基于自适应滤波的4FTSK信号解调方法及DSP实现

针对某型通信设备中无线数传机的信号解调问题,研究了一种基于自适应滤波算法的解调4FTSK信号的方法.采用常用的最小均方误差(LMS)自适应算法,跟踪信号的单一频率,分析输出信号的包络,实现4FTSK信号的解调.详细介绍了此种解调方法的基本原理及实现过程.研究了用DSP技术来实现自适应解调算法,并给出了对4FTSK信号的解调结果.     

用于机动目标跟踪和预测的闭环系统的设计

通过对机动目标的运动分析,应用自动控制理论,误差相消原理和自适应控制原理设计闭环跟踪滤波系统,经十条航路仿真计算证明,能适应机动目标跟踪,结果比符合假定的最小二乘法精度高,反应时间短。充分利用滤波的现在点位置信息,对预测点位置偏差的时间序列值进行校正,可使此模型更适合於打击机动目标。     

自适应采样数粒子滤波算法

基于统计决策规则提出自适应采样数粒子滤波算法,在定义综合性能风险函数的基础上,推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系式,使得在跟踪过程中,可以根据目标的机动情况在线调节粒子数,以使跟踪性能达到最优。在Matlab仿真平台下进行了闪烁噪声下的机动目标跟踪实验,结果表明,自适应采样数粒子滤波算法是一种有效的机动目标跟踪方法,跟踪性能较基本粒子滤波算法提高了3.7倍。     

分析仿真联邦多次运行机制研究

为提高运行效率和降低操作强度,提出了分析仿真联邦运行控制框架,以及重新创建联邦、成员一次加入联邦、成员多次加入联邦3种多次运行机制,并分析了各自的优缺点。采用成员多次加入联邦方法构建了分析仿真联邦多次运行控制原型系统,验证了该机制的合理性和可行性。研究成果适用于不同类型和层次的分析仿真联邦。     

序贯滤波在双站无源定位中的应用研究

自卫噪声干扰条件下,制导雷达失去距离信息,无法完成对目标的跟踪任务.双站无源交叉定位是对抗自卫噪声干扰的一种常用手段,但存在计算量大、信息传输延时大等问题.提出双站序贯滤波方法克服交叉定位存在的不足,证明了序贯滤波的可观测性,仿真结果验证了提出算法的正确性.     

干扰条件下的扩频码捕获性能研究与改进

文中提出了扩频接收机捕获模型,并对可行性进行了仿真。在此模型基础上分析了不同干扰样式对接收机捕获性能的影响,给出捕获概率的仿真曲线,对文献[1]、文献[2]中用到的假设的成立条件进行了修正。最后文中采用频域接收机结构并给出了基于频域抑制算法的捕获概率仿真曲线。结果表明捕获性能较之无干扰抑制时大大提高。     

无缝GPS／INS组合导航系统的设计与实现

针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距,伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累,从而实现无缝导航.动态车载实验表明,该方法切实可行,相对于传统的紧组合方法,有效地提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

一种分析广义脊形传输器件的新型数值方法

利用Compact 2-D频域有限差分(FDFD)法分析广义脊形传输器件特性,得到的本征方程只涉及4个横向场分量,与同时处理6个场分量的本征问题相比,大大降低了CPU时间,同时由给定的工作频率f求解相移常数β,易于实际应用.针对广义脊形传输器件的复杂结构,本文划分了不同的子区.几种代表性的脊形波导传输结构分析结果与其他方法一致,表明了本文分析思路的可行性.     

参数和非参数滤波算法在贝叶斯估计问题中的比较

在贝叶斯估计问题中常用的滤波算法有两大类,一类是适用于非线性问题的,在卡尔曼滤波算法基础上发展出来的各种参数滤波算法,如扩展的卡尔曼滤波,拟线性卡尔曼滤波及近年提出的基于Unscented变换的Unscented卡尔曼滤波算法等;另一类是基于蒙特卡洛仿真技术的非参数滤波算法--粒子滤波.两类跟踪算法在实际问题中都得到了广泛应用.从原理上对这两类算法中的四种具体算法进行了介绍,重点分析了每种算法的长处及不足,可为实际应用中算法的选择提供依据.     

多坐标系中的分布式和联邦式数据融合算法

在坐标转换误差条件下,引入kalman滤波算法的两个重要公式.分析多坐标系传感器系统中分布式kalman滤波算法的特点.在此基础上提出一种改进的联邦式滤波算法.新算法中.通过对量测方程和坐标转换方程的变换,使得本地处理器利用本地坐标系中的量测值,通过kalmam滤波算法直接得到参考坐标系下的状态值.相应的,kalman滤波算法也要根据这种数学变形作适当的修正.这样,在联邦式算法中,仅仅需要一次坐标转换就可以得到状态的全局估计,因此,滤波精度比分布式算法有所提高.仿真的结果也证实了这种性能的改进.