基于采样卡尔曼滤波的水下被动目标跟踪

针对水下被动目标跟踪问题中,采用直角坐标系容易出现滤波发散,而修正极坐标系下过程模型强非线性的问题,研究了一种修正极坐标系下的采样卡尔曼滤波算法.采样卡尔曼滤波比传统的扩展卡尔曼滤波更好地逼近状态方程和测量方程的非线性特性,给出更精确的均值和协方差的估计,并且适用于过程噪声与状态估计非线性耦合的情况.在修正极坐标系下,采用3种滤波方法求解被动目标跟踪问题,仿真结果表明,采样卡尔曼滤波的滤波精度优于传统的扩展卡尔曼滤波方法和自适应扩展卡尔曼滤波方法.     

加权采样的序列蒙特卡罗滤波技术

在处理非线性滤波问题时,常用的几种通过模型近似或计算近似的滤波方法均在某种特定的情况下具有适用性.近年来随着计算机处理能力的快速发展,提出了序列蒙特卡罗滤波方法,因其在处理复杂的非线性和非高斯问题时表现出强大的潜力而引起广泛关注.详述了序列蒙特卡罗滤波算法的基本思想和原理,对其关键技术进行了归纳分析,并指出了该方法亟待解决的一些难点问题.     

一种改进的SIR粒子滤波方法

SIR粒子滤波算法在重采样无法进行时可能失效,详细分析了算法失效的原因,并针对此问题提出了基于PSO的改进方法,该方法利用PSO的智能寻优机制引导重要性抽样的粒子移向高似然区,从而确保重采样过程的顺利进行。仿真试验表明,提出的改进方法可以有效解决SIR算法因重采样无法进行而导致的失效问题。     

基于强化学习的自适应干扰波形设计

针对传统干扰算法无法适应信号环境变化的问题,提出将Q-Learning算法与"切割"假设法相结合应用到干扰波形设计中,使干扰波形能够达到自适应雷达信号长度变化的效果.该算法主要针对雷达检测环节进行干扰,其中采用恒虚警概率(constant false alarm rate,CFAR)作为环境交互模型,通过强化学习自适应...     

基于周期判别的反辐射无人机抗同步闪烁诱偏方法

为了研究反辐射无人机攻击同步闪烁诱偏系统的有效技术方法,分析了诱饵系统的闪烁诱偏机理,建立了导引头测向偏差角模型,在无人机飞行条件下对导引头测向偏差角数据进行仿真.分析发现,无人机在搜索阶段可以测定诱饵系统的闪烁周期,飞控系统在末制导阶段按照闪烁周期间隔采样测角数据,可以锁定某部诱饵实施摧毁.     

一种基于压缩感知的OFDM调制识别方法

卫星通信信号频带宽、传输数据量大的特性,为解决其处理困难的问题,提出一种基于压缩感知的OFDM信号调制识别方法,对OFDM信号进行稀疏变换后,在非重构的条件下直接对欠采样测量值进行处理,根据OFDM信号在高阶累积量上的性质进行调制识别。推算了几种单载频调制信号的欠采样后的高阶累积量理论值;分析了OFDM信号的渐进高斯性,通过这一性质可以将OFDM信号与其他单载频调制信号区分,做到OFDM信号的调制识别;仿真实验结果表明,该方法可以在欠采样的情况下以较高概率完成对OFDM信号进行调制识别,并且有较好的抗噪性。     

m 序列完备递归采样值的存在条件

本文用群论方法讨论了n级m序列完备递归采样值的存在条件,证明了对任意n级m序列,其完备递归采样值存在的充要条件是商群G=Z_p~*/H(其中p=2~n—1,Z_p~*={s|(s,p)=1},H={1,2,2~2,…,2~(n-1))为循环群。在完备递归采样值存在的条件下,求出了完备递归采样值的个数为n.φ(φ(2~n—1)/n)。最后给出了递归采样值的一个重要性质。     

信号的直接采样理论

经典的采样定理建立了带限信号与其均匀采样值之间的联系。本文对采样定律作了三点补充 :1)给出在定理条件不满足时 ,由均匀采样值恢复的信号与原信号的误差表达式 ;2 )用简洁的方法分析了带通信号的均匀采样问题 ,得到了采样率应满足的条件 ;3)研究了一种特殊的非均匀采样情况 ,给出了采样率的可取范围以及由非均匀采样重构原信号的公式。这些都是对经典采样定理的丰富和深化。     

粒子PHD滤波存活粒子采样新方法

针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性.