一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。     

一种非均匀采样的宽带雷达数字正交解调方法

数字正交解调是宽带雷达数字接收机的重要组成部分,灵活性和实时性是数字正交解调设计的关键问题。从二阶采样和多相滤波的原理出发,提出了基于非均匀采样的数字正交解调方法,给出了算法的实现结构,并通过仿真验证了算法的正确性。通过与低通滤波法、多相滤波法比较结果表明,基于非均匀采样的数字正交解调方法具有优化的实现结构和更好的实时性,可以用于宽带雷达数字接收机的设计。     

基于“当前”统计模型的改进自适应滤波算法

针对"当前"统计模型算法跟踪弱机动目标性能较低的缺陷,在分析当前统计模型算法及滤波增益特性,参考了几种修正的当前统计模型算法思路的基础上,根据能够抑制滤波发散的渐消因子构造了基于"当前"统计模型的自适应滤波算法。仿真结果表明该算法克服了当前统计模型的缺陷,在实时性与精度两方面得到了平衡,易于工程实现。     

一种JPDA的快速算法

为使标准JPDA算法能在实际工程中实时应用,着重在JPDA的主要计算环节进行了改进和实时性提升,提出了一种JPDA的快速算法。通过引入"关联目标类",对确认矩阵进行降维,即把一个高维数矩阵分解成若干"相互独立"的低维矩阵。提出了一种互联概率的递归计算方法,减少拆分矩阵巨大的内存占用需求。同时还对相关波门和滤波方差计算进行了改进。仿真结果表明,快速算法比标准JPDA算法的计算时间有显著缩短,在不是"太密集"的多目标环境下具有一定的工程应用价值。     

潜艇TMP问题透析与展望

针对潜艇指控系统目标运动要素解算(TMP)存在的主要问题,从算法理论和作战使用要求等方面进行了系统分析.探讨了潜艇目标运动要素解算的合理结构,肯定了理论模型整个TMP过程中所起的主导地位,并对未来研究所具有的潜力进行了挖掘.强调TMP过程人机交互和多条件综合控制的重要性,指出了TMP今后的研究发展方向.     

基于单GPS观测的SINS姿态校正方法

针对车(船)载惯性和GPS组合导航系统(INS/GPS),研究单天线GPS对INS的姿态校正方法。提出一种基于单天线GPS进行捷联惯导(SINS)机动中对准和姿态校正方法,该方法以GPS两个不同时刻的不共线速度向量为参考向量,利用TRIAD算法进行姿态确定,并设计了Kalman滤波器估计姿态四元数。仿真试验表明该方案能较好地校正惯导系统的初始对准误差,并通过实时校正保持长期的姿态精度。     

月球轨道超长波天文观测微卫星在轨数据预处理方法

围绕“嫦娥4号”月球轨道超长波天文观测微卫星展开研究，针对微纳卫星对地数传资源的限制，提出一种在轨信号预处理方法：通过10通道数字下变频链路实现原始数据的变频接收，再利用多级滤波器抽取获得低采样率基带数据，下变频本振频率可调，在对地数传资源约束下保证了不同频带数据的灵活选取。以上方法实现了一种10频点超窄带梳状滤波，仿真验证表明，采样率80 MSPS基带带宽为1 kHz的情况下，此方法可在现场可编程门阵列平台上稳定运行，能保证带内平坦度和线性相位等关键技术指标, 数据量与直接下传原始数据相比，降低了3个数量级以上。     

压制干扰环境下目标跟踪的改进粒子滤波算法

针对压制干扰环境下传统粒子滤波算法跟踪效果不佳的问题,在传统粒子滤波算法的基础之上,融合压制干扰条件下的有用量测信息,构造了一种新的粒子滤波算法。在算法的实现过程中,通过采用伯努利(Bernoulli)分布重新构造了压制干扰环境下发生量测数据丢失的传感器模型,在此基础上通过充分考虑有效量测值以及量测丢失时的一些有用量测信息,推导出了闪烁噪声条件下的似然函数,直接用于粒子权重更新的计算,并且通过纯方位跟踪以及协同转弯机动模型,仿真验证了该算法极大改善了标准粒子滤波算法的稳定性和提升了粒子滤波算法的估计精度。     

应用极化聚类中心设计快速自适应极化滤波器

针对传统自适应极化滤波算法存在收敛速度慢、迭代步长因子选取困难等问题,采用极化聚类中心估计理论设计了一种快速自适应极化滤波器,实现了对极化雷达回波中的干扰信号逐脉冲地自适应精确对消。滤波器通过距离单元选通获取干扰信号样本,对样本极化聚类中心的直接计算能够快速估计干扰信号在当前脉冲内极化状态,依据干扰输出功率最小原则最终实现快速滤波过程,相比于传统极化滤波算法有更快的收敛速度和更稳定的干扰抑制性能。仿真对比实验结果验证了该方法的快速有效性。