无源北斗组合导航算法对载体机动的适应性

研究了自适应滤波定位算法,以便减小大机动时组合导航系统的定位误差。首先,在仿真分析组合导航算法的基础上,提出了模糊逻辑自适应滤波方案。然后,通过仿真获取系统知识,建立模糊逻辑算法调整滤波器驱动噪声方差,实现滤波定位模型对用户机动的适应性。最后,通过仿真验证,模糊逻辑自适应滤波算法能够根据用户机动情况实时调整卡尔曼滤波器的驱动噪声方差参数,并能有效提高组合导航系统机动时的定位精度。     

潜望镜图像序列的时域Kalman滤波

根据潜望镜图像序列的噪声模型,提出了用非线性模糊滤波器和自适应Kalman在空域和时域对其进行滤波的方法.     

基于自适应累量算法的舰船轴频电场信号检测方法

提出一种新的舰船轴频电场信号检测方法.该方法利用高阶累量对高斯噪声的抑制作用,首先使用基于自适应累量算法的FIR滤波器对接收信号进行滤波消噪处理,以提高信噪比;然后再对滤波输出信号进行滑动功率谱检测.实测数据处理结果表明了该方法的稳健性和有效性.     

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...     

主动声纳宽带噪声调频信号分析

噪声调频信号(NFM)有利于抗干扰和距离-速度联合分辨,在雷达领域已经得到广泛的应用,但是在主动声纳领域的应用相关研究较少。为此,将NFM引入到声纳应用中,通过仿真实验分析了其带宽特性和模糊函数。蒙特卡洛实验表明:有效调频指数m≥1时,NFM的带宽与调制噪声带宽无关,且功率谱呈高斯形状。宽带模糊函数(WAF)的仿真对比表明:NFM的模糊度图呈图钉型,克服了传统线性调频(LFM)信号所固有的距离-速度耦合模糊缺陷。     

GBAS中抑制电离层异常的改进自适应Hatch滤波算法

针对单频地基增强系统(Ground Based Augmentation System, GBAS)中电离层异常时Hatch滤波器平滑精度降低问题,系统分析了电离层延时对Hatch滤波器平滑精度的影响,提出一种改进自适应Hatch滤波算法。根据卫星信号计算码载偏离度,并利用二阶线性时不变低通滤波器抑制码载偏离度高频信号,以实现电离层异常实时检测;建立平滑后伪距误差均方根与电离层延时变化率、伪距测量噪声标准差以及平滑时间三者之间的函数模型,并由此确定出Hatch滤波器最优平滑时间。利用GBAS原理样机进行验证实验,结果表明:自适应Hatch滤波算法能够根据卫星信号电离层延时变化率确定滤波器最优平滑时间,且当电离层异常时,自适应Hatch滤波器机载位置误差最大由1.15 m减小为0.43 m,从而验证了所提算法的有效性。     

自适应噪声抵消器在内燃机故障诊断中的应用

自适应噪声抵消技术是一种利用辅助或参考信号的最优滤波技术。本文选用横向结构的FIR滤波器实现自适应滤波,其算法选用最小均方(LMS)算法。应用这一技术进行了以下研究:(1) 气阀落座激励力引起的振声在缸盖内的传递特性,(2) 非周期性随机振声特性的研究和信噪比的提高,(3) 气阀漏气的振声特性和频率结构研究,(4) 提出一种单通道自适应噪声抵消方法,以高信噪比提取气阀漏气信号。     

基于线性反时间混沌理论的混沌信号模糊函数算法

从线性反时间混沌理论出发,提出一种混沌信号宽带模糊函数算法。在现有的宽带模糊函数算法中,时间尺度变换的混沌信号需要极大的运算量来得到,难以适应需要实时处理的工程环境。根据反时间混沌理论,噪声脉冲驱动下的线性系统能产生反时间混沌信号。通过不同时钟频率的数字系统产生脉冲信号,然后以此脉冲信号驱动相应的线性系统直接产生延迟和时间尺度变换后的反时间混沌信号,最后可通过相关处理方便地计算相应混沌信号的宽带模糊函数。通过理论推导和数值仿真阐述及分析该模糊函数算法,证明了该方法数字模拟混合的结构使其能方便应用于实际的工程之中。     

基于自适应滤波的坦克发动机振动信号的信噪分离方法

发动机表面振动是一种多振源、激励复杂的振动形式,在发动机测试时目标振动信号受到很强的噪声干扰,必须通过有效方法进行信噪分离.介绍了一种利用人工神经网络进行自适应滤波的信噪分离方法,根据自适应噪声抵消原理建立了ADALINE自适应神经滤波器模型,并使用该模型滤除坦克发动机汽缸盖振动信号中的机体振动噪声,提高了信噪比,为汽缸盖振动信号的进一步分析处理奠定了基础.     

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.     

非高斯背景噪声下的微弱磁异常信号检测算法

针对传统的OBF分解算法在非高斯噪声下检测性能较差的问题,提出了一种带通滤波结合OBF分解的磁异常信号检测算法.首先,根据磁异常信号的频域特征,设计了Parks-McClellan最优FIR滤波器.通过对舍噪信号的带通滤波,实现对非高斯噪声的近似高斯化,同时最大程度地保留磁异常信号的信息.然后,对滤波后的信号进行OBF...     

基于ADV212的探空火箭图像采集与压缩系统

针对探空火箭遥测带宽低、图像监控通路多、系统小型化等设计难点,本文提出了一种基于ADV212的图像采集与压缩系统设计方案。采用可以同时支持无损和高压缩比有损压缩的JPEG2000图像压缩标准,提出适用于箭上图像采集特点的通道切换和中断处理策略,并以“乒乓”操作的流水线作业方式实现多路图像通道数据吞吐,通过两个实时发送通道和一个缓存发送通道向火箭遥测链路发送图像数据。提出了一种具有动态帧频和压缩比的图像压缩方案,解决了探空火箭遥测带宽有限这一问题。本设计以Virtex-4系列FPGA作为系统控制核心,采用ADV7182和ADV212分别完成图像的采集和压缩,分别采用SRAM和SDRAM实现图像的实时传输和缓存传输。通过比较图像间的PSNR值,试验并分析了适用于CCD图像的压缩滤波器和小波变换级数,得到了较为满意的图像质量。设计较好地满足了本次空间环境垂直探测探空火箭的图像采集任务。     

A novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,minimum mean square variance criterion and least mean square adaptive filter

Underwater acoustic signal processing is one of the research hotspots in underwater acoustics. Noise reduction of underwater acoustic signals is the key to underwater acoustic signal processing. Owing to the complexity of marine environment and the particularity of underwater acoustic channel, noise reduction of underwater acoustic signals has always been a difficult challenge in the field of underwater acoustic signal processing. In order to solve the dilemma, we proposed a novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (CEEMDAN), minimum mean square variance criterion (MMSVC) and least mean square adaptive filter (LMSAF). This noise reduction technique, named CEEMDAN-MMSVC-LMSAF, has three main advantages: (i) as an improved algorithm of empirical mode decomposition (EMD) and ensemble EMD (EEMD), CEEMDAN can better suppress mode mixing, and can avoid selecting the number of decomposition in variational mode decomposition (VMD); (ii) MMSVC can identify noisy intrinsic mode function (IMF), and can avoid selecting thresholds of different permutation entropies; (iii) for noise reduction of noisy IMFs, LMSAF overcomes the selection of decomposition number and basis function for wavelet noise reduction. Firstly, CEEMDAN decomposes the original signal into IMFs, which can be divided into noisy IMFs and real IMFs. Then, MMSVC and LMSAF are used to detect identify noisy IMFs and remove noise components from noisy IMFs. Finally, both denoised noisy IMFs and real IMFs are reconstructed and the final denoised signal is obtained. Compared with other noise reduction techniques, the validity of CEEMDAN-MMSVC-LMSAF can be proved by the analysis of simulation signals and real underwater acoustic signals, which has the better noise reduction effect and has practical application value. CEEMDAN-MMSVC-LMSAF also provides a reliable basis for the detection, feature extraction, classification and recognition of underwater acoustic signals.     

基于滤波与BP神经网络的水下探测信号检测算法

针对水下探测系统探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,首先根据磁异常信号的频域特征,设计了约束最小二乘FIR滤波器,通过对含噪信号进行带通滤波,滤除高频噪声;再采用BP神经网络对低频分量进行学习,提取船舶目标特征信号。将该算法应用于船模实测实验,结果表明:该算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力。     

基于电容式噪声传感器的信号调理电路设计

在航空航天的飞行器遥测试验中,大推力火箭和导弹飞行时,由燃气射流引起的噪声会对飞行器的结构以及载荷造成巨大的危害。电容式噪声传感器由于其频率响应范围宽,被广泛应用于飞行试验中。电容式传感器工作时需要用恒压源供电,且其采集的信号受到外界干扰较大,输出电压值不满足大多数模数芯片转换要求。针对以上问题,设计了恒压源供电模块和隔直分压电路、低通滤波电路等调理模块,使其最终输出电压范围在0~2.5 V,满足模数转换芯片的要求。该噪声传感器的信号调理电路可靠性高,已经成功应用于飞行器发射试验中。     

基于压阻敏感元件的压力信号调理电路设计

针对压力信号测量中压阻式敏感元件的压力信号易受温度影响,并且压力信号中常常会混有噪声干扰信号的问题,设计了一种新的基于压阻式敏感元件的压力信号调理电路。该方案采用恒流源供电方式消除温度影响,通过放大电路将传感器输出的微弱信号放大,再经抗混叠低通滤波电路滤除干扰信号;并对压力信号调理电路中各个模块进行了理论分析和试验验证。通过试验表明:该信号调理电路将温度影响减小到0.01%,并且能够有效地滤除压力信号中的高频信号。     

基于时延的宽带LFM信号DOA估计算法

针对常用宽带LFM信号DOA估计算法采样数据量大、运算量大的特点,提出了一种基于时延的宽带LFM信号DOA估计算法。先把阵元接收到的信号变换到频域,而后用极值频率点进行时延估计,并对各极值频率点的时延估计值进行加权平均,进而估计出宽带LFM信号的来波方位。仿真验证了该算法的合理性和有效性。