基于集合Kalman滤波的目标被动跟踪系统

针对传统的目标被动跟踪技术计算量大和滤波不稳定的问题,引入了基于集合预报思想的集合Kalman滤波算法,联合利用到达角和多普勒频率信息实现机动目标被动跟踪,探讨了不同条件下集合成员的数量和初始集合的差异对目标被动跟踪性能的影响。仿真结果表明,集合Kalman滤波能够应用到目标被动跟踪系统中,并且跟踪性能更好。     

基于鲁棒高阶容积滤波的无人机相对导航状态估计方法

由于无人机相对导航系统具有非线性强、噪声非高斯的特点,传统的基于卡尔曼滤波算法设计的相对导航滤波器存在估计失准甚至发散的问题。考虑到高阶容积卡尔曼滤波和最大熵滤波算法分别在解决非线性问题和非高斯问题时的优势,利用最大熵滤波的量测更新方法对高阶容积卡尔曼滤波的测量更新方程进行了改进,将传统的量测更新问题转换成了线性衰退的求解问题,避免了对测量噪声进行高斯假设,同时解决了系统非线性和量测噪声非高斯的问题。进行了相应的数学仿真,仿真结果表明:所提算法的估计精度超过了高阶容积卡尔曼滤波和最大熵滤波算法的,验证了算法的有效性。     

多机器人最大熵博弈协同定位算法

研究了多机器人观测到同一目标时的协同定位问题。建立了各个机器人相对观测一致程度的数学描述模型,进而提出用基于极大熵准则的最大熵博弈获取使相对观测一致程度最优的协同定位方式。针对博弈结果的多样性,相应地改变观测方程的雅克比矩阵,推导了可适应多机器人各种博弈结果的扩展Kalman滤波协同定位算法。仿真实验表明,方法可实现机器人团队在协同定位时有选择、更高效地共享相互间的观测信息;在保证协同定位精度提高的同时有效地消除了多机器人相对观测信息间的冲突。     

基于混合时钟三阶DDS的信号多普勒模拟方法

在高动态卫星导航信号模拟器中,信号多普勒频移模拟是一项关键技术。结合现场可编程门阵列的特点,建立了分析混合时钟三阶直接数字频率综合(DDS)输出相位的仿真模型,推导了其输出相位表达式,给出了各阶DDS初始累加控制字的计算方法,并指出等时钟三阶DDS仿真模型仅为混合时钟仿真模型的特例。在分析了混合时钟速率对信号相位模拟造成的误差后,讨论了各阶DDS的字长设计方法,并与等时钟三阶DDS进行比较,说明了采用混合时钟三阶DDS可以降低实现资源消耗和功耗。仿真分析表明,所提方法可以实现对信号多普勒特性的高精度模拟。     

基于VFD滤波器的导航信道模拟器动态时延模拟方法*

针对卫星导航信道模拟器信号仿真中,传统伪距多普勒模拟方法瞬时控制精度差、滤波器资源占用较大的不足,提出了基于拉格朗日插值延迟滤波器及Farrow结构实现的伪距多普勒模拟方法。在分析信道模拟器系统架构的基础上,建立了多普勒模拟方法的模型,包括延时计算模块和可变延迟滤波器两部分。与多速率采样数字延迟滤波器方法比较,该方法滤波器系数个数约为后者的0.2%,并且改变时延特性时,仅需更新1个参数。信道模拟器实测数据结果表明使用该方法伪码多普勒模拟精度可以达到0.1mHz。     

可变速率调制器研究及其FPGA实现

提出了一种变速率调制系统的设计方法。基于现场可编程门阵列(FPGA),在硬件系统中实现了新方法。所设计的系统能够处理(13.5~300)Mbps连续变化的比特速率。通过将整个可变速率范围分成若干小段,分别经过不同倍数的采样滤波,保证了所有符号速率对应的数据能够被调制到数模转换芯片(DAC)处理范围内。给出了系统整体设计结构,分析了硬件实现时的难点,论述了并行采样滤波与并行载波生成等设计方法。硬件实现结果表明,所提出的设计方法能够实现对较宽范围内连续可变速率信号的调制。系统的易扩展性也保证了所设计结构能够处理更宽的变速率范围。     

非高斯背景条件下水声信号粒子滤波性能分析

基于贝叶斯滤波原理,介绍了粒子滤波(Particle Filter,PF)的基本思想和具体算法实现步骤。针对非高斯噪声对水下信号目标跟踪的影响,分别对符合高斯分布、韦伯分布和伽马分布的随机噪声序列,在噪声均值和方差相同的条件下,对比分析了扩展卡尔曼滤波(Extended Kaman Filter,EKF)算法和PF算法的估计精度。仿真结果表明,在非线性非高斯环境下EKF算法跟踪性能严重下降,而PF算法能继续保持较好的跟踪精度,证明PF算法在非线性非高斯系统中的有效性。     

高量程加速度传感器的灵敏度校准方法

高量程加速度传感器面向特殊被测对象,其灵敏度需作经常性校准。以霍普金森杆产生冲击加速度并由激光多普勒干涉仪进行测量,同时记录被校传感器的响应输出,进而实现高量程加速度传感器的灵敏度校准。分析了两种灵敏度指标的校准方法,对国产压电式加速度传感器的两种指标进行了校准,给出了校准结果并分析了其影响因素。     

统计线性化无序量测更新算法

在实际的多传感器系统中,由于各种传感器具有不同的采样率,预处理时间,以及数据通信延迟,因而会出现多个传感器量测不同步到达融合中心的现象。进一步地,当较早时刻产生的量测在较晚时刻产生的量测之后到达融合中心时,无序量测问题就出现了。针对离散时间非线性系统,提出基于统计线性化固定点平滑器的最佳统计线性化无序量测算法,它可以处理单步和两步延迟(甚至多步)无序量测,且能达到与重新滤波法相同的估计精度。     

从图像中提取文字

提出一种从图像中检测目标的思路 ,并利用它提出了从图像中提取文字的新方法。该方法可以用于图像数据库内容检索 ,视频检索 ,以及将纸张出版物中的文本转化为电子出版物。新方法分为如下两个基本步骤 ,首先检测出可能存在文字的候选区 ;其次 ,利用Hough变换方法分析候选内扫描线灰度分布对候选区进行证实 ,并对候选区的形状进行修剪 ,使其尽可能紧凑地包含文字。该方法适用于检测出不同大小、字体、排列方向、灰度 (颜色 )的文字。由于该方法所有操作都是基于像元进行的 ,所以便于硬件并行实现。所做的实验证实了方法的有效性