为研究平稳小波变换去噪算法在工程应用时如何选择小波基、小波系数处理方法和阈值计算方法的参数以取得最优去噪效果，通过仿真实验，对比不同小波基、不同小波系数处理方法及不同阈值计算方法对平稳小波变换去噪算法去噪效果的影响，对算法的参数选择问题进行研究。实验结果表明：相比其他滤波器组，大部分情况下Daubechies 小波基对应的滤波器组去噪效果更好；信号信噪比较低时选用软阈值法，信噪比较高时选用硬阈值法；使用阈值法处理小波系数，信号信噪比不高的情况下应采取固定阈值法来确定阈值，信号信噪比较高时应采取无偏风险估计法。     

时空预滤波对运动检测器速度估计的影响分析

初级运动检测器在检测自然图像的运动速度时存在不足,在运动检测器前增加时域和空域滤波器可以改善图像运动速度的估计.详细分析了时空滤波器对运动检测器输出的影响,结果表明通过设计滤波器可以有效提高速度估计的准确性,并且可以减小相对误差.     

一种色噪声下的自适应Kalman跟踪滤波器

有色噪声干扰情况下非线性系统的状态估计是许多实际工程需要解决的问题.该文章针对传统Kalman滤波器噪声统计特性未知时,受色噪声的影响精度严重降低,甚至出现发散等现象,设计了一种基于神经模糊网络的自适应的Kalman滤波跟踪器.该滤波器通过利用神经模糊网络作为误差估计器,估计出Kalman滤波器的估计误差,从而对Kal...     

亚音速飞行目标气动噪声方位角估计技术

亚音速飞行弹道气动声源是宽带非平稳噪声。提出基于小波函数的波达方向估计算法,并采用时频分析方法进行特征分析,获取气动噪声显著目标特性。通过优化时间-空间谱特征,对在时频域空间谱的目标信号进行优化,从而增强目标信号在空间谱上的显著性,最终有效实现亚音速飞行弹道气动声源的角度估计。实验数据验证表明,基于时频分析阵列信号处理模型,可以更好地实现亚音速飞行目标气动噪声方位角估计。     

LMI的鲁棒H∞滤波在惯导初始对准中的应用

给出了基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒H∞滤波器的设计过程,该方法克服了传统的代数Riccati方程方法诸多条件的限制.当把系统模型不确定性用多胞型表示时,只需求解线性矩阵不等式组,可以方便的设计滤波器.在惯性导航系统(INS)初始对准中的应用表明,基于LMI的鲁棒H∞状态估计器在系统参数具有不确定性时,仍能保证较短的对准时间,并可使估计失准角收敛,具有良好的鲁棒性.     

基于时频分析的到达角估计方法比较

提出了一种基于模式编码进行宽带信号到达角估计的方法。该方法通过广义回归神经网络(GRNN)对信号的线性时频协方差矩阵进行分类来实现。介绍了网络结构,数据仿真和应用于高频地波雷达目标定向的实际效果。特别介绍了通过窄带信号数据训练网络然后应用于宽带信号的训练方法,适于宽带训练数据难以获得的情形。仿真和实测数据的分析结果显示该估计方法能适应阵列的误差模式且鲁棒性好,在较低信噪比时能够给出正确估计。     

基于相关系数谱的宽带跳频信号时延估计

结合目前跳频信号带宽越来越宽、跳频点越来越多的特点,提出了一种基于相关系数谱的宽带跳频信号时延估计方法,实验表明该方法能够有效实现宽带跳频信号的时延估计,估计精度不受限于采样间隔.并且该算法具有较好的实时性和数据扩展性,易于工程实现.