粒子滤波算法在单站无源定位中的应用

单站无源定位是目标跟踪领域的一个研究热点问题.首先介绍了采用增加观测信息量的方法来实现单站无源定位的技术,即方位/多普勒频率联合定位方法,对其定位原理以及实现进行分析讨论.引入一种新的滤波器-粒子滤波器方法(Particle Filter,PF)探讨了海面上运动的观测平台对远距离运动目标定位的应用背景,对目标的原始定位结果进行滤波处理,以减弱测量噪声的影响,提高定位的精度.仿真结果表明了这一处理算法的有效性以及高精度.     

基于粒子滤波技术的电机信号降噪方法

为了给电机故障诊断提供准确的诊断数据,提出了粒子滤波降噪方法。首先基于离散余弦变换建立电机信号的状态方程,状态变量即为离散余弦变换的各系数,此状态方程是一种非线性状态方程;在此基础上,基于粒子滤波方法对含噪测量信号进行状态估计,即可获得离散余弦变换的各系数,然后,通过对这些系数进行重构得到故障诊断所需的实际信号。最后,通过对实际数据进行降噪分析,结果表明所提方法是可行有效的。     

基于UPF的WNN学习算法及其应用

为改善小波网络(WNN)的非线性建模能力,提出一种基于改进无迹粒子滤波(UPF)的WNN学习算法。算法先引入最小偏度策略减少无迹变换(UT)的Sigma采样个数,改进无迹Kalman滤波(UKF);再用改进UKF算法选取粒子滤波的重要性密度函数,构成新型UPF;最后,将SUPF作为WNN的学习算法进行训练和测试。实验表明,基于新采样策略UPF与基本UPF的WNN模型精度总体接近,但速度更快,效率更高,某型军用飞机气动力建模也验证了算法的有效性与可行性。     

用一种自适应UKF滤波器跟踪机动目标

在非线性系统中用自适应Kalman滤波器跟踪机动目标时,必须采用扩展Kalman形式,但扩展Kalman有精度低、易发散的缺点.在标准UKF滤波器的基础上,应用无迹变换将测量坐标系下的滤波残差统计特性转换到三维笛卡儿坐标系下,根据三维坐标下的滤波残差变化实时改变过程噪声协方差矩阵的大小,实现了自适应UKF滤波.滤波器既具备UKF滤波器精度高,不易发散的优点,同时不需了解目标机动的先验信息.仿真表明了本滤波器的有效性.     

基于优化滤波的水平非均匀蒸发波导反演算法

针对水平非均匀蒸发波导反演中大气折射率剖面水平分布规律不确知和大范围海域气象参数观测难的问题,提出一种基于优化滤波的水平非均匀蒸发波导折射率剖面参数反演算法,该算法采用粒子群优化估计折射率剖面参数初始状态和描述剖面参数水平分布规律的状态转移函数,结合GPS海面散射信号波导传播的DMFT步进计算正演模型和实测GPS散射信号功率建立系统方程和观测方程,并采用粒子滤波迭代估计水平步进上的非均匀折射率剖面参数。该算法的精估计环节有效修正了粒子群估计误差在后续反演过程中导致的误差积累,保证了反演精度,并使得算法具备距离分段条件下逐段反演的能力,为远距离海域蒸发波导折射率剖面参数的反演提供了可行的方法。     

基于雷达与红外传感器量测融合的改进EKF算法

针对扩展卡尔曼滤波在递推过程中状态协方差可能失去正定性,从而引起滤波发散现象的问题,在滤波过程中用协方差平方根代替协方差进行迭代计算,保证其正定性。对一组异类传感器(红外传感器和雷达)观测数据采用加权最小二乘法进行融合,然后用平方根扩展卡尔曼滤波对融合的数据进行滤波。蒙特卡罗仿真结果表明,平方根扩展卡尔曼滤波和加权最小二乘数据融合方法可以保证滤波精度,并且能有效抑制滤波发散。     

改进的光学图像边缘检测融合算法

鉴于目前用于光学图像边缘检测的方法的局限性;针对光学图像的边缘检测特性,提出了一种基于小波和Canny理论相结合的融合算子;利用相似度性质,综合评估了融合算子与其他经典边缘检测算子相比的优越性;通过实验仿真,表明该融合算子能够较好地提取运动中的光学辐射目标的边缘.     

脊状表面降噪特性研究

采用大涡模拟湍流模型(LES)仿真计算V型脊状面的湍流边界层流噪声,研究了V型脊状结构高宽比对降噪特性的影响。计算结果表明,大高宽比脊状结构降噪效果更加突出,其高频区的声压密度及峰值处的频率较其他两种尺寸都有明显减少,其中声压级最大减小量5dB。通过比较其上部区域流场的涡量及湍流脉动强度,发现如果脊峰更加"尖削",则脊状表面抑制涡发展、"稳定"湍流脉动的能力增强,而这就是其获得更好降噪效果的主要原因之一。     

海战场作战仿真系统的雷达建模与仿真

兵力实体建模是海战场作战仿真的关键环节。以海战场作战仿真系统,根据雷达系统工作原理,结合工程实际,建立了雷达系统的相关功能数学模型。深入研究了雷达的截获概率模型、测量误差模型和滤波计算模型。仿真结果表明所建立的雷达模型的有效性,满足仿真试验的要求。     

自适应补偿H_∞滤波器在组合导航中的应用

针对传统递推式鲁棒H∞滤波收敛条件在工程中较难满足的问题,提出了一种自适应补偿的递推式鲁棒滤波算法。在分析滤波器收敛条件的基础上,对滤波器中迭代矩阵进行补偿程度自适应的修改,并结合实际系统要求给出了滤波误差定量度量指标,即响应时间、偏离度、波动程度,以验证算法的正确性。GPS/IN S等组合导航系统仿真结果表明,此方法滤波误差下降速度、无偏性及平稳性均优于改进前滤波算法,且计算量几乎不增加;此方法克服了收敛条件不满足导致滤波精度下降的缺陷,扩大了递推式鲁棒滤波的应用范围,具有较大的工程应用价值。