一种基于时变噪声统计的异步多速率传感器信息融合算法

以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法.通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系统.进而利用噪声统计估值器和相应的自适应Kalman滤波方法进行状态估计,利用联邦分布式数据融合方法进行信息融合,获得基于所有现测信息的最优估计.理论分析和仿真结果均表明,该算法的融合效果优于任一单传感器Kalman滤波的效果.     

面向脉冲压缩雷达的灵巧噪声干扰方法研究与仿真分析

针对脉冲压缩雷达,研究了基于卷积调制、乘积调制的灵巧噪声干扰仿真分析方法。该方法基于数字射频存储（DRFM）技术,将干扰机接收并存储的雷达发射信号与噪声信号进行卷积、乘积调制后转发出去,为干扰信号的产生提供了有效途径。仿真实验证明该方法能有效干扰脉冲压缩雷达,同时具有压制性干扰和欺骗性干扰的效果。     

有源跟踪与无源跟踪角跟踪精度的分析与比较

在自卫噪声干扰下,单脉冲雷达可以从有源跟踪方式转为无源跟踪方式,利用敌方释放的噪声干扰进行无源跟踪.首先对有源角跟踪精度进行了分析与计算,然后在无源跟踪时两路接收支路不对称、噪声干扰振幅起伏、中放带宽有限和归一化受到破坏等主要误差原因分析的基础上.对无源角跟踪精度进行了估算.得出一般情况下无源角跟踪误差大于有源角跟踪误差的结论.     

超低频大气噪声幅度概率的SαS分布法

为正确辨识超低频大气噪声的幅度概率分布类型,对其进行有效抑制,首先,假设实际大气噪声幅度概率分布服从SαS(symmetric α stable)分布,从而估计出分布的模型参数;然后,由此计算出该参数下SαS分布的理论幅度概率分布并生成服从SαS分布的随机样本;最后,采用与实际数据APD比较和做Q-Q图的方法验证了分布拟合的正确性。结果表明:SαS分布可以有效地描述出超低频大气噪声的幅度概率分布。     

自适应抵消与谱相减结合的单通道语音消噪算法

飞机、坦克和船舶等封闭座舱内部产生的强机械噪声严重地影响了语音通信系统,为此,提出了自适应噪声抵消与谱相减结合的单通道语音消噪算法,其基本原理是:先进行基于相关检测的自适应消噪处理,其后采用谱相减算法消除残留噪声。仿真结果表明:该算法对引擎噪声的消噪效果明显,并能有效地保持语音清晰度,可应用于机械噪声很强的语音通信系统。     

基于高斯和-容积Kalman滤波的高轨双星辐射源跟踪

高轨双星系统可通过测量辐射源信号的到达时差、频差和到达高轨卫星的多普勒频移,跟踪沿地球表面巡航且载频固定、已知的运动辐射源。针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出了基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波的运动辐射源跟踪算法GS-5CKF。算法将起始时刻的时差观测量所确定的处于地球表面的时差线按辐射源经度等间隔划分,初始化多个并行的5阶容积Kalman滤波器,线性组合各滤波器每个时刻的输出以获得辐射源运动状态的估计。针对5阶容积Kalman滤波器,提出了相应的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,以提高跟踪精度并保持GS-5CKF算法计算复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5阶容积Kalman滤波器和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等算法,提出的跟踪算法具有更高的估计精度。     

管道检测机器人的测力定位法理论与方法

介绍并分析了管道检测机器人的定位现状,并针对它们的不足,根据牛顿力学和运动学定律提出了管道机器人的测力定位法.对测力定位法的性能进行了分析,发现误差有时间的累积性,并以时间的二次方递增.指出了它和光电码盘定位法的综合运用将是有效解决长距离输油管道机器人的高精度的独立定位问题的最佳切入点.最后,对测力定位法在整个管道检测机器人的检测、定位中的应用进行了分析,并给出了应用结构流程图.     

一种自适应方向性技术在生命探测仪中的应用

基于声波／振动探测原理的地震生命探测系统的研制在我国灾害生命搜索救助领域中占有重要位置。提出了一种有效的自适应噪声抵消方法,该方法通过自适应的改变增益值代替改变部分样本的时延值而使系统零点自适应的移动。当信号和噪声同时存在时,能保证零点总是朝向噪声方向。该自适应算法能在硬件中实时实现,在声波／振动生命探测仪中可作为噪声削减和信号增强的实际工具。     

基于小波鲁棒阈值的雷达信号检测方法性能分析

针对雷达信号中存在的不同于高斯分布的拖尾分布噪声,基于ε污染的正态分布族获得一种鲁棒阁值处理方法.仿真实验表明,与基于高斯噪声的经典阈值方法相比,鲁棒阅值能更好地消除雷达信号中的拖尾分布噪声,且在未知ε精确取值的情况下仍能到达很好的消噪效果.实验结果进一步表明软阈值比硬阈值更适合于小波鲁棒阈值的处理.     

非高斯环境下基于GPF算法的目标跟踪

介绍了高斯粒子滤波器的基本思想和具体算法实现步骤,在此基础上,将此算法应用于机动目标转弯模型的跟踪中,在闪烁噪声下比较了高斯粒子滤波器、粒子滤波器和EKF的跟踪性能差异.仿真结果表明,GPF有效地改善了目标跟踪的效果,并在精度和计算复杂度方面均优于PF.