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.     

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.     

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.     

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Chirp变换的快速离散时间尺度变换

提出了一种新的快速离散时间尺度变换算法。给出了离散时间信号尺度变换的构造表达式及其Chirp变换快速实现流程。讨论了Chirp变换实现中的参数选取准则,分析了Chirp变换的信号带宽问题。讨论了算法的运算效率并与其它算法进行了比较。仿真试验证明了本文算法的有效性。     

一种近空间飞行器整数规划复合控制分配方法北大核心

以近空间飞行器直/气异构复合控制为应用背景,针对常见复合控制分配方法没有考虑执行机构的异构特性差异,导致实际控制效果难以达到期望效果,以及姿态震荡和RCS能量消耗都较大的技术难题,提出了一种基于整数规划策略的复合控制分配方案。该方法将直/气复合控制分配的RCS力矩实现问题转为一个0-1整数规划问题,能有效解决异构执行机构的控制分配问题。仿真结果表明,该方法能有效降低能量消耗和姿态震荡。