自适应模糊PID控制器的设计和仿真

在参数自适应模糊PID控制器的基础上,利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定,并且在MATLAB软件下将该控制器在某系统中的应用进行了研究,仿真结果表明,参数自适应模糊PID控制能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值.     

车载UWB SAR干扰自适应抑制新方法

在分析车载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)探测系统中干扰类型及其产生机理的基础上,针对Tsaipei Wang等提出的批处理方法的局限性,提出一种基于迭代运算的图像域自适应干扰抑制方法.该方法利用基于韦布尔分布的恒虚警率(CFAR)检测器提高干扰信号估计的准确性;采用迭代方法在线估计和更新参数,实现干扰的自适应抑制.实测数据处理结果表明:该方法可有效抑制自信号干扰,且结构上适于实时处理,可满足车载UWB SAR探测系统对图像预处理的要求.     

用一种自适应UKF滤波器跟踪机动目标

在非线性系统中用自适应Kalman滤波器跟踪机动目标时,必须采用扩展Kalman形式,但扩展Kalman有精度低、易发散的缺点.在标准UKF滤波器的基础上,应用无迹变换将测量坐标系下的滤波残差统计特性转换到三维笛卡儿坐标系下,根据三维坐标下的滤波残差变化实时改变过程噪声协方差矩阵的大小,实现了自适应UKF滤波.滤波器既具备UKF滤波器精度高,不易发散的优点,同时不需了解目标机动的先验信息.仿真表明了本滤波器的有效性.     

UKF及其在目标跟踪中的应用

在高斯噪声环境下,为了解决扩展卡尔曼滤波(EKF)在目标跟踪应用中精度低和滤波发散的问题,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于非线性系统的目标跟踪.研究了无迹卡尔曼滤波估计方法,对采样策略进行了比例修正.通过UKF在目标跟踪中的应用仿真结果表明,与EKF相比较,UKF有更好的跟踪性能、收敛快、对噪声有更强的适应能力,算法实现简单.     

基于球坐标系下BLUE滤波的IMM算法

针对机动目标跟踪中常见的量测转换问题,提出了一种基于球坐标系下最优线性无偏估计滤波的交互多模型算法。该算法的核心思想是将最优线性无偏估计滤波作为交互多模型中的基本滤波,完成对机动目标的跟踪。在仿真试验中,将该算法与基于扩展卡尔曼滤波的交互多模型算法进行比较,结果表明该算法有效地抑制了扩展卡尔曼滤波中常见的滤波发散问题,并且提高了跟踪的精度,具有较好的实用性。     

一种改进的自适应多媒体拥塞控制方法

在Internet中传输实时多媒体需要性能良好的拥塞控制机制来确保一定的服务质量。应用实时传输协议RTP的反馈报文的信息,开发了使用参数自适应变化的AIMD拥塞算法来消除拥塞,最终得到了一种改进的单播多媒体自适应拥塞控制算法。经OPNET网络仿真分析,在各种丢失率环境下,算法的发送速率平滑性等性能表现良好,较好地满足了网络多媒体的传输特性需求。     

数据挖掘在图像信息隐写分析中的应用

提出数据挖掘在图像信息隐写分析中的应用。首先计算原始图像和隐写图像在通用图像质量指标下的失真测度,然后利用数据挖掘技术建立一个预测模型,完成失真测度到已知隐写概率的映射,模型的输出即为预测隐写概率。实验结果表明,使用该方法得到的预测隐写概率和已知隐写概率的相关度,当使用训练样本时达到0.951以上,使用测试样本时达到0.943以上,达到了很好的预测效果。     

用于数据链信息处理的PDA算法设计与实现

数据链系统处理雷达数据信息时,要求一个跟踪算法能够更有效地滤除杂波,消除虚警。在单传感器环境下,若落人相关波门内的回波多于一个,那么这些候选回波中可能都是来自目标,也可能由杂波产生。概率数据互联算法(PDA)能充分利用跟踪门内的回波,具有较小的误跟、丢失目标的概率和计算量较小的优点。通过实现 PDA 算法,证明了它在杂波环境下可以取得好的跟踪效果。     

美军几种有效提高频谱利用率的技术

文中简要介绍了美军的几种可有效提高频谱利用率的技术,如基于信号传播控制的频谱复用技术:定向天线和组网;利用信号问差异的频谱复用技术:扩展频谱、信号极化和智能天线等。文中对这些技术的特征以及应用于频谱复用时的特点作了简要阐述。     

数据同化系统中的集合时间局地化鲁棒滤波方法

针对传统的卡尔曼滤波方法对不确定因素不具备鲁棒性问题,在集合鲁棒滤波的基础上,提出一种从观测角度构建优化数据同化的方法,称之为放大观测协方差矩阵的集合时间局地化鲁棒滤波,并推导了新方法的算法准则和递归公式。利用非线性系统Lorenz-96模型,基于性能水平系数、驱动参数、观测数目和集合数目变化的条件,对新方法和集合卡尔曼滤波方法的鲁棒性和同化精度进行比较。结果表明:集合卡尔曼滤波方法的均方根误差大于时间局地化鲁棒滤波的;在观测数或集合数较少的情况下,集合卡尔曼滤波出现了滤波发散问题,而鲁棒滤波的均方根误差波动较小;相较于传统的集合卡尔曼滤波算法,观测角度构建的时间局地化的H_∞滤波方法对系统参数的变化更具鲁棒性,滤波精度更高。