一种基于改进粒子滤波算法的盲信号分离

提出把粒子滤波算法应用于信号的盲分离,采用Rao-Blackwellisaion策略减少状态空间抽样维数,引入可逆的跳马尔科夫链蒙特卡洛方法(RJMCMC)有效地抽样不同维数的参数子空间,并采用了基于Epanechnikov核的建议分布。仿真结果表明该算法能够在线跟踪信号源个数的变化并且具有较好的分离性能。     

基于熵的地磁匹配定位算法

地磁匹配定位是近年来发展起来的新技术,针对地磁匹配定位中的匹配算法问题,引入了熵的概念,定义了地磁信息熵和地磁差异熵,提出了地磁信息熵和地磁差异熵综合的匹配算法,详细分析了其基本原理和实现过程。仿真实验表明,地磁熵算法的匹配误差并不随实时数据测量误差的增加而增加,该算法计算速度快、具有良好的抗测量误差干扰的能力,符合匹配精度和速度的要求。     

单边带信号简易高效的硬件实现技术

本文介绍了单边带（SSB）信号的两种产生方法，即滤波法和移相法，重点对移相法产生SSB信号的方法作了详细的讨论并给出了具体的电路，这种产生SSB信号的方法具有载波抑制比低，成本低，不需要滤波器，对相位误差和增益误差要求不高等突出特点。     

数据同化系统中的集合时间局地化鲁棒滤波方法

针对传统的卡尔曼滤波方法对不确定因素不具备鲁棒性问题,在集合鲁棒滤波的基础上,提出一种从观测角度构建优化数据同化的方法,称之为放大观测协方差矩阵的集合时间局地化鲁棒滤波,并推导了新方法的算法准则和递归公式。利用非线性系统Lorenz-96模型,基于性能水平系数、驱动参数、观测数目和集合数目变化的条件,对新方法和集合卡尔曼滤波方法的鲁棒性和同化精度进行比较。结果表明:集合卡尔曼滤波方法的均方根误差大于时间局地化鲁棒滤波的;在观测数或集合数较少的情况下,集合卡尔曼滤波出现了滤波发散问题,而鲁棒滤波的均方根误差波动较小;相较于传统的集合卡尔曼滤波算法,观测角度构建的时间局地化的H_∞滤波方法对系统参数的变化更具鲁棒性,滤波精度更高。     

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...     

双变因子LMS自适应滤波算法

为提高最小均方(LMS)自适应滤波算法的性能,在步长因子与误差信号满足一种改进的Sigmoid函数关系式的基础上,提出了一种双变因子控制下的变步长LMS自适应滤波算法。该算法具有初始状态收敛速度快、稳定状态均方误差小、抗噪声性能好、适应系统跃变能力强的优点。计算机仿真结果验证了该算法的优越性。     

电视侦察弹侦察效力的演化仿真优化研究

为了保证电视侦察弹能到达目标区域的上空并发挥最优的侦察效力,采用了基于遗传算法的启发式仿真优化方法来解决炮射电视侦察弹的优化使用问题.分析了电视侦察弹的主要影响因素,建立了用于计算目标侦察效力的仿真模型,引入了演化策略,实现了基于进化计算的启发式仿真优化系统,并求取了电视侦察弹的最大侦察效力及其主要影响因素的最优搭配....     

数字信道化接收机高效结构的优化方法

在重叠一半的数字信道化接收机的基础上,提出了重叠因子的概念、推导并实现了在重叠因子任意的数字信道化接收机的高效结构.与重叠一半的数字信道化接收机相比,这个结构通过减小重叠因子使最大抽取因子至少提高了50％,从而大大减轻了对后续处理速度的要求.另外还探讨了重叠因子和系统运算量之间的关系,为重叠因子的选取提供了依据.最后,...