基于公平谓词法的JMS消息过滤改进算法

研究了JMS发布／订阅消息传递模式的工作机制，分析了JMS在对事件进行匹配时的过滤算法，针对该算法的不足提出了采用公平谓词法来改进JMS的消息过滤速度，改进方法对基于JMS的发布／订阅应用程序的开发具有一定的指导意义。     

卡尔曼滤波器和跟踪微分器在光电跟踪系统中的应用

光电跟踪系统通常采用跟踪偏差反馈闭环控制,若同时采用速度前馈复合控制可以有效提高系统跟踪精度,分别使用了卡尔曼滤波器和跟踪微分器两种算法求取跟踪速度信号,通过仿真分析和工程应用,确认卡尔曼滤波器求取的速度信号更准确,噪声更小,更适合于光电跟踪系统的前馈复合控制。     

基于神经网络的混合双滤波器自适应目标跟踪算法

在分析近期基于神经网络数据融合的目标跟踪算法的基础上,结合一种新的自适应滤波模型(NAF)和速度估计自适应跟踪算法(AVE),提出了基于神经网络混合双滤波器的机动目标自适应跟踪算法(NHDF).该算法通过在线自动调节网络输出进行过程噪声方差融合,降低了现有算法因系统方差的调整不当而带来的精度损失.理论分析及仿真结果证明,与"当前"统计模型、速度自适应模型和新的自适应模型算法相比,该算法具有跟踪精度高,自适应能力强的优点.     

基于Lagrange插值的非整数延时滤波器算法

针对LMS(Least Mean Square)阵列信号波束成形器延时精度低和结构复杂的缺点,提出了一种基于Lagrange插值的非整数延时滤波器算法.其本质是采用频域近似的原则,设计出一种小数延时滤波器,可以将数字信号直接延时小数倍采样周期,在精确延时专题中具有广泛用途.仿真实验表明,该滤波器可满足阵列信号波束成形中的各种延时精度要求.     

基于多模型组合的模拟电路故障诊断方法

针对传统模拟电路故障诊断方法识别准确率低及耗时较长的问题,提出一种基于改进的二进制粒子群优化算法(IBPSO)与隐马尔科夫模型(HMM)的综合诊断方法。该方法利用IBPSO对故障特征进行提取优化,降低故障特征维度,进一步利用HMM对提取的故障特征进行预处理,排除不可能类故障特征,提高了LSSVM的分类准确率。经过仿真结果分析验证,该方法较现有的BP神经网络诊断方法,能够在确保正确率得到提升的基础上,进一步提高故障诊断速度,具有更强的战场环境适用性。     

一种稳健的自适应IIR陷波器复数级联算法

针对背景噪声中多个复正弦信号的提取问题,提出利用二阶陷波器复数算法的级联来实现,并给出了一种自适应级联算法.基于对软件复杂度和计算量的考虑,在这种算法的基础上又给出一种改进的二阶自适应陷波器级联的复数算法,大大降低了系统复杂度和计算量.仿真实验表明,两种陷波器级联算法均能很好地提取背景噪声中的复正弦信号,并准确估计复正弦信号的频率.     

多标准可配置的视频编码亚像素插值结构

针对视频编码中存在的各种不同的亚像素插值方法,提出了一种支持多种标准的可配置插值结构.该结构采用2个独立的8阶插值滤波器,每个滤波器配置一个独立参数寄存器,可灵活配置任意1/4像素位置的滤波系数,从而实现对各种亚像素插值方法的支持.2个滤波器采用两步法策略进行插值,可以减少约46%的计算量.采用SMIC 0.13μm CMOS标准单元工艺对该结构进行综合,其工作频率可以达到 400MHz,面积约为32.6k门.实验结果显示,该滤波结构工作在250MHz时,可满足1920×1080、30fps的高清视频应用的实时插值计算.     

Robust adaptive UKF based on SVR for inertial based integrated navigation

Aiming at the problem that the traditional Unscented Kalman Filtering (UKF) algorithm can’t solve the problem that the measurement covariance matrix is unknown and the measured value contains outliers, this paper proposes a robust adaptive UKF algorithm based on Support Vector Regression (SVR). The algorithm combines the advantages of support vector regression with small samples, nonlinear learning ability and online estimation capability of adaptive algorithm based on innovation. Firstly, the SVR model is trained by using the innovation in the sliding window, and the new innovation is monitored. If the deviation between the estimated innovation and the measured innovation exceeds a given threshold, then measured innovation will be replaced by the predicted innovation, and then the processed innovation is used to calculate the measurement noise covariance matrix using the adaptive estimation algorithm. Simulation experiments and measured data experiments show that SVRUKF is significantly better than the traditional UKF, robust UKF and adaptive UKF algorithms for the case where the covariance matrix is unknown and the measured values have outliers.     

基于CSS的室内测距优化技术?

基于CSS（ Chirp Spread Spectrum，线性调频扩频）技术的无线测距是基于TOA（ time of arrival，到达时间）的测距方法，在室内应用中，存在较多的NLOS（ Non?Line of Sight，非视距）干扰，因此测距精度低。针对这个问题，对传统卡尔曼滤波进行改进，将NLOS误差加入状态向量进行估计，进行两步卡尔曼滤波，从而抑制NLOS误差对测距的影响。考虑到LOS（ Line of Sight，视距）和NLOS并存的情况，对两步卡尔曼滤波算法进行改进，在第二步滤波中对NLOS误差鉴别和滤波处理部分做出改进，并应用到测距系统中。实验表明，利用该测距优化方法，TOA测距的精度和抗干扰能力得到了明显的提高。     

炮控伺服系统自抗扰控制器优化设计

针对自抗扰控制器参数难于整定的问题,给出了一种基于自适应变异粒子群优化算法的炮控伺服系统自抗扰控制器优化设计方法.该算法结构简单,具有良好的全局收敛性,充分发挥了自抗扰控制器的控制性能.通过对某炮控伺服系统的仿真研究,表明了该设计方法的有效性.