基于投票分布积累的Hough变换航迹起始法?

针对密集杂波下匀加速运动的低可观测目标的航迹起始问题,提出了一种基于投票分布积累的Hough变换航迹起始法。该方法利用单元投票数以及该单元附近投票数的密集程度定义了投票密度和投票均值,构造了两级门限来滤除部分杂波,快速给出目标航迹参数在参数空间的大概位置,最后由直观法给出起始航迹的数目以及参数。仿真结果表明,该方法不仅能提高正确航迹起始概率、降低错误起始概率,而且所用时间短,尤其适用于复杂环境中的目标检测。     

基于零点匹配的弹体构件超声检测方法

针对弹体坯料构件检测效率较低的问题,提出了一种基于零点匹配的超声检测原理。零点匹配原理是基于被检构件在做周期性的匀速旋转过程中自身曲率变化的规律提出的,表现为探头与构件下表面的距离变化。利用小波分析的方法对含有噪声的周期距离信号进行降噪处理,并采用求不同检测截面间周期信号的互相关函数的方法,对各截面零点进行一致性判断,根据判断结果进行零点匹配。该方法有效缩短了零点传感器进行零点判断过程所需的等待时间,有效提高了构件检测的效率。     

天线与目标特性时域测量系统中的信号处理方法

研究了时域测量系统的信号处理方法.介绍了背景信号对消的预处理方法,将FFT和啁啾变换应用在时域超宽带紧缩场测量系统中,并对大数据量测量时啁啾变换算法和FFT算法的效率进行了比较.     

双正交重叠变换系数基于上下文的算术编码算法

提出了一种双正交重叠变换(LBT)系数基于上下文的算术编码算法.针对二进整数LBT在DSP实现过程中出现的精度和计算复杂度问题,提出了一种适于DSP并行处理的LBT定点实现方法.编码算法包含60种上下文概率模型,熵编码采用MQ编码,并根据并行处理的需要,将MQ编码从位平面扫描过程中分离,根据分离后的结构特点,设计了改进的MQ编码器.并对算法的DSP实现进行了研究.实验结果表明,本压缩算法压缩性能和SPIHT相当,稍逊于JPEG2000,算法容易并行,硬件计算复杂度很低.     

基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法

由于卫星轨道测量数据中含有非线性误差,使用传统的最小二乘多项式拟合方法对其进行预处理必然会降低定轨精度.在半参数回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性误差,提出了基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法,以提高数据预处理的精度.对某卫星USB跟踪数据应用该方法进行了仿真,仿真结果表明:该方法可以分离出观测数据中的白噪声和非线性误差,从而可以在观测数据中消除非线性误差的影响,提高数据预处理的精度.     

自适应学习率的小波神经网络逼近算法

提出一种自适应学习率的小波神经网络算法,从根本上解决了小波神经网络学习率的取值和收敛速度慢的问题,并有效地克服了小波神经网络易陷入局部极小的缺点,仿真实验表明,提出的学习算法可靠,学习率能够随着网络的运行参数而自动变化,无需任何人为调整,克服了小波神经网络学习率靠人为试算选取所带来的问题.采用该种改进算法用于非线性函数逼近明显优于同等规模的固定学习率的小波神经网络.     

无味卡尔曼滤波在空对海单站BDO-TMA中的应用

针对空对海单站无源只测方位-多普勒目标运动分析(BDO-TMA)问题应用无味卡尔曼滤波(UKF:Unscented Kalman Filtering) EKF进行了对照研究,建立了该应用场景下的离散非线性滤波估计模型,Monte Carlo仿真运行结果表明,UKF在该应用背景下是切实可行的,具有更高的估计精度和更强的收敛特性.     

多尺度聚类Hough变换航迹起始方法

针对基于Hough变换航迹起始方法存在的航迹簇拥现象,提出了一种基于多尺度聚类的Hough变换 (MSC-HT)航迹起始方法.该方法首先对量测进行Hough变换,利用较低的阈值得到备选航迹;然后对备选航迹进行多尺度聚类,通过变化尺度参数寻优,自适应确定起始航迹数目和航迹参数,仿真结果表明了算法的有效性.     

基于提升的双自适应小波变换算法研究

小波变换的传统提升算法的滤波器固定,不能随输入信号的变化而改变,针对该问题,结合现有的自适应算法,提出一种双自适应小波变换算法,并对该算法的更新和预测过程进行了自适应调整。实验证明,该算法比传统的提升算法和单纯的自适应更新或自适应预测算法具有更优越的性能。     

基于小波变换速变非平稳信号的消噪

本文针对遥测速变数据中噪声干扰有用信号分析的处理问题,提出了基于小波分析理论, 利用二进制小波变换对含噪信号进行小波分解,然后选取适当的阈值,对小波分解系数进行阈值量化,最后再对高低频系数重构,实现信噪分离.并在导弹试验数据中得到了验证.分析结果表明小波变换是非平稳信号消噪一种有效方法.