进化粒子滤波算法在雷达目标跟踪中的应用

进化粒子滤波算法通过模仿生物进化体制,以牺牲大量的计算量为代价增加样本集的多样性,从而较好地缓解了样本贫化现象.将进化粒子滤波算法应用于雷达目标跟踪过程中,变异强度的选择参考系统噪声与观测噪声性质,并通过粒子匮乏现象的强弱选择是否应用进化算法,从而大大减少了计算量.仿真结果显示所提出的算法对雷达目标跟踪有较好的应用价值.     

载机扰动下SAR/GMTI旋转目标微多普勒特性分析

目标微动部件激励的雷达微多普勒信号稳定而独特,反映了该目标的本质特征。针对采用相位中心偏置技术(DPCA)的SAR/GMTI系统,研究存在载机扰动下的旋转目标的微多普勒特性。构建飞行平台与微动目标的几何模型,推导旋转目标的微多普勒信号模型,分析典型的载机纵向扰动对微多普勒时频特性构成的影响;并通过仿真实验,验证了上述理论分析的正确性。     

基于旋转点电荷模型的舰船腐蚀电场

为了找出轴频电场无法彻底消除及实际测量中静电场产生波动曲线问题的原因,基于旋转点电荷的建模方法对舰船腐蚀电场进行研究。利用汉克尔变换对点电荷在三层介质中产生的电场进行近似求解,得出一定转速下感应电场随时间、螺旋桨半径及水面距离变化的规律曲线图,并通过实验验证了理论结果的正确性。结果表明:螺旋桨旋转产生的感应电场是构成舰船腐蚀电场的一部分,一定转速下的感应电场频率与螺旋桨转动频率一致,并会随着螺旋桨半径及与水面距离的增加而减小。     

新型管压传感器的研制及应用

针对目前外卡式管压传感器存在的问题，设计制作了一种新型外卡式ICP（Integrated Circuit Piezoelectric）型管压传感器。利用该传感器采集了柴油机高压油管压力信号，通过对测试信号的无延时实时滤波、去趋势项和归一化处理，实现了柴油机转速的准确计算；通过时域波形的分析，提取了4个喷油特征点。研究结果表明：该传感器具有使用方便、性能可靠和测试准确的特点。     

基于数字混沌序列的变换域通信系统基函数产生方法

提出了一种新的变换域通信系统基函数生成方法——Logistic数字混沌映射法，并对基于Logistic混沌序列基函数的特性进行仿真，同时将其与基于m序列的基函数进行对比分析。仿真结果表明，基于Logistic混沌序列基函数具有较好的伪随机特性、多址特性，且函数数量巨大。     

舰空导弹复合导引头误差分析研究

针对舰空导弹采用旋转式微波相位干涉仪与红外成像导引头复合导引的特点,介绍了旋转式相位干涉仪引导红外成像导引头截获目标的原理;对复合导引头的各主要误差源进行了分类与计算;分析求解出引导总误差;最后通过仿真和实例讨论了各误差源对交班的影响.     

择集滤波及其在图像信号处理中的应用

探讨了择集滤波的原理及聚类择集滤波的实现方法 ,并在漏磁检测中的裂纹三维图像重建中进行了应用 ,达到了保护图像信号结构成分及一些细节的目的 ,提高了图像清晰度。     

一种基于BLUE的弹道目标跟踪滤波器

弹道目标跟踪问题中动态方程与观测方程皆为非线性,影响跟踪精度。使用最优线性无偏估计方法可以有效地解决观测的非线性问题,而蒙特卡罗滤波方法适用于目标状态的非线性估计。将快速高斯粒子滤波与最优线性估计方法作了有机结合,通过对典型的弹道目标跟踪模型进行仿真,发现新算法在精度与实时性上优于粒子滤波。     

变结构多模型估计第Ⅱ部分——模型集合自适应

变结构多模型(VSMM)估计的一个重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集(RAMS)方法。此方法的关键是在理论上和实践上都具有挑战性的模型集自适应(MSA)。本文在理论上对MSA进行了研究。根据假设检验,阐明了MSA的各种典型问题,而这些假设一般是复合的,N元的,多变量的,更糟糕的是,不一定不相交。给出了一定数量的序列方案,这些方案在计算上都是高效的,容易实现的,并具有一些令人满意的最优特性。这些结果构成了建立性能良好,通用和实用的MSA算法的理论基础。在这里给出的理论结果已经应用于这系列后续部分的几种RAMS算法,这些算法都是应用广泛,容易实现并且明显优于当前的最佳固定结构多模型估计器。同时,它们对于变结构和固定结构多模型估计器的模型集对比、选择和设计都很重要。     

基于FRFT窄带滤波的LFM信号研究

随着分数阶傅里叶变换域窄带滤波技术的不断应用与发展,对分数阶域窄带滤波带宽的研究将变得尤为重要。研究了分数阶傅里叶变换域窄带滤波带宽与滤波后信号之间的关系,并以信号的失真度为准则,分析了分数阶域窄带滤波带宽的临界值。理论分析和仿真结果表明:线性调频信号经过分数阶域窄带滤波后信号的相位没有发生改变,信号的幅度为辛克函数积分的形式。为保证LFM信号频率信息不丢失,分数阶域窄带滤波的带宽必须不小于LFM信号在分数阶域幅度谱的主瓣宽度。为分数阶域滤波带宽的选取提供了参考标准。