基于Jerk模型的一种改进多传感器数据融合算法

简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。     

条带式合成孔径雷达数字聚束算法

与聚束工作模式的合成孔径雷达 (SAR)相比 ,条带式SAR能够在相同时间内对更大范围的区域进行微波成像。但是在分析条带式SAR图像时 ,往往需要着重分析某些局部热点区域 (ROI ,Region-Of-Interest) ,而ROI外散射体的回波会降低ROI图像的对比度。本文的数字聚束 (Digitally -Spotlight)算法可以在成像前将ROI外的回波“过滤” ,实现等效的的聚束工作模式 ,从而提高SAR对比度。仿真验证了该算法的有效性。     

一种快速、高精度光电闭环跟踪算法

为了解决跟踪系统中目标机动所引起的参数变化,提出了一种多模式自适应滤波器,用５个基本滤波器来描述５种典型的目标机动,然后用贝叶斯条件概率对它们分别进行加权。最后,给出了１５个滤波器的基本参数。     

面向柔性加工环境的过程状态振动监测

本文运用提出的通用状态监测模型及策略,以振动信号监测为例,提取设备运行状态的振动信号方差和振动信号建立AR模型的参数估计的变化率参数作为两类通用特征参数,对柔性加工系统进行归一化监测,取得了良好的效果。建立的监测系统简洁、快速、可靠,满足柔性制造环境下设备运行状态监测的要求。     

实用的滤波新算法

介绍了武器系统作战软件的一种计算量小、计算效果好的滤波新算法,并对该算法进行了对比分析     

战术背景对跟踪滤波器设计的影响

可以利用战术背景下做战术机动空中目标的特性来提高跟踪效果。提出了先目标机动预测,然后进行机动检测和滤波的方法（ＰＩＦ）。本方法可以提高对空中机动目标的跟踪效果而无须做大量的运算。     

一种基于Wiener滤波的红外背景抑制方法

红外图像序列中小目标的检测问题是当前的研究热点。为了检测起伏背景中的弱小目标,在理论分析的基础上提出了用Wiener滤波器去除起伏背景,然后进行自适应目标检测的小目标检测方法。采用连续采集的长波红外图像序列进行了实验研究,并给出了目标检测结果及其分析。结果表明,该算法能够从信噪比大于2.0的图像序列中检测出目标轨迹。     

一种用于扩频通信中大功率窄带干扰抑制的IIR自适应滤波器

提出一种稳定的ＩＲ自适应滤波器，并给出了系数迭代的非线性梯度算法。计算机模拟结果表明：它能够有效抑制ＪＳＲ很高的单频连续波（ＣＷ）干扰及部分频带型窄带干扰，从而使ＦＩＲ滤波器的固有缺陷得以克服。     

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。     

GNSS/SINS组合导航在地地导弹中的工程应用

介绍了基于Kalman滤波的GNSS/SINS组合导航技术在地地导弹中的应用,在发射点惯性坐标系中建立了便于工程应用的数学模型,针对某型号进行了位置速度仿真,并和目前在工程实际中应用的加权平均组合方法进行了比较。仿真结果表明,Kalman滤波技术可以应用于地地导弹工程实际中。