目标定位和跟踪的卡尔曼滤波加 BP 神经网络的方法

首先分析了卡尔曼滤波应用于单目标定位与跟踪时需要校正的因素,接着用具有反向传播（ＢＰ）学习算法的前向网络,建立校正原理和校正网络体系结构,最后分别给出了它对第１类和第２类火控系统应用的数学模型。     

卡尔曼滤波在坦克目标状态估计中的应用

分析了现有机动目标数学模型及其卡尔曼滤波算法,并用数字信号处理器(DSP)对一个实际算法进行了实验.实验结果表明目标机动性能的提高将使坦克火控系统由于采用现行目标运动模型而产生较大的误差,因此,在火控系统中采用其他模型,如自适应模型等,势在必行.同时,对于跟踪精度高、实时计算量大的卡尔曼滤波算法,应用DSP技术实现具有良好的发展前景.     

经验模态分析法在雷达信号脉内分析中的应用

雷达脉内特征分析是信号分选领域一个重要手段,当脉内信号有多个雷达信号交叠在一起时,很难分析出其各自的调制方式。经验模态分解(EMD)在分析非平稳混合信号时效果显著,但其存在2个明显弊端。针对端点效应问题,首先采用小波分解将信号分解成各分量,随后对除噪声外的各分量利用ARMA模型对信号进行预测,接着对预测后的各分量进行小波重构,从而消除了端点效应,针对虚假分量的问题,结合雷达信号的特点改进了其终止条件,提高了EMD分解的性能。最后,对EMD分解后的各分量进行时频分析,得出雷达脉内信号的调制特征。仿真验证了算法的有效性。     

宽带数字接收机信道化仿真设计

为了解决传统信道化接收机结构复杂、运算量大的问题,介绍了一种新的多相滤波宽带数字信道化接收机的实现算法。该算法由多相滤波的定义经过公式变形推导出,并引入了重叠一半的数字信道化滤波器组,实现了全概率截获。根据实际工程需要针对大带宽的信号对该算法进行了仿真,取得了较好的仿真结果。该算法是一种高效运算,适合弹上应用。     

基于强跟踪扩展Kalman滤波的X射线脉冲星导航定轨精度研究

为提高X射线脉冲星导航定轨精度,依据脉冲星导航原理,建立了X射线脉冲星自主导航系统的状态方程和观测方程,提出用强跟踪扩展Kalman滤波（Strong Tracking Extended Kalman Filter,STEKF）替代扩展Kalman滤波,并对3颗脉冲星卫星运行的位置和速度估计进行了仿真实验。仿真结果表明：STEKF具有使滤波器能够自适应地校正估计偏差并迅速跟踪状态变化的能力,有效地提高了卫星运动状态的估计精度和数值稳定性。     

增强路由器安全性的一种措施

路由器是军用电子信息系统的关键互联设备,提高路由器自身的安全性非常必要。首先对路由器涉及到的安全问题作了较为详细地分析,然后给出一种增强路由器安全性的技术措施。该措施重点处理终点包对路由器的威胁,将入侵检测模块与数据包过滤模块进行联动,通过入侵预防、入侵时的检测和响应、入侵后的快速分析与恢复等三个环节,提高路由器抗攻击的能力。最后探讨了该措施对路由器性能的影响。     

数字化扩频接收机的自适应抗干扰滤波方案研究

讨论了自适应抗干扰滤波在最小频移键控的直接序列扩频(DS-MSK)数字化接收机中的应用问题,对非线性滤波加以改进,提出了部分解扩非线性滤波(PDNF)结构,将快速更新子带自适应滤波(FRSAF)算法用于PDNF结构以提高收敛速度。结合FRSAF算法的PDNF自适应抗干扰滤波方案在收敛速度、稳健性和输出信噪比等方面明显优于结合LMS算法的传统非线性抗干扰滤波方案,仿真结果验证了上述结论。     

基于磁通门/GPS组合的车辆导航系统滤波技术

给出了基于磁通门/GPS组合导航系统的硬件结构图,并应用卡尔曼滤波和方差自适应滤波算法分别对GPS、磁通门单独导航定位系统进行了分散滤波,最后应用联合卡尔曼滤波器对GPS和磁通门信息进行了信息融合.并且通过实际跑车实验,验证了滤波对导航系统随机误差消除和定位精度提高的有效性.     

几种UWB-SAR窄带干扰抑制方法的分析和比较

SAR(Synthetic Aperture Radar)信号处理窄带干扰抑制技术是SAR抗干扰技术的重要内容。对3种UWB-SAR(Ultra-W ideBand Synthetic Aperture Radar)窄带干扰抑制方法———陷波滤波法、AR模型参数化干扰抑制法以及小波包分析自适应干扰抑制法进行了分析,利用自行开发的成像软件,对SAR理想点目标和实录数据进行干扰抑制仿真实验,从定性和定量的角度对3种方法的干扰抑制效果作了比较。     

多传感器参数融合研究

防空导弹武器系统为了适应“网络中心战”,对多传感器参数融合进行了研究。给出了同时间点参数融合的加权最小二乘法与不同时间点参数融合的Kalman综合滤波法。对于各方法的性能,不仅进行了简要的理论分析,还给出了仿真实验的数据结果。理论分析与仿真实验都证明了这2种方法具有优异性能。