基于FRFT的低信噪比LFM信号参数快速估计算法

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)对线性调频(Linear Frequency Modulated, LFM)信号参数进行估计,问题关键是确定FRFT最佳阶数,根据误差迭代思想提出新的参数估计算法,该算法利用归一化带宽和旋转角的转化关系,由估计误差推算角度差值,有效降低了运算量,不需要调频斜率正负的先验信息,改进的对数搜索算法可以进一步提高参数估计结果的稳定性和可靠性。仿真结果表明,信噪比在-8 dB以上时该方法在高效率的前提下仍具有良好的参数估计性能,平均估计误差在1%以内,估计结果接近Cramer-Rao下限,满足工程实时处理需求。     

一种PCNN和边缘检测协同的SAR图像分割算法

针对高分辨率SAR(synthetic aperture radar)图像目标复杂,且具有严重的相干斑噪声,灰度出现剧烈起伏导致目标边缘模糊难以实现精准分割的问题,提出了一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FrFT)域中里兹分数导数(Riesz fractional deri...     

梯格形自适应控制

本文讨论并解决了具有d步时延的多变量系统的梯格形自适应控制问题。为此,把自适应控制下的闭环系统嵌入到ARMA模型中,采用梯格算法进行预报。为了考虑d步时延控制系统,采用简捷方法推导了d步梯格预报公式,并给出了控制量的确定方法。采用梯格形自适应控制可方便地调节模型的阶次,从而可以克服对象阶次不准引起的自适应控制失效的问题。     

卫星轨道Kalman滤波稳健估计

卫星观测数据中不可避免地存在着粗差 ,一般的Kalman滤波易受观测粗差的影响。首先推导Kalman滤波稳健估计公式 ,并分析了它的稳健性。然后用Kalman滤波稳健估计对Lageos卫星的激光实测资料进行了处理 ,证明它具有明显的抗粗差的能力和稳健性     

杂波环境下机动目标跟踪模拟

蒙特卡洛仿真为提高次最优贝叶斯估计精度提供了可能。有文献提出了一种新的自举仿真逼近方法——自举多模型滤波(BMM)来对机动目标进行跟踪。本文对这种算法进行了扩展,使其适用于杂波环境中,即把概率数据关联(PDA)和BMM算法进行组合来克服观测样本的不确定性。并通过模拟把BMM PDA算法和通用的解决此类问题的交互多模型概率数据关联(IMM PDA)滤波方法进行了比较。结果证明,BMM PDA算法更加行之有效。     

潜艇近水面定深航行时的变结构控制方法研究

用自由递阶的变结构控制（ＶＳＣ）方法研究了在二阶波浪力干扰下,潜艇近水面航行时的定深控制问题,并分析了各控制参数对控制性能的影响。通过与ＰＩＤ控制方法的比较,表明本文设计的变结构控制系统具有较高的控制精度和较强的适应性。     

单通道自适应有源消声系统

对单通道自适应有源消声系统进行了频域分析,对系统的有关特性进行了讨论,并分别在半消声室和普通房间进行了降噪实验。在误差传声器周围取得了一定的有效空间范围。     

实用的滤波新算法

介绍了武器系统作战软件的一种计算量小、计算效果好的滤波新算法,并对该算法进行了对比分析     

多波长标准加入吸光度法同时测定锌汞双组分体系

本文采用多波长标准加入法 ,利用 3,5 -diBr -PADAP/SLS显色同时测定锌、汞 ,既改善选择性又不降低灵敏度 ,而且标准加入法一定程度上消除了基质的影响 ,多元回归降低了随机误差 ,方法简便 ,回收率、精密度令人满意     

战术导弹角偏差信号动态滤波优化设计

在战术导弹角偏差处理中实现动态滤波是必要的和有益的。讨论了影响导弹支路滤波器带宽的主要因素并依此对动态滤波进行了有效设计。