改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法     

自适应综合抗干扰通信中的若干问题

本文简要地讨论了研究和开发自适应,综合抗干扰通信系统的意义,介绍了一些自适应、综合抗干扰通信技术。     

多波束时域滑窗空时自适应方法及其性能分析

鉴于新一代机载预警相控阵雷达采用多波束且电子波束灵活可控的特点, 本文提出了一种多波束时域滑窗空时自适应处理方法。理论分析与计算机仿真实验表明, 该方法与现有的几种典型空时二维自适应信号处理 （ Ｓ Ｔ Ａ Ｐ） 方法相比, 具有系统自由度低、低速目标检测性能好、鲁棒性强等优点, 并且实现复杂度较低, 便于工程实现。     

一种基于LMS的时域相干累积算法研究

为了克服低信噪比条件下传统的自适应滤波算法抑制高斯噪声效果差的缺点,提出了基于最小均方(LMS)的时域相干累积新算法。计算机仿真结果表明,该算法具有良好的抑制高斯噪声的性能,对于低信噪比下信号的增强效果明显优于传统的自适应滤波算法。     

几种机动目标运动模型的跟踪性能对比

机动目标跟踪是目标定位与跟踪领域研究的难点问题之一.在分析Singer模型、"当前"统计模型、速度估计自适应模型的基础上,对这三种模型及算法进行仿真,给出了上述三种模型跟踪机动目标的精度与实时性的比较结果.     

自适应过滤法在火灾发展趋势预测中的应用

分析了1993~2003年的火灾统计数据,应用自适应过滤模型预测了火灾发展趋势。结果表明:自适应过滤模型适于火灾趋势预测分析,在消防监督工作中具有广阔的应用前景。     

基于自适应滤波的坦克发动机振动信号的信噪分离方法

发动机表面振动是一种多振源、激励复杂的振动形式,在发动机测试时目标振动信号受到很强的噪声干扰,必须通过有效方法进行信噪分离.介绍了一种利用人工神经网络进行自适应滤波的信噪分离方法,根据自适应噪声抵消原理建立了ADALINE自适应神经滤波器模型,并使用该模型滤除坦克发动机汽缸盖振动信号中的机体振动噪声,提高了信噪比,为汽缸盖振动信号的进一步分析处理奠定了基础.     

一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。     

一种新型军用电源智能充电机控制算法

军用电源充电机是一个多参数、时变的非线性系统,传统的PID控制算法难以在线调节达到优化充电曲线的目的。针对该问题,提出了一种基于模糊和免疫机理的自适应PID控制算法。该算法通过模糊免疫反馈机理对PID控制的比例系数进行实时调整,采用模糊自适应控制器对PID控制的微分、积分时间常数进行在线整定。仿真结果表明,该算法具有响应时间短、超调量小,鲁棒性强等特点,极大地改善了系统的适应能力,达到了优化充电曲线的目的。     

自适应模糊PID在导弹快速转弯中的研究北大核心

PID在非线性不强的系统中应用广泛,但由于控制参数固定不变,难以满足战术导弹等具有强非线性和运动状态快速变化的飞行器。针对导弹快速转弯过程中运动状态的快速变化,通过在线获取导弹输入姿态角偏差和偏差变化率,以单交叉高斯加权的方法确定了输入输出量的论域及量化等级,并与传统PID构成了自适应模糊PID控制器;通过调整校正量增益因子,适应不同范围的姿态角偏差和偏差变化率,实时在线校正PID控制参数。仿真结果显示,所设计的控制器能够根据导弹姿态角偏差的变化实时调整控制参数,在响应速度、稳态精度等方面均优于传统PID,具有较强的鲁棒性,适应快速转弯过程中运动状态的强非线性变化。