卡尔曼滤波的雷达双站无源测向定位新方法

雷达无源测向定位技术是一种非常有效的雷达电子对抗技术.将该技术应用到雷达组网中,将有利于提高现有装备雷达的电子对抗性能.通过在MSC坐标系中对双站无源测向雷达的Kalman滤波,计算出被测目标的状态预测以及预测方差,然后再将两者所得的状态预测通过数据融合技术计算出总的全局状态估计.并通过计算机仿真验证,结果表明此方法是一种具有工程意义的实用测向定位新方法.     

惯导系统摇摆扰动基座对准技术

摇摆扰动基座上惯导系统初始对准扰动干扰信号强度较大,有用量测信号强度小,系统信噪比弱,对准过程滤波收敛慢.为提高惯导系统在摇摆扰动基座上的对准精度及对准快速性,设计了基于马尔科夫递推滤波参数估计的对准方案,通过开路粗对准及闭路精对准,实现游移方位惯导系统在扰动基座上的平台调平、航向确定及陀螺漂移测定,试验结果表明,所设计的方案达到了较好的效果.     

一种基于粒子滤波的水下地形匹配算法研究

引入了剩余重采样的概念,通过权值分类和剩余权值重采样两个步骤完成粒子的复制,提高了运算速度.使用三次样条插值的方法对深度数据进行插值,构建了湖泊水下数字高程模型.通过仿真证明了该算法的可行性,并分析了匹配误差与水下地形的关系.     

超声波扩频测距及其信道自适应均衡技术

在扩频通讯系统框架中,建立一种新颖的多阵元超声波测距定位系统。从测距系统的仿真结果来看,采用二进制相移键控(BPSK)直序信号数字相关解调技术和基于最小均方算法的超声波接收信道自适应均衡器,不仅可以克服本地载波(相干解调)相位偏移所带来的不利影响,而且可以抑制多径信道噪声干扰和接收信道增益、相位随机漂移对测量精度的影响,从而提高了超声波测距系统的信噪比和分辨率。此外,采用伪随机码扩频解扩方法,容易实现码分多址(只要给安装在大范围测量区域中多个传感器分配相应的伪随机码,就可以方便地辨认出各个区域传感器发出的信号),扩大超声波测距系统的测量范围。     

基于卡尔曼滤波器的GPS动态滤波方法

提出了一种解决随机误差影响GPS动态定位精度问题的方法.首先将GPS定位中的各种误差源在各方向造成的总误差等效为一个当前均值与一个符合一阶马尔可夫过程的有色噪声之和;其次对于GPS机动载体的加速度采用当前统计模型,然后通过扩展状态变量的思想和采用自适应算法建立相应的卡尔曼滤波器模型.该模型直接从GPS接收机输出的定位结果入手,实时性好,滤波后定位精度得到提高.     

声纹鉴别及其应用

声纹是人说话声音的频谱图 ,由于人的个性 ,决定了不同人声纹的差异性 ,因此 ,声纹识别或声纹鉴定能够确定说话人的身份。声纹鉴别在很多领域有着广泛的应用价值和前景 ,这里 ,简单介绍声纹和声纹鉴定与识别的概念及其应用的历史与现状 ,探讨声纹鉴别的方法原理和步骤 ,讨论声纹鉴别在个人身份证明、刑事侦察、军事、通信、防伪等领域的应用 ,展望声纹鉴别的应用前景。     

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。     

基于测速定轨的一类自适应样条滤波方法

提出了一种测速定轨的实时算法。该方法基于样条表示飞行轨道速度参数 ,在只有多个测速元信息的情况下 ,建立了自适应Kalman滤波递推算法 ,实时给出了较高精度的飞行器轨道参数     

再入弹道参数自适应估计

本文研究再入弹道参数的自适应估计。所采用的方法对动力学模型噪声的未知统计特性进行补偿,并对状态参数与测量设备的系统误差交叉进行估计。仿真结果表明,无论是状态参数的估计还是测量系统误差的估计,都具有较高的精度。     

基于CCII的全集成连续时间双二次滤波电路

本文采用ＭＯＳ电阻电路,由提出的第二代电流传输器ＲＣ多功能块电路,生成了适于全集成的ＣＣＩＩ－ＭＯＳＦＥＴ－Ｃ无损和有损积分器,从而构造出一种新型全集成连续时间双二次滤波电路,可获得低通和带通输出,电路结构简单,便于电控调谐,仿真结果令人满意。