弹道滤波算法研究

为导引我方发射的制导炮弹等目标,需要在炮瞄雷达跟踪炮弹的基础上准确估计炮弹目标的位置、速度等状态信息。鉴于直接对测量的弹道轨迹建立常规运动模型滤波效果较差,提出了两种方法。一种基于弹道偏差滤波的方法,另一种是基于弹道方程滤波方法。仿真计算比较结果表明文中建立的弹道滤波算法对弹道类目标的滤波精度和反应时间上有大幅度提高。     

纯方位TMA的变增益扩展卡尔曼滤波算法

通过对水下纯方位目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的分析,利用方位新息,构成了一条反馈回路,从而将EKF算法改进为变增益扩展卡尔曼滤波(VGEKF)算法.对比仿真分析表明,VGEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位目标运动分析的实现提供新的途径.     

基于多测量融合的粒子滤波跟踪算法

复杂背景下运动目标的可靠跟踪,是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。提出了一种融合颜色和纹理信息的粒子滤波跟踪算法,在粒子滤波的测量阶段,使用颜色直方图对目标进行颜色描述,用梯度方向向量对目标进行纹理描述。对这两种信息,分别用Bhattacharyya系数和欧几里德距离比较粒子与参考模板的相似性。为解决目标变化和遮挡问题,采用了模板更新策略。实验结果表明该方法是稳健的,能够在复杂的背景下对运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

基于KALMAN滤波的两种多传感器观测融合方法

目前有两种基于K a lm an滤波的多传感器观测融合方法,方法1是将观测向量的维数增加,获得扩展观测向量。方法2是在最小均方误差准则下,对不同传感器间的观测向量进行加权运算,获得与单个传感器相同维数的观测向量。通过对滤波器的状态估计误差协方差的分析和相关数学表达式,给出了两种方法的对比。仿真结果表明,当两个传感器的观测矩阵相同时,两种方法在功能上等价,但方法2的运算复杂度低。当两个传感器的观测矩阵的维数相同,但其值不相等时,方法1优于方法2。当两个传感器的观测矩阵的维数不同时,只能用方法1,而方法2失效。     

低轨移动卫星异步多用户检测算法

介绍了一种适合在低轨(LEO)星载接收机上运行、低复杂度的异步CDMA多用户检测算法,能够有效对抗强多用户干扰和大多普勒频移。基带信号通过码片滤波后以码速率采样信号作为观测信号,然后利用Kalman滤波算法对各个用户信号进行分离。状态方程综合考虑了多普勒频移、定时误差。该算法能够抵抗高达35dB的远近效应,并且对频率和定时误差不敏感。     

基于局部双参数估计的SAR图像CFAR目标检测技术

提出了在背景杂波呈现Weibull分布条件下的SAR图像恒虚警目标检测方法.从统计分析观点,推导了基于局部窗口的Weibull分布参数估计和自适应CFAR目标检测阈值的计算公式;对检测后的图像进行形态滤波处理以消除检测中的虚假目标;最后提出了应适当选择恒虚警率.仿真结果表明该方法的有效性.     

A novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,minimum mean square variance criterion and least mean square adaptive filter

Underwater acoustic signal processing is one of the research hotspots in underwater acoustics. Noise reduction of underwater acoustic signals is the key to underwater acoustic signal processing. Owing to the complexity of marine environment and the particularity of underwater acoustic channel, noise reduction of underwater acoustic signals has always been a difficult challenge in the field of underwater acoustic signal processing. In order to solve the dilemma, we proposed a novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (CEEMDAN), minimum mean square variance criterion (MMSVC) and least mean square adaptive filter (LMSAF). This noise reduction technique, named CEEMDAN-MMSVC-LMSAF, has three main advantages: (i) as an improved algorithm of empirical mode decomposition (EMD) and ensemble EMD (EEMD), CEEMDAN can better suppress mode mixing, and can avoid selecting the number of decomposition in variational mode decomposition (VMD); (ii) MMSVC can identify noisy intrinsic mode function (IMF), and can avoid selecting thresholds of different permutation entropies; (iii) for noise reduction of noisy IMFs, LMSAF overcomes the selection of decomposition number and basis function for wavelet noise reduction. Firstly, CEEMDAN decomposes the original signal into IMFs, which can be divided into noisy IMFs and real IMFs. Then, MMSVC and LMSAF are used to detect identify noisy IMFs and remove noise components from noisy IMFs. Finally, both denoised noisy IMFs and real IMFs are reconstructed and the final denoised signal is obtained. Compared with other noise reduction techniques, the validity of CEEMDAN-MMSVC-LMSAF can be proved by the analysis of simulation signals and real underwater acoustic signals, which has the better noise reduction effect and has practical application value. CEEMDAN-MMSVC-LMSAF also provides a reliable basis for the detection, feature extraction, classification and recognition of underwater acoustic signals.     

SINS/DVL/AST水下组合导航中的鲁棒信息融合方法

捷联式惯导系统由于自主性强等优势成为自主式水下航行器长航时、长航程导航的主要手段。针对水下环境中外部多导航传感器如多普勒计程仪提供的测速信息和水声单应答器提供的位置信息容易受到非高斯噪声污染的问题,提出基于马氏距离算法的联邦鲁棒卡尔曼滤波算法。在联邦鲁棒卡尔曼滤波算法中,通过马氏距离算法引入膨胀因子,对量测噪声协方差阵进行膨胀,以实现非高斯条件下水下组合导航系统鲁棒性的提升。同时基于子滤波器的滤波性能对信息分配系数进行自适应调整以确保水下组合导航系统的高精度。基于江试试验实测数据进行水下组合导航半物理仿真试验,试验结果表明:相比于传统的联邦卡尔曼滤波算法,联邦鲁棒卡尔曼滤波算法可在非高斯条件下实现更高精度、更加稳定的组合导航;能够满足水下组合导航系统对容错性和鲁棒性的要求。     

GBAS中抑制电离层异常的改进自适应Hatch滤波算法

针对单频地基增强系统(Ground Based Augmentation System, GBAS)中电离层异常时Hatch滤波器平滑精度降低问题,系统分析了电离层延时对Hatch滤波器平滑精度的影响,提出一种改进自适应Hatch滤波算法。根据卫星信号计算码载偏离度,并利用二阶线性时不变低通滤波器抑制码载偏离度高频信号,以实现电离层异常实时检测;建立平滑后伪距误差均方根与电离层延时变化率、伪距测量噪声标准差以及平滑时间三者之间的函数模型,并由此确定出Hatch滤波器最优平滑时间。利用GBAS原理样机进行验证实验,结果表明:自适应Hatch滤波算法能够根据卫星信号电离层延时变化率确定滤波器最优平滑时间,且当电离层异常时,自适应Hatch滤波器机载位置误差最大由1.15 m减小为0.43 m,从而验证了所提算法的有效性。     

仿生自修复硬件多层结构模型

针对仿生自修复硬件细胞间信号传输复杂、效率低等问题,借鉴内分泌系统中激素的传输方式,提出基于片上网络和近邻连接的4层仿生自修复硬件结构模型,并以实现有限脉冲响应滤波器为例,对模型进行详细论述。基于该模型的自修复硬件,具有灵活的布线能力与良好的容错能力,表明该模型为高可靠性自修复硬件设计提供了新途径。