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     

传感器失效下飞控系统的容错H_∞滤波器设计

研究了传感器失效下飞控系统的容错H∞滤波器的设计问题。将未知有界的传感器故障矩阵转化为一类动态区间矩阵,在给定允许的失效范围内,提出了保证滤波误差系统的渐近稳定性同时对于外界干扰具有期望的H∞扰动衰减度γ的容错H∞滤波器设计方法。最后,以Navion飞机在海平面平飞的纵向小扰动线性系统为例验证了提出方法的有效性。     

军用电源系统中无源阻尼LCL滤波器的研究

LCL型滤波器以其优越的高频衰减性能在变流器中得以普遍应用。针对LCL滤波器应用于军队电源系统时出现的谐振尖峰现象,因此,使用常见的电容阻尼方法和分裂电容阻尼方法对该类型的滤波器作出相应的改进,为观测改进后的效果,从阻尼效果及功率损耗两个评判指标对上述两种方法开展分析研究工作。提出一种特殊的控制策略,该策略外环使用自抗扰控制,内环使用PI控制。以所提出的控制策略为基础,对两种不同阻尼方法下的滤波器进行仿真研究,仿真的结果显示,分裂电容阻尼方法对减少LCL滤波器所引发的谐振有更好的抑制作用,降低了并网电流的谐波畸变率,证明了设计的有效性和优越性。     

多输入多输出雷达恒模稳健波形联合优化算法

针对目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确导致的多输入多输出雷达检测性能下降的问题,提出恒模稳健波形与接收机滤波器联合优化算法。将目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确时的优化问题建模为一个极大极小化问题。运用迭代优化算法将联合优化问题分解为两个子优化步骤:将波形固定时的接收机滤波器权值优化问题建模为广义瑞利商模型,求解得到相应的接收机滤波器权值矢量;利用半正定松弛技术对权值固定时的波形优化问题进行求解,获得对应的波形矩阵,并根据得到的波形矩阵,通过高斯随机化的方法获得所需的恒模波形。对所提算法的收敛性进行了证明,仿真结果表明所提算法有效。     

强跟踪渐进更新扩展卡尔曼滤波器及其在磁偶极子跟踪中的应用

为了改善实际跟踪过程中因为缺乏目标先验信息造成的模型失配对滤波器跟踪性能造成的影响,引入强跟踪滤波(STF)思想对渐进更新扩展Kalman滤波(PU-EKF)算法进行改进,提出了强跟踪渐进更新扩展Kalman滤波(STPU-EKF)算法.在多种模型失配情况下进行磁偶极子跟踪仿真试验,对所建算法的性能进行验证,仿真结果表...     

基于UKF的主动段弹道跟踪算法

引入不敏卡尔曼滤波(UKF)(Unscented Kalman Filtering)用于主动段目标跟踪.UKF通过设置Sigma样点分布和样点权值来逼近样本非线性变换参量的矩,对状态向量的PDF进行近似化,是一种以标准Kalman滤波器为框架的非线性滤波器.在应用中,UKF避免了求Jacobian矩阵,且跟踪效果较好.     

ARCPI辅助谐振电路优化控制

结合交流全电坦克炮控系统研究的一种三相软开关逆变器——辅助谐振换流极逆变器(Auxiliary Resonant Commutated Pole Inverter,ARCPI)的工作原理,提出了一种辅助谐振电路优化控制方法.采用这种方法,在保证三相逆变器主开关管零电压关断的前提下,可以使辅助开关管的工作次数减少一半,进...     

卡尔曼滤波器在弹道重构中的应用与仿真

弹道重构是评价弹道精度、有效实施弹道控制技术的关键.为了有效地利用卡尔曼滤波器实施弹道重构技术,建立了适用于在线弹道重构的非线性弹道模型,引入了积分预测算法,能减少离散卡尔曼滤波器一步预测的误差.给出并分析了适用于弹道重构的EKF和UKF算法,UKF避免了处理非线性系统时的线性化同题.仿真试验对比了两种方法的重构精度,...     

弹道目标跟踪滤波方法研究

主要对弹道目标的跟踪滤波方法进行了综述,对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、转换测量卡尔曼滤波(conversion measurement Kalman filter,CMKF)、基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(ballistic extended Kalman filter,...     

粒子滤波在误差配准中的应用

系统偏差严重影响了多部雷达航迹的互联和目标状态的融合,因此如何解决误差配准成为一个关键问题。因为系统偏差和雷达的量测之间是一种非线性关系,所以无法直接使用Kal-man等线性滤波直接进行系统偏差的估计。为解决这一问题,利用非线性的粒子滤波器(PF),对目标状态和系统偏差的估计进行了探讨,为了对比其性能,设计了一种扩展Kalman滤波算法。仿真结果表明PF在误差配准中的应用是可行的,性能高于扩展Kalman滤波。