传递对准野值加权矩阵修正方法应用研究

卡尔曼滤波器广泛应用于传递对准中,在实际系统中,由于各种原因的影响,传递对准过程所采用的量测序列中会出现野值,量测序列中的野值会影响到滤波器的估计效果,使得滤波精度下降.为了解决该问题,采用一种加权矩阵的方法对量测信息中的野值进行了修正,仿真结果表明,该方法可以有效减弱野值对滤波效果的影响.     

小波变换在说话人识别中的应用研究

利用小波的多分辨特性提取说话人的语音特征参数,以及在预处理过程中运用小波分解去除噪声的基本原理和方法,分析了小波变换在说话人识别过程中不同阶段的应用。总结了小波变换对提高说话人识别系统的识别率具有重要的意义,并且提出了小波变化在说话人识别中运用所存在的问题和难点。     

宽带雷达目标检测中的杂波抑制处理

针对宽带雷达目标检测中的杂波干扰问题,提出基于FRFT(分数阶傅里叶变换)的多周期回波能量相干积累处理、基于Relax算法的多散射中心子回波分离的宽带雷达目标回波处理方法,既实现宽带雷达目标检测中的能量相干积累,又有效抑制了环境杂波.仿真结果表明,提出的处理方法能够显著提升宽带雷达输出信杂比.     

一种新的超分辨率图像重建算法

首先将低分辨率及相应高分辨率图像进行非下采样Contourlet变换得到细节图像对,然后通过多任务学习估计细节图像之间的映射参数对低分辨率图像进行重建.实验结果表明,该方法能够取得比传统线性插值、双三次方法更好的效果.     

基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法

高光谱图像数据具有大量波段,波段之间的相关性较高,可以利用数据融合技术来降低其分析难度.提出了一种新颖的基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法.首先对高光谱数据进行特征图像提取;再将提取出的多幅特征图像分别进行非采样Contourlet变换,并按区域能量进行加权融合;最后对融合系数进行非采样Contourlet重构.实际的OMIS高光谱遥感图像融合的实验结果表明,所提基于非采样Contourlet变换的加权融合算法能够很好地保持图像的空间特性和光谱特性,且效果明显好于典型的小波变换和Contourlet变换的融合方法.     

基于LMI的不确定性无尾飞行器鲁棒变增益控制器设计

无尾式飞行器是飞行器发展的方向,研究无尾式控制具有重要意义.研究了线性变参数系统的增益调度控制器的设计方法,采用多胞形进行增益调度,提出了一种简单实用的变参数顶点凸分解方法,该方法在保证系统稳定的情况下,确保系统达到最优性能指标.同时还充分考虑了系统的不确定性因素,利用线性矩阵不等式(LMI)对系统进行鲁棒控制器设计,大大减少了计算量以及对系统的约束,设计出了基于LMI的增益调度控制器,通过非线性仿真结果可以看出,该控制器在调节变量变化很大的情况下,使得系统在0.5s内收敛,而且超调量很小,论证了该方法在无尾式飞控系统中应用的可行性.     

基于小波变换与FFT算法的电能质量信号分析

提出了一种基于小波变换和FFT相结合分析电能质量信号的方法.用小波变换检测电能质量信号的间断点,对由间断点分段得到的信号用FFT进行频谱分析,并进行了计算机仿真,取得了较满意的结果.     

基于雁阵变换的微型扑翼飞行机器人集群行为控制方法

为了解决微型扑翼飞行机器人集群编队目标搜索覆盖效率、避障通过性和多机控制等难题,实现扑翼飞行机器人集群编队的智能控制,提出了基于雁阵变换的扑翼飞行机器人集群行为控制方法。利用仿生集群行为控制函数的参数化特性,实现了飞行机器人编队的队形变换和角度控制;搭建了多扑翼飞行机器人实验系统,并在多种情况下设计基于仿生行为的多扑翼飞行机器人集群控制方法实验。最终的实验结果验证了方法的可行性和有效性。与传统的多飞行机器人实时控制方法相比,所提方法大幅提升了集群编队的搜索覆盖效率和避障通过率,在某些作业环境条件下,搜索覆盖率可提升50%以上,障碍通过率可提升60%以上。同时,创新点体现在将雁阵变换应用于多扑翼飞行机器人集群编队控制和将仿生集群行为控制应用于扑翼飞行机器人集群控制两个方面。     

雷达低慢小目标检测技术综述

首先,在分析低慢小目标特性的基础上总结了低分辨预警雷达探测此类目标的技术难点。然后,分类总结介绍了目前国内外具有一定启发性的检测技术,基于检测前跟踪技术、基于变换域方法、基于微多普勒分析、基于多活性代理系统检测以及基于杂波白化等方法,并对各方法检测性能进行了简要分析。最后,总结提出了针对此类目标检测技术研究发展的几点思考。     

基于Cholesky分解的自适应抗干扰算法

介绍了卫星导航系统常用的自适应抗干扰算法,并指出了各自的优缺点。针对自适应抗干扰算法的难点,提出了一种基于Cholesky分解的自适应抗干扰算法,巧妙地回避了矩阵求逆等复杂运算,大幅度降低了运算复杂度。推导出了利用Cholesky分解求下三角矩阵并最终完成权值求解的公式,基于FPGA设计给出了具体的实现方法。该算法已成功应用于GNSS抗干扰系统中,实测结果表明该抗干扰算法性能优良,权值更新速度快,是一种简单、高效的实现方法。