适于PCT编码的低内存通用树状多带滤波器组实现

基于常用的多带滤波器组的紧支撑性及FIFO(First-in First-out)缓存技术提出了一种具有低内存需求的通用树状多带滤波器组(Tree-structured Filter Bank,TSrS)的实现方法SBFB.该方法具有两大特点:(1)生成与全局变换法相同的子带系数,但是内存需求大大减小且仅与图像宽度及采用的TSFB相关;(2)在FIFO缓存中直接生成父子树(Parent-children Tree,PCT).基于PCT的编码器可直接对位于缓存中的PCT进行编码,而无须在SBFB与编码器之间引入中间缓存.通过分析TSFB的各分解层中的数据流,给出了样本点与子带系数之间的时序关系,并且使用该关系从数学上严格证明了SBFB的正确性.     

参数和非参数滤波算法在贝叶斯估计问题中的比较

在贝叶斯估计问题中常用的滤波算法有两大类,一类是适用于非线性问题的,在卡尔曼滤波算法基础上发展出来的各种参数滤波算法,如扩展的卡尔曼滤波,拟线性卡尔曼滤波及近年提出的基于Unscented变换的Unscented卡尔曼滤波算法等;另一类是基于蒙特卡洛仿真技术的非参数滤波算法--粒子滤波.两类跟踪算法在实际问题中都得到了广泛应用.从原理上对这两类算法中的四种具体算法进行了介绍,重点分析了每种算法的长处及不足,可为实际应用中算法的选择提供依据.     

飞控系统鲁棒模糊控制器设计的新方法

通过对飞控系统模型特点的分析,以及模糊控制稳定性条件的深入研究,基于线性T-S模型的模糊控制系统稳定性条件,建立了飞控系统的线性T-S模糊模型,并利用现代控制理论中的状态反馈方法,结合并行分布补偿(PDC)的思想,借助求解一组线性矩阵不等式(LMI)等设计了一种模糊控制器,所设计的控制器能保证闭环系统的全局渐近稳定,并具有较好的鲁棒性.以一个仿真实例验证所设计的模糊控制器的鲁棒性.该方法对于飞控系统鲁棒控制律的设计、故障诊断、控制系统重构具有一定的参考意义.     

基于三元阵的水下目标运动分析算法研究

针对由水听器构成的三元阵系统,提出了一种新型的水下目标运动分析方法.利用测得到达不同水听器的时延差,建立了状态方程和观测方程.运用扩展卡尔曼滤波算法,研究了该系统的目标运动参数估计问题.蒙特卡洛模拟仿真试验结果表明上述方法具有较好的定位性能,该系统结构简单,有良好的应用前景.     

一种改进型联邦滤波器设计方法及其应用研究

提出了一种基于局部反馈校正的无重置联邦滤波器的设计方法,和 Carlson 提出的无重置联邦滤波器相比较,该联邦滤波器在保证组合导航系统的容错性能不变的同时可以提高系统的导航精度.将提出的这一方法用于船用组合导航系统设计中,通过计算机仿真,并同Carlson 提出的无重置联邦滤波器的仿真结果相比较,证明了该方法的优点.     

基于LMI方法的非脆弱控制器设计

研究具有加性控制器增益摄动闭环系统的稳定性问题,提出一种基于LMI凸优化的非脆弱状态反馈控制器设计方法,证明了控制器增益摄动时闭环系统稳定的充分必要条件,给出了具有非脆弱性控制器的设计形式和求解方法.仿真结果表明,应用该方法设计的控制器是非脆弱的,对控制器增益摄动具有很强的鲁棒性,响应速度与控制效果明显优于常规控制器.     

北京奥运场馆消防保卫车辆部署探讨

运用运筹学的线性规划理论对2008年奥运场馆消防保卫的战斗车部署问题进行了探讨,并得出了最优部署方案.     

基于卡尔曼滤波的计算机视觉和SINS组合导航

计算机视觉及其应用是目前研究的一个热点.在介绍计算机视觉和计算机视觉导航的基础上,提出了利用计算机视觉和SINS进行组合导航的方法.由于地球上的基准位置是三维点,而计算机视觉形成的是二维的图像,因此随后详细介绍了成像以及坐标转换的方法,并对提出的组合导航方法进行详细的分析,建立了组合导航的误差方程,然后利用卡尔曼滤波算法对误差进行估算.最后的试验仿真结果说明,提出的组合导航方法提高了导航精度,具有一定应用价值.     

对LFM信号的几种干扰样式比较

LFM信号具有很强的抗干扰能力,常规干扰很难对它产生干扰效果.研究分析了预加重调频干扰和混沌调频干扰,推导了这几种干扰样式的干扰算法,通过仿真验证2种干扰样式的可行性,并与常规干扰样式进行对比,发现预加重调频干扰和混沌调频干扰具有很好的干扰效果.     

数字噪声调频宽带干扰源设计

论述了噪声调频干扰理论,分析了混沌序列的性能,并对其进行了仿真研究,设计了基于混沌伪随机序列调制的数字噪声干扰源,给出了原理样机并得出测试结果。该干扰源具有干扰带宽、干扰中心频率可调、调制噪声带宽可程序控制等特点。