形态滤波和自相关降噪的Hilbert边际谱在轴承故障诊断中的应用

Hilbert边际谱是Hilbert-Huang变换在频域的一种表示形式,适合分析机械故障诊断中广泛存在的非平稳信号,但是噪声会影响Hilbert边际谱的分析精度。针对从装甲车辆机械系统采集的振动信号中噪声的特点,将形态滤波和自相关相结合,对振动信号进行降噪,提高了Hilbert边际谱对振动信号的分析精度,并在某型坦克变速箱主轴7216轴承滚动体点蚀故障诊断中得到了应用。     

H∞鲁棒滤波在机动目标跟踪中的应用

在交互多模型中通常使用的卡尔曼滤波器中,引入广义H∞鲁棒滤波器,以一定的精度为代价,换取满意的鲁棒性能。H∞鲁棒滤波算法可以分解为卡尔曼滤波和鲁棒化两个环节,从而形成一种基于增益失调因子的结构化分解算法。、为验证算法的有效性,进行了Monte Carlo仿真。仿真结果表明,本文算法跟踪复杂机动目标时跟踪性能有较大提高,有很好的可实现性.     

多普勒频谱及JEM效应在空中目标识别中的应用分析

为了获取进行空中目标识别的有效特征量,分析了多普勒频谱结构识别、调制谱识别和JEM周期特征识别等方法.采用将相位和幅度综合的方法,获得了更接近理论值的JEM周期平均值特征量,仿真结果说明综合特征量具有较小的估计标准差.最后,指出了该领域可能的研究方向.     

基于采样的非线性滤波方法

在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,分析和总结了扩展卡尔曼滤波、Sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等方法的特点、使用条件以及局限性.介绍了扩展卡尔曼滤波方法并指出其缺陷;介绍了无轨迹卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波等确定性采样方法,并在加权统计线性回归意义下将其归结为Sigma点卡尔曼滤波方法;介绍了随机采样方法-粒子滤波方法,并指出其主要的研究方向.最后,对非线性滤波的发展趋势进行了展望.     

基于粒子滤波技术的电机信号降噪方法

为了给电机故障诊断提供准确的诊断数据,提出了粒子滤波降噪方法。首先基于离散余弦变换建立电机信号的状态方程,状态变量即为离散余弦变换的各系数,此状态方程是一种非线性状态方程;在此基础上,基于粒子滤波方法对含噪测量信号进行状态估计,即可获得离散余弦变换的各系数,然后,通过对这些系数进行重构得到故障诊断所需的实际信号。最后,通过对实际数据进行降噪分析,结果表明所提方法是可行有效的。     

基于优化滤波的水平非均匀蒸发波导反演算法

针对水平非均匀蒸发波导反演中大气折射率剖面水平分布规律不确知和大范围海域气象参数观测难的问题,提出一种基于优化滤波的水平非均匀蒸发波导折射率剖面参数反演算法,该算法采用粒子群优化估计折射率剖面参数初始状态和描述剖面参数水平分布规律的状态转移函数,结合GPS海面散射信号波导传播的DMFT步进计算正演模型和实测GPS散射信号功率建立系统方程和观测方程,并采用粒子滤波迭代估计水平步进上的非均匀折射率剖面参数。该算法的精估计环节有效修正了粒子群估计误差在后续反演过程中导致的误差积累,保证了反演精度,并使得算法具备距离分段条件下逐段反演的能力,为远距离海域蒸发波导折射率剖面参数的反演提供了可行的方法。     

粒子滤波算法在单站无源定位中的应用

单站无源定位是目标跟踪领域的一个研究热点问题.首先介绍了采用增加观测信息量的方法来实现单站无源定位的技术,即方位/多普勒频率联合定位方法,对其定位原理以及实现进行分析讨论.引入一种新的滤波器-粒子滤波器方法(Particle Filter,PF)探讨了海面上运动的观测平台对远距离运动目标定位的应用背景,对目标的原始定位结果进行滤波处理,以减弱测量噪声的影响,提高定位的精度.仿真结果表明了这一处理算法的有效性以及高精度.     

舰载平台下的光电跟踪技术

针对舰载近程舰炮武器系统振动、烟雾等使用环境,提出了基于目标航迹滤波算法及舰炮火控技术相结合的光电记忆跟踪技术,并在某型舰载近程舰炮武器系统中应用,应用分析表明,此技术大大提高了光电在舰炮射击时的跟踪稳定性,也为后续解决高频振动和炮口烟雾等对光电跟踪影响提供了思路.     

用一种自适应UKF滤波器跟踪机动目标

在非线性系统中用自适应Kalman滤波器跟踪机动目标时,必须采用扩展Kalman形式,但扩展Kalman有精度低、易发散的缺点.在标准UKF滤波器的基础上,应用无迹变换将测量坐标系下的滤波残差统计特性转换到三维笛卡儿坐标系下,根据三维坐标下的滤波残差变化实时改变过程噪声协方差矩阵的大小,实现了自适应UKF滤波.滤波器既具备UKF滤波器精度高,不易发散的优点,同时不需了解目标机动的先验信息.仿真表明了本滤波器的有效性.     

改进的光学图像边缘检测融合算法

鉴于目前用于光学图像边缘检测的方法的局限性;针对光学图像的边缘检测特性,提出了一种基于小波和Canny理论相结合的融合算子;利用相似度性质,综合评估了融合算子与其他经典边缘检测算子相比的优越性;通过实验仿真,表明该融合算子能够较好地提取运动中的光学辐射目标的边缘.