射频发射模块非线性效应的消除方法

射频模块存在相位特性的非线性效应,群延迟随频率的变化不再是一个常数,并可能造成输出射频信号的波形失真,而影响精密射频信号源的输出精度。基于递归最小二乘算法的自适应滤波器,提出了消除其非线性效应的新方法。并以GPS模拟源为例,利用其自校模块,采用软件无线电和数字信号处理技术,精确估计出射频模块的模型参数。将基带合成信号通过一个数字逆滤波器,以消除相位的非线性和群延迟随频率的变化。利用自编的仿真程序包,在Matlab中进行了相应的模拟计算。仿真结果表明,该方法可有效地消除相位非线性效应对射频信号的影响,输出信号的波形失真在理论上可控制在0.01%以内。     

机械抖动激光陀螺小时延信号处理方法的研究

去除抖动信号是机械抖动激光陀螺信号处理电路的重要工作,针对目前现有的机械抖动激光陀螺解调方法存在的缺陷,本文提出了抖动剥除和FIR滤波器相结合的一种解调方法,以满足机抖激光陀螺在快速跟踪中的应用要求。实验结果表明,抖动剥除后,陀螺计数脉冲中的抖动信号衰减了近75dB,可以直接用于精度要求不高实时输出角速率的场合。抖动剥除后用低阶的FIR低通滤波器滤除剩余的抖动偏频量和高频噪声,在保证小时延的基础上提高了精度。     

焦平面红外弱小目标检测新算法

针对焦平面红外图像中运动弱小点目标的检测问题,基于形态学滤波器和模糊决策融合构建了一种新的弱小目标检测算法。针对单帧检测,基于目标在实测红外图像上所呈现的凸包结构特点,设计了圆形形态学滤波器结构,并引入神经网络进行圆形形态学滤波器结构元素优化设计。同时在多帧关联检测的基础上,引入决策融合概念,基于贝叶斯最小风险准则建立了基于模糊决策融合的序列关联检测方法。实测数据的处理结果表明:针对低信噪比图像(SNR≈2),在虚警概率≤1%情况下,新算法对复杂红外弱小目标图像检测概率≥98%,有效地提高了检测算法的性能。     

自适应交互式多模型滤波在被动制导中的应用

首先给出了一种更加简单的关于BOM问题的变增益函数的推导,新的增益形式比原先的形式更具有数字稳定性.然后考虑当模型具有不确定性时的被动制导仿真.当模型具有参数不确定时,一般的单模型滤波器已经不能满足制导的性能要求.采用交互式多模型算法,与修正增益扩展卡尔曼滤波器结合,并使用能实时估计量测噪声的Sage-Husa估值器,设计出一种新型自适应交互式多模型修正增益扩展卡尔曼滤波,将其应用到被动制导中,仿真结果表明该方法的优越性和实用性.     

X波段雷达线性调频脉冲压缩信号仿真研究

对雷达线性调频脉冲压缩信号进行分析以及仿真,在雷达信号模拟领域中是非常重要的.给出了常规调频脉冲压缩信号以及匹配滤波器模型及仿真结果,并在对某X波段雷达调频脉冲压缩信号处理特点研究的基础上,分析了距离分辨率对不同距离目标分辨的影响,并进行了仿真验证.     

关于直接序列扩频短波数据传输频带的研究

针对直接序列(DS)扩频技术在短波高速数据传输应用中频带的局限性,提出了依据DS信号的功率谱特性,采用并联的窄带滤波器组来实现DS信号在短波波段的窄带发射和接收,并对并联的窄带滤波器组的参数和基于DS技术的短波数据传输频带的实现进行了讨论。     

一种控制系统的综合故障诊断方法

提出了一种控制系统的综合故障诊断方法 ,用以解决复杂系统的描述困难与诊断准确性问题。通过将控制系统故障检测与诊断分解为一个多层次的过程 ,综合应用因果网络方法与强跟踪滤波器方法 ,实现了两种方法优缺点的互补。仿真表明 ,该方法解决复杂控制系统故障检测与诊断问题是有效的     

等残差卡尔曼滤波器组算法的无人机控制故障诊断

提出了一种等残差卡尔曼滤波器组算法,它只需要单个卡尔曼滤波器的残差和状态估计及其线性变换,就可得到与标准的多模自适应滤波算法等价的残差,因此可以有效地减少计算量和计算时间.将此算法应用于某无人机控制系统的故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性.     

实用的解耦自适应跟踪滤波器

本文提出了一种在非线性量测环境下对机动目标的解耦自适应滤波算法。在视角直角坐标系中实现了一种修正的输入估计方法。由于所提出的这种滤波器有解耦结构,因此在不降低性能的前提下可以大幅度减少计算量。同时,由于伪量测噪声之间的交叉相关性较小,因此可以提高机动探测的精度。     

矩阵外积法Kalman滤波器在动态GPS定位中的应用

由于计算机有效字长的限制,滤波算法在计算机上实施时易于产生误差积累,误差协方差失去正定性或对称性,从而出现数值计算中的不稳定现象.一般情况下,当状态变量维数超过10时,滤波过程中出现滤波结果不稳定现象概率增大.为了解决滤波器数值计算不稳定问题,实践中提出并应用了许多方法,如自适应滤波、固定增益滤波、平方根滤波等.这些算法的不足是计算繁琐,效率低下.提出一个基于矩阵外积法所设计的快速、稳定的滤波算法,该卡尔曼滤波算法速度快,效率高,数值稳定性好,运算量少,将其应用于动态GPS定位验证了其有效性.