强机动目标的非线性滤波器设计

本文应用Kalman 滤波技术,研究了一套适用于航空火力控制系统的机动目标状态估值算法。文中将目标加速度模型假设为既有依赖状态的系数,又能自动适应目标机动的二阶高斯——马尔柯夫过程。采用非线性滤波理论,对非线性耦合的目标相对运动模型没有强行解耦和线性化,而是直接进行滤波。最后就估值精度滤波收敛速度和目标机动变化的适应性等方面进行了大量的数字仿真。仿真结果表明本文所设计的非线性滤波器具有良好的性能。     

自适应滤波器在水压引信抗波浪噪声中的应用

本文根据舰船水压信号与波浪噪声的特点,用时间序列的AR模型理论导出一种适用于在水压引信上使用的自适应滤波器。计算机模拟结果表明,该滤波器具有良好的性能。     

基于 ∆TOA 和方位角测量辅以间歇高度信息的双基地定位跟踪技术

本文讨论了双基地雷达系统中一种以收站△TOA和方位角测量为基础并辅以发射站传送的间歇高度信息的运动目标三维定位跟踪算法,详细分析了该技术的定位原理。在电子对抗条件下,发射站数据往往难以连续传送到接收站加以融合,因此有必要对间断传送的数据加以利用的方法进行研究。本文通过典型目标航迹的计算机仿真对该算法的性能做了评估。由于这种融合方法在双基地研究领域尚属初探,因此有待于在今后的研究中加以完善。     

一种色噪声下的自适应Kalman跟踪滤波器

有色噪声干扰情况下非线性系统的状态估计是许多实际工程需要解决的问题.该文章针对传统Kalman滤波器噪声统计特性未知时,受色噪声的影响精度严重降低,甚至出现发散等现象,设计了一种基于神经模糊网络的自适应的Kalman滤波跟踪器.该滤波器通过利用神经模糊网络作为误差估计器,估计出Kalman滤波器的估计误差,从而对Kal...     

双变因子LMS自适应滤波算法

为提高最小均方(LMS)自适应滤波算法的性能,在步长因子与误差信号满足一种改进的Sigmoid函数关系式的基础上,提出了一种双变因子控制下的变步长LMS自适应滤波算法。该算法具有初始状态收敛速度快、稳定状态均方误差小、抗噪声性能好、适应系统跃变能力强的优点。计算机仿真结果验证了该算法的优越性。     

数字信道化接收机高效结构的优化方法

在重叠一半的数字信道化接收机的基础上,提出了重叠因子的概念、推导并实现了在重叠因子任意的数字信道化接收机的高效结构.与重叠一半的数字信道化接收机相比,这个结构通过减小重叠因子使最大抽取因子至少提高了50％,从而大大减轻了对后续处理速度的要求.另外还探讨了重叠因子和系统运算量之间的关系,为重叠因子的选取提供了依据.最后,...     

MARK XIIA Mode 5系统仿真及抗干扰性能分析

Mark XIIA Mode 5是美军及北约盟军用以提高态势感知能力的新型敌我识别系统。以其为研究对象,首先分析了它所应用的关键技术,如RS纠错编码、软扩频和MSK调制等新技术;其次根据所应用的关键技术对系统进行了模型构建,并以Matlab为仿真平台进行了仿真,得出了询问/应答信号的时域波形及频谱;最后,重点对系统的抗干扰性能进行了分析,分别得出了MSK解调后、解扩后和RS解码后的误码率曲线,可以看出Mark XIIA Mode 5具有很强的抗干扰性能。     

神经网络的单滤波器目标跟踪算法

当前统计模型及其自适应滤波(CSMAF)算法是机动目标跟踪中的一种有效方法.但该方法对目标机动加速度极限值有依赖,并且对弱机动目标跟踪的精度不高.为解决这一问题,利用一种改进的加速度方差自适应调整公式克服了对加速度极限值的依赖,同时利用神经网络对滤波参数信息进行融合,自适应调整过程噪声.仿真结果表明,该方法有很好的机动...     

多维 AR 模型梯格滤波的一般形式及其在不同数据窗下的实现

本文以基本的矩阵代数为工具,对于多维AR模型推导了梯格滤波的一般公式。在此基础上,可方便地得到在不同数据窗下(如预加窗、协方差窗和滑动窗)的实现算法。     

一种修正的机动目标模型及自适应滤波算法

在"当前"统计模型的基础上,通过修正目标加速度的概率分布、机动加速度与方差的自适应关系及过程噪声协方差矩阵,提出了一种修正的机动目标模型及其自适应跟踪算法。理论分析和仿真结果表明,该模型能够准确描述目标的各种机动情况,跟踪算法具有良好的跟踪性能,具有实际应用价值。