基于空域相关滤波的雷达回波信号降噪方法

对雷达探测来说,如何有效地增强真实目标回波信号、提高信噪比水平是非常重要的。传统的降噪方法如平滑滤波、傅立叶降噪很难有效地降低与目标频谱相重叠的噪声。空域相关滤波算法是小波滤波算法中的一种,能够有效地解决这个问题。该算法是利用真实信号与噪声在尺度间的不同表现来实现的,能够在保留信号细节的同时,有效地降低噪声。仿真表明,该算法在雷达回波的降噪中取得了较好效果,有效地降低了噪声。     

基于灰色非线性回归模型的故障预测

为克服传统灰色模型的局限性,通过对一阶累加生成序列规律性的分析,将灰色模型和非线性回归模型相结合,构造了一种灰色非线性回归模型。实例仿真结果表明,该模型既拓展了传统灰色模型的适用条件,又比传统灰色模型和非线性回归模型具有更高的预测精度,且适用性广。     

一种基于零效脱靶量的末制导律

在非线性θ-D滤波算法的基础上,将零效脱靶量直接引入到末制导律设计中。推导了利用弹目相对运动参数计算零效脱靶量的公式和利用零效脱靶量计算轨控发动机开机时间的公式,设计了零效脱靶量的数据处理方法,定义了零效脱靶量数据处理中的相关概念,设计了一种基于零效脱靶量的末制导律。经过仿真验证,该算法在精度水平略优于基于视线角速率的比例导引律,且燃料消耗水平明显优于后者,具有一定的工程实用价值。     

磁通门信号处理电路的数字化设计

针对目前某领域使用的磁通门传感器信号处理电路的一些缺点:如设备体积大、维护和升级困难、元件间容易出现感应和杂散效应等,提出了采用DSP的磁通门信号处理电路的数字化设计方案,给出了处理电路的硬件设计,并且对信号处理中的数字滤波进行了计算机模拟仿真。仿真结果表明,改造后的系统具有精度高、实时性好、升级方便等特点。     

Volterra级数模型的非线性压缩测量辨识算法

针对非线性系统的辨识问题,提出了非线性压缩测量辨识算法,且推导出了一种符合压缩感知测量准则的测量模型。相比递归最小二乘法,该方法极大地减少了所需的测量数,使得高阶Volterra级数辨识成为可能。此外,还分析了实际应用中的各项因素对辨识准确性的影响,如信号稀疏度、测量噪声、测量矩阵形式等。     

一种基于增益调整策略的自适应滤波算法

针对现实C3I系统的工程要求,通过限定下限的衰减稳态增益滤波算法对Kalman滤波的稳态形式进行了扩展,提出了一种新的实时机动辨识算法和滤波增益的调整策略,同时对于航迹起始时的暂态过程进行了特殊的处理.仿真结果表明,该算法减小了自适应的滞后误差,提高了跟踪精度,极大地改善了滤波的收敛速度.     

非奇异快速终端滑模及动态面控制的轨迹跟踪制导律

针对飞行器跟踪预设轨迹的问题,提出非奇异快速终端滑模和角度约束的轨迹跟踪制导律。通过引入虚拟目标点,提出参考轨迹曲率半径的期望视线角约束条件,建立带有视线角约束并考虑自动驾驶仪动态特性的轨迹跟踪数学模型。为了保证在有限时间内跟踪预设轨迹并避免出现奇异问题,采用快速非奇异终端滑模和动态面控制方法进行制导律设计。推导出视线角误差和轨迹跟踪误差之间的数学关系,并利用Lyapunov稳定性准则证明轨迹跟踪误差最终有界任意小。与弹道成型轨迹跟踪制导律进行仿真对比,仿真结果表明所提出的制导律具有良好的跟踪性能及鲁棒性。     

潜望镜图像序列的时域Kalman滤波

根据潜望镜图像序列的噪声模型,提出了用非线性模糊滤波器和自适应Kalman在空域和时域对其进行滤波的方法.