半带脉冲成形滤波器设计及性能分析

为了减少调制带宽、抑制带外杂散,通信系统中通常在发射端设置脉冲成形滤波器,而为了获得最大信噪比,在接收端通常使用匹配滤波器。以半带滤波器为基础,利用多级级联方法,设计了一种新型的脉冲成形滤波器,通过最小、最大相位分解方法,使得滤波器便于在实际通信系统中的使用。仿真结果表明,设计的成形滤波器与升余弦滚降滤波器相比,通带起伏小,硬件资源耗费少,在低信噪比时对不同调制方式均有额外的功率增益。     

一种自适应变结构交互式多模型算法

针对机动目标跟踪问题,提出了一种自适应变结构交互式多模型算法。对滤波问题进行了简单描述,并给出了交互式多模型算法的数学模型;建立了一种新的变结构交互式多模型算法的精确模型,模型子集之间并行独立运行,通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果;在变结构交互式多模型算法基础上进一步设计了自适应变结构交互式多模型算法,该方法提高了模型子集和目标实际机动模式的匹配程度,从而提高了目标跟踪精度。仿真结果表明,自适应变结构交互式多模型算法的跟踪效果优于其他方法。     

频域匹配滤波-FFT联合捕获算法北大核心

频域匹配滤波法利用FFT-IFFT完成时域伪码的快速相关,提出频域匹配滤波-FFT联合捕获法,该方法在频域匹配滤波法的基础上对相关结果进行二次FFT运算。通过仿真结果可知,在相同条件下得到的相关峰值高于频域匹配滤波法的相关峰值,提高了多普勒频率的估计精度,在信噪比大于-14 dB时捕获概率能达到0.988。由此可见,频域匹配滤波-FFT联合捕获法在估计精度和捕获概率上优于传统的频域匹配滤波法。     

退化速率跟踪粒子滤波在剩余使用寿命预测中的应用

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好地解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化,并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

联邦滤波器公共信息分配方法

目前的导航系统多采用以惯导为主的组合导航方案,其组合算法有集中卡尔曼滤波和联邦卡尔曼滤波两种.针对联邦滤波器公共信息分配的问题,分析了常规的固定分配系数的方法及其特点,之后详细讨论了动态分配方案,列出了几种分配模型.最后给出了INS/GPS/ADS组合导航系统公共信息动态分配的算例.     

基于TS-MMPF的机动弱目标TBD算法

针对基于多模粒子滤波(Multiple Model Particle Filter,MMPF)的机动弱检测前跟踪(Track-Before-Detect,TBD)方法存在不能直接给出目标航迹以及粒子退化导致的目标漏检问题,提出一种基于航迹平滑(Track Smoothing,TS)的MMPF(TS-MMPF)机动弱目标TBD算法。该方法利用MMPF的方法对机动弱目标量测数据进行处理,输出初步的检测和跟踪结果;将MMPF的输出结果重新定义为新的量测并进行目标的航迹起始、关联及滤波并给出目标的航迹;最后,利用航迹预测值对目标航迹进行平滑处理,有效解决粒子退化导致的漏检问题。仿真结果表明该算法可以有效提高目标航迹的稳健性。     

基于椭圆滤波和RAT/FRT的雷达信号调制样式识别

雷达信号波形的调制样式识别方法是电子情报侦察领域的重要研究内容。针对线性调频(LFM)、二进制频移键控(BFSK)、相位调制(包括高阶巴克码(HOB)、弗兰克码(Frank)、P1、P2、P3、P4码)等多种脉内调制样式的雷达信号,提出一种基于模糊域椭圆高斯滤波预处理的波形增强表示方法,并结合拉东-模糊变换(RAT)和分数傅里叶变换(FRT)算法实现脉内调制类型的自动识别。仿真结果表明,该方法结构简单,易于工程实现,并具备较高的分类准确率和低信噪比下良好的鲁棒性。     

引信保险机构状态信号的提取与处理

根据引信保险机构系统特性分析,选择驻极体传声器作传感器,从而获得引信保险机构的状态信号。经多级高、低通滤波和放大后,由单片机和标准判据进行比较,完成引信保险机构的状态检测。     

一种基于显著性区域的图像分割算法

针对传统的显著区域的分割方法存在的频谱泄露、无法达到亚像素精度的问题,提出了一种新的基于显著性区域的图像分割算法。利用Lucas-Kanade图像配准算法对大量重复出现模式的最小周期进行估计,从而准确地重建出背景模型;在此基础上,提出了"广义邻域点"的方法,设计自适应尺度的中值滤波器完成前景分量的精确分割;并提出了快速中值滤波器的设计方法,显著降低了计算复杂度。实验证明了该算法能够准确、高效地分割图像,适用于大量重复背景中前景目标的提取。     

基于改进MCMC的目标和拖曳式诱饵分离方法

在拖曳式诱饵干扰场景下,目标和诱饵同处于雷达的半功率波束之内,导致传统单脉冲体制雷达有效对其进行分离。针对这一问题,从单脉冲体制雷达匹配滤波采样模型入手,建立了同波束内目标和诱饵的联合概率模型。在该模型下,提出了一种改进马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法,完成目标和诱饵的参数估计。该方法将传统随机游走和独立抽样方法相结合,具有估计准确的优点。仿真结果表明,方法可有效分离同波束内目标和诱饵。