智能天线在伪卫星增强系统中的抗干扰作用

过去的十年中,卫星导航技术在武器系统的导航和制导领域得到了很好的应用.但是,系统的应用过程中无线电射频干扰对其通信链路的性能会产生极大的影响,智能天线技术是一种比较有效的抗干扰措施.对伪卫星增强系统多种智能天线的自适应算法进行了比较分析.结果表明SMI算法相对其他算法而言在收敛速率和天线方向图的效果上皆有相当的优越性.适合于伪卫星增强系统的干扰抑制应用.     

基于退化速率跟踪粒子滤波的剩余使用寿命预测框架

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好的解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。本文针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化。并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

基于面向对象技术的柴油机在线状态监测系统设计

将软件设计中的面向对象思想扩展到系统设计中,针对柴油机实车运行在线监测中的变速变载及空间有限等问题,基于CAN总线的可靠性、信息传输的实时性和多主工作方式,设计分布式智能监测节点和上位机监控中心．分布式监测节点同步采集柴油机运行数据并进行降噪和简单特征提取后,将实时采样数据和在线监测结果上传至基于嵌入式PCI04的上位机监控中心,进行二次特征提取和智能模式识别,从而实现柴油机在线状态监测与故障预警和诊断．     

针对自适应滤波的组网雷达欺骗干扰优化策略

针对组网雷达系统在跟踪目标发生机动时采用自适应滤波来估计目标状态的特点,在点迹融合数据处理结构的组网雷达基础上提出了一种欺骗干扰优化策略.根据状态和量测方程描述了组网雷达跟踪目标的模型,同时建立了跟踪机动目标的自适应滤波模型.在此基础上,建立了欺骗干扰模型,并在目标机动检测约束下,推导了虚假目标欺骗干扰对于组网雷达融合...     

直扩/跳频测控信号捕获算法研究

指出了将直扩/跳频用于航天测控在信号捕获时的特殊性,针对这些特殊问题提出了混合扩频测控的捕获方案,并对其中的2个方面进行了改进.采用基于凯泽窗PMF-FFT方法来实现对频谱幅值的扇形衰减进行改进,采用抛物线插值法对多普勒估计时产生的栅栏效应进行改进.理论分析和仿真结果表明,与原有算法相比较,在相同积分时间内,凯泽窗PMF-FFT方法比直接PMF-FFT能够有效降低FFT输出的峰值衰减,减小频谱泄漏;抛物线插值测频能够有效减少频谱估计误差,从而利于后继跟踪的快速建立.     

粒子滤波跟踪弹道下降段在炮位侦察中的应用

在传统的炮位侦察方式中,往往对对方炮弹弹道上升段采用扩展卡尔曼滤波方法进行弹道跟踪,这就导致了阵地部队安全性和雷达威力受限的问题,而开展对方弹丸弹道下降段跟踪的研究有利于解决这一问题.对于弹道下降段的跟踪,采用传统的扩展卡尔曼滤波方法无法满足炮位侦察的精度需求,而粒子滤波方法的应用使得这一思路变为可行.首先描述了对下降段弹道跟踪时炮位侦察的全过程,并建立了待跟踪弹道目标的状态空间模型,然后应用粒子滤波方法对下降段弹道进行了跟踪辨识.仿真结果表明,粒子滤波具有比扩展卡尔曼滤波精度更高和运算时间更长的特点,其仿真结果能够满足炮位侦察的精度要求.     

CS模型下IMM-PF算法在机动目标跟踪中的应用

为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性.     

结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。     

融合阈值法和边缘提取的图像分割算法

针对阈值法分割目标区域不完整和边缘提取断续边缘多的问题,提出了一种融合阈值法分割和多尺度边缘提取的图像分割算法。该算法充分利用阈值分割提供的目标区域信息和边缘提取给出的边缘信息,采用基于区域生长的最大轮廓法连接断续边缘,填充目标孔洞,完成目标分割。利用Matlab平台对该算法进行了验证,结果表明:该算法能有效分割出目标完整轮廓。