一种基于时频域滤波的ISAR瞬时成像算法

为了得到机动目标的瞬时像,需要采用时频分析的方法.分析了2种Cohen类时频分布Wigner-Ville分布(WVD)及Choi-Williams分布(CWD)的时频特性.基于时频域滤波的思想提出一种兼备高时频集聚性和交叉项抑制能力的瞬时频率估计方法.由此得到一种新的ISAR瞬时成像算法,对机动目标数据进行成像处理,结果说明了算法的优越性.     

基于矢量分配的组合导航容错联邦滤波算法

针对高动态环境下飞行器组合导航系统因不确定故障导致导航精度下降的问题,提出了一种基于矢量信息分配的容错联邦滤波算法。设计矢量形式的故障检测函数,对各观测量进行单独的故障程度划分,克服了将故障子系统所有观测量同时隔离的缺陷；根据观测量是否异常,重构时变量测噪声矩阵和信息分配矢量系数,对子滤波器的状态变量进行信息分配,在隔离故障子系统异常观测量的同时,最大限度地利用正确观测信息。仿真结果表明,采用该算法能够充分发挥各导航子系统的优势,极大提高了导航子系统信息利用率,具有较高的精确性和容错性。     

H∞鲁棒滤波在机动目标跟踪中的应用

在交互多模型中通常使用的卡尔曼滤波器中，引入广义H∞鲁棒滤波器，以一定的精度为代价，换取满意的鲁棒性能。H∞鲁棒滤波算法可以分解为卡尔曼滤波和鲁棒化两个环节，从而形成一种基于增益失调因子的结构化分解算法。、为验证算法的有效性，进行了Monte Carlo仿真。仿真结果表明，本文算法跟踪复杂机动目标时跟踪性能有较大提高，有很好的可实现性.     

Unscented粒子滤波算法在合成孔径声纳组合导航中的应用

研究了基于捷联惯导(SINS)、多普勒声速剖面仪(ADCP)的水下组合导航方法。建立了基于四元数的SINS/ADCP误差模型。针对一般粒子滤波算法中存在的粒子退化问题,对Unscented粒子滤波算法进行了研究,并应用于SAS导航模型。算法采用Unscented卡尔曼滤波(UKF)引入了最新观测量来产生粒子滤波(PF)的建议密度分布,提高了状态估计的性能。仿真结果表明:在SAS复杂的运动情况下,UPF算法比传统粒子滤波算法具有更高的精度。     

一种快速辨识ARMA信号模型参数的方法

本文给出了一种对ARMA信号模型参数进行自适应滤波快速辨识的方法。首先提出将MA模型匹配ARMA模型的理论误差转化为输出端的加性噪声．然后提出了一种新的变步长LMS算法。基于以上两点，本文使用自适应滤波器,通过拟合模型传递函数来辨识模型参数。数值仿真结果及其与IIR SHARF算法的比较证明本文的理论分析。     

一种基于激光测距仪测距信息的新滤波算法

针对动能拦截器在大气层外完成反导任务的末制导滤波问题,利用激光测距仪的测距信息与导引头的测角信息,设计了一种非线性θ-D滤波算法.分析了这种滤波算法在实际应用中的一些问题,包括避免滤波发散的条件,权重系数阵的取值等.通过仿真验证,该滤波算法的精度高于工程上常用的α-β衰减记忆滤波.在该滤波算法的基础上,可以得到更精确的弹目相对运动信息,为进一步设计更先进的导引律提供了基础.     

一个教导员的阅读信念 不一样的年代,一样的青春

我把这本《青春之歌》推荐给了我的每一批学员。当我向他们描述起书中的人物和情节时,我看到他们的渴望与激动。是的,我想,这种青春的激情与奋进的精神曾经触动了我的前辈,触动了我,也会触动中国军营的新一代。     

形态滤波和自相关降噪的Hilbert边际谱在轴承故障诊断中的应用

Hilbert边际谱是Hilbert-Huang变换在频域的一种表示形式,适合分析机械故障诊断中广泛存在的非平稳信号,但是噪声会影响Hilbert边际谱的分析精度。针对从装甲车辆机械系统采集的振动信号中噪声的特点,将形态滤波和自相关相结合,对振动信号进行降噪,提高了Hilbert边际谱对振动信号的分析精度,并在某型坦克变速箱主轴7216轴承滚动体点蚀故障诊断中得到了应用。     

适于弹载平台的正交多载波雷达波形设计

设计了一种适于弹载平台的多载波雷达波形,模糊函数近似理想图钉型,且波形设计灵活,参数选择自由度高,与传统的单载波雷达波形相比,被截获概率大大降低。给出了一种具有9个子载波数量的雷达基带波形设计方案,为进一步改善主副瓣比,采用了脉间波形捷变及子载波频域加权技术,实现结果表明在基带信号带宽为9 MHz时主副瓣比可达-35 d B以下,且不同调制序列得到的雷达波形具有良好的低互相关特性,特别适合于多部弹载雷达协同工作场合。