卡尔曼滤波算法的几何解释

对低维卡尔曼滤波算法作了几何解释 ,这种解释对卡尔曼滤波有一种直观的理解 ,使人们对卡尔曼滤波有更本质的认识。     

超声波扩频测距及其信道自适应均衡技术

在扩频通讯系统框架中,建立一种新颖的多阵元超声波测距定位系统。从测距系统的仿真结果来看,采用二进制相移键控(BPSK)直序信号数字相关解调技术和基于最小均方算法的超声波接收信道自适应均衡器,不仅可以克服本地载波(相干解调)相位偏移所带来的不利影响,而且可以抑制多径信道噪声干扰和接收信道增益、相位随机漂移对测量精度的影响,从而提高了超声波测距系统的信噪比和分辨率。此外,采用伪随机码扩频解扩方法,容易实现码分多址(只要给安装在大范围测量区域中多个传感器分配相应的伪随机码,就可以方便地辨认出各个区域传感器发出的信号),扩大超声波测距系统的测量范围。     

声纹鉴别及其应用

声纹是人说话声音的频谱图 ,由于人的个性 ,决定了不同人声纹的差异性 ,因此 ,声纹识别或声纹鉴定能够确定说话人的身份。声纹鉴别在很多领域有着广泛的应用价值和前景 ,这里 ,简单介绍声纹和声纹鉴定与识别的概念及其应用的历史与现状 ,探讨声纹鉴别的方法原理和步骤 ,讨论声纹鉴别在个人身份证明、刑事侦察、军事、通信、防伪等领域的应用 ,展望声纹鉴别的应用前景。     

月球轨道超长波天文观测微卫星在轨数据预处理方法

围绕“嫦娥4号”月球轨道超长波天文观测微卫星展开研究,针对微纳卫星对地数传资源的限制,提出一种在轨信号预处理方法：通过10通道数字下变频链路实现原始数据的变频接收,再利用多级滤波器抽取获得低采样率基带数据,下变频本振频率可调,在对地数传资源约束下保证了不同频带数据的灵活选取。以上方法实现了一种10频点超窄带梳状滤波,仿真验证表明,采样率80 MSPS基带带宽为1 kHz的情况下,此方法可在现场可编程门阵列平台上稳定运行,能保证带内平坦度和线性相位等关键技术指标, 数据量与直接下传原始数据相比,降低了3个数量级以上。     

高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法

针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。针对5CKF,提出新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,从而提高了跟踪精度,同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。     

一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。     

基于χ~2检验的惯性/卫星紧耦合系统故障检测与隔离方法

研究了一种基于χ~2检验的惯性/卫星紧耦合系统故障检测与隔离方法,该方法可利用故障检测函数自动识别单个卫导故障,并实时剔除故障星重构观测信息序列,从而避免了对紧耦合系统的影响。构建数字化仿真环境对所研究的故障检测与隔离方法进行了仿真,仿真结果表明,该方法可在卫星发生故障时及时检测并隔离故障星,并自动实现观测信息重构,保证了紧耦合系统的精度和完好性。     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。     

基于压阻敏感元件的压力信号调理电路设计

针对压力信号测量中压阻式敏感元件的压力信号易受温度影响,并且压力信号中常常会混有噪声干扰信号的问题,设计了一种新的基于压阻式敏感元件的压力信号调理电路。该方案采用恒流源供电方式消除温度影响,通过放大电路将传感器输出的微弱信号放大,再经抗混叠低通滤波电路滤除干扰信号;并对压力信号调理电路中各个模块进行了理论分析和试验验证。通过试验表明:该信号调理电路将温度影响减小到0.01%,并且能够有效地滤除压力信号中的高频信号。     

基于参数自适应CS模型的机动目标跟踪算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。