基于MSE准则抑制SPR射频干扰的方法

针对冲激体制的超宽带表层穿透雷达在时域接收中存在的射频干扰的问题,分析了射频干扰的性质与特征,并在此基础上,以MSE为准则,提出了A Scan的波形平均算法和B Scan方位向的中值滤波算法,并对实测的表层穿透雷达数据进行了处理。结果表明这两种算法都能较好地抑制SPR的RFI,最后对这两种算法的性能进行了比较和评估。     

一种基于灰色粒子滤波算法的机动AUV航深内测方法

本文提出了一种将灰色预测和小波变换与标准粒子滤波相结合的灰色粒子滤波算法（GPF）,并将其应用于机动AUV的航深内测。GPF针对机动AUV航深内测过程中由于AUV运动状态未知和测量噪声不断变化而导致的滤波失效问题,在粒子采样过程中结合了标准采样和灰色预测采样,保证了采样得到充分多的有效粒子。在计算粒子权重时,利用小波变换跟踪测量噪声统计特性的变化,提高了各粒子似然概率计算和权重分配的正确性。最后以外测法测得的高精度的机动AUV航深作为真实航深,对该GPF算法进行了实验对比验证,并与EKF和MMPF算法的结果作对比,实验结果表明了本文方法的有效性和实用性。     

GNSS接收机离散化处理对解扩性能影响的研究

建立了扩频信号防混叠滤波、采样和量化与解扩输出关系的数学解析模型,推导得到解扩输出信噪比的解析表达式。分析与仿真表明,当量化位数大于等于4比特,解扩得到总的信噪比损失可以分解为由量化引起的损失和滤波加采样引起损失的乘积,且量化器最优限幅系数只与量化位数相关;当量化位数小于4比特时,信噪比损失在一定条件下可近似为量化损失和滤波加采样损失的乘积。当量化位数大于4比特、滤波器带宽大于5倍码率、采样频率大于4倍码率时,再增大上述参数引起的信噪比损失波动小于0.05dB,对解扩性能提升不明显。本文结论可为实用型GNSS接收机前端离散化处理优化设计提供理论指导。     

基于改进PLOW算法的干涉相位滤波

针对合成孔径雷达干涉相位滤波问题,提出了一种改进的分块局部最佳维纳滤波算法（Patch-based Locally Optimal Wiener, PLOW）。该算法是加性高斯白噪声下的线性最小均方误差估计（Linear Minimum Mean Square Estimation, LMMSE）,利用目前图像滤波最前沿的技术——非局部技术,来联合估计图像的一、二阶矩。针对干涉相位中噪声的空变性,在应用中提出了两点改进：首先,估计噪声的标准差时,用均值代替中值;其次,根据噪声标准差的最大值和均值的比值,自适应的确定类的数量。经过仿真和实测数据验证,改进后的PLOW算法是有效的,并优于其他三种算法。     

卡尔曼滤波框架下优化增益异类噪声处理方法及其应用

针对基于卡尔曼滤波框架算法只能处理已知高斯噪声系统的局限性,设计能够同时处理含有异类噪声系统的改进算法.将不确定系统受到的干扰分成高斯噪声和未知有界噪声,对噪声特点进行分析,并将其加入状态方程和观测方程;在吸收集员滤波优点的基础上,对标准卡尔曼滤波进行改进,通过计算包含两种异类噪声系统状态的最小均方误差,得到该条件下滤...     

混响和噪声环境下基于角度谱的多声源定位与计数算法

针对混响及噪声环境下的多声源定位与计数问题,引入局部信噪比追踪及相关性检测模块,提取出传统广义互相关角度谱中受噪声及声源互扰影响较小的时频支撑域;同时引入双宽度匹配追踪方法替代传统的峰值搜索,改进后续定位与计数的精确度。仿真研究验证了综合应用滤波后的角度谱及双宽度匹配追踪的多声源定位与计数算法相比传统算法在较低信噪比、较强混响以及较多声源数的环境中更加精确及稳健。     

基于LMI的磁轴承-转子系统鲁棒增益调度控制器设计

针对陀螺效应明显的磁轴承-转子系统转速变化引起的模型变化而带来的控制问题,提出基于LMI的鲁棒增益调度方法设计控制器.通过建立系统依转速变化的LPV模型,设计了鲁棒增益调度控制器,使转子在全转速范围内保证了鲁棒稳定性和性能.为降低控制器设计的保守性,可缩小转速区间设计控制器使控制性能得到提高.与基于LTI模型设计的鲁棒...     

基于方根分解形式的UKF算法在目标跟踪中的应用

UKF作为一种新的非线性滤波方法已在目标跟踪问题中得到应用,在状态的时间更新阶段直接使用非线性模型,不引入线性化误差,而且不必计算Jacobians矩阵,相对于扩展卡尔曼滤波(EKF)不仅能提高滤波精度,而且更容易实现.提出了一种基于方根分解形式的UKF算法(SRD-UKF),算法的方根形式增加了数字稳定性和状态协方差的半正定性.通过BOT(bearing of target)仿真实验结果表明,该算法与UKF和PF算法相比具有更好的滤波性能.     

一种新型杂波环境下突发机动目标跟踪算法

针对杂波环境下突发机动目标跟踪性能下降问题,提出了一种基于自适应匀加速模型的交互式自适应概率数据关联算法。该算法在交互式概率关联算法基础上,采用带渐消因子的自适应匀加速模型(ACA)与匀速模型(CV)相交互,克服了卡尔曼和扩展卡尔曼滤波的三大缺陷,保证了在突发机动下的良好跟踪性能,扩大了机动目标的跟踪范围,实现了杂波环...