基于相关性函数的多站微动特征分析与提取

针对多站雷达精度跨度大、难以有效进行融合识别的问题,提出了基于相关性函数的多站加权融合方法。首先建立了弹道目标滑动散射模型,通过时延相乘重构回波,并利用扩展Hough变换提取出距离像的曲线参数,从而建立方程组以求取微动信息。然后利用相关性函数对各雷达的支持度进行分析,最终对支持度高的观测数据进行融合识别。仿真结果表明该方法计算简单,能有效提高微动参数的估计精度,客观地反映各部雷达的可靠度。     

一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法

针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下,研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵,再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵,从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS/GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比,仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。     

差分GPS/惯导组合导航系统

本文简述了提高GPS定位精度和系统性能的两条主要技术途径(差分GPS、GPS/INS组合)的特点和问题,提出了差分GPS/惯导组合系统方案,研究了组合系统的卡尔曼滤波器设计并作了计算机模拟仿真。仿真结果表明,差分GPS/惯导组合导航系统可以达到1～2米的实时定位精度。     

阻尼的非线性最小二乘滤波算法

为提高在弱可观测条件下滤波器的稳定性,本文把非线性优化方法应用于递推滤波,形成了阻尼的最小二乘迭代滤波算法。同时还得出了该方法的信息平方根滤波形式。     

基于高低频模型的矢量量化图象编码系统(HL-TVQ)

HL-TVQ 图象编码系统,是在图象的高/低频图象模型基础上,对低频图象分量进行变换矢量量化编码,而对高频图象进行空域欠量量化编码。HL-TVQ 编码系统具有压缩比高(在模拟时达到10),恢复图象的视觉效果好,运算复杂度小的特点。本文详细介绍 HL-TVQ的编码过程和原理。     

微带及渐变微带中瞬态信号传输特性的小波变换分析

本文利用小波变换对瞬态信号在微带及渐变微带线中的传输特性进行了分析,与传统的傅立叶变换分析相比,小波分析具有速度快、能够分析局部传输特性的优点。文中给出了高斯信号和矩形脉冲信号在微带中及矩形脉冲信号在渐变微带中的传输波形,所得结果对研究超高速与超宽带瞬态信号的传输及电路设计有一定的参考价值。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

一种实用的有线电视加解扰方案

在分析了电视加扰技术中的模拟加扰方式和数字加扰方式后,对数字加扰时基处理中的行旋转、行置换、行变换等方法做了详细分析;为了保护有线电视加扰系统的安全,采用了随机数的产生、数据的加密等技术。最后详细介绍了一个包括加、解扰系统和用户控制的实验系统