可变速率调制器研究及其FPGA实现

提出了一种变速率调制系统的设计方法。基于现场可编程门阵列(FPGA),在硬件系统中实现了新方法。所设计的系统能够处理(13.5~300)Mbps连续变化的比特速率。通过将整个可变速率范围分成若干小段,分别经过不同倍数的采样滤波,保证了所有符号速率对应的数据能够被调制到数模转换芯片(DAC)处理范围内。给出了系统整体设计结构,分析了硬件实现时的难点,论述了并行采样滤波与并行载波生成等设计方法。硬件实现结果表明,所提出的设计方法能够实现对较宽范围内连续可变速率信号的调制。系统的易扩展性也保证了所设计结构能够处理更宽的变速率范围。     

基于联合时频滤波的多目标回波信号分离算法

针对弹道中段多目标回波信号分离的问题,提出了基于联合时频滤波的多目标信号分离算法。该算法先对多目标回波信号进行自相关处理和峰值提取,得到目标信号的周期,接着用该周期对回波信号的Gabor变换和PWVD变换结果进行分段,然后将各段时频图相乘,获得新的时频支撑域,最后用新的时频支撑域对回波信号进行时频滤波,克服了交叉项的干扰和时频聚集性不高的缺点,分离出了不同周期的目标信号。仿真结果证明了该方法的有效性和先进性。     

相控阵雷达导引头的惯性视线重构北大核心

针对弹载相控阵雷达导引头的惯性视线重构问题,提出了基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的视线重构方法。与传统方法相比,提出的方法无需对导引头测量的角信息使用微分网络,避免了对测量噪声的放大。仿真结果表明,该方法可有效地重构视线角,从而进一步提高视线转率的估计精度。     

基于室内定位的改进PDR算法研究

针对惯导在室内定位中存在定位精度不高、航迹偏移较大的问题,通过对PDR算法的深入分析,提出了改进的PDR算法。该算法主要从3方面入手：1）设计FIR滤波器对数据进行预处理;2）对传统Weinberg模型进行改进,引入了新的参量作为步长估计的联合参考;3）对单步定位结果进行粒子滤波优化。改进后的PDR算法提升了步频检测精度,降低了步长估计误差,改善了航迹偏移问题。仿真实验结果表明,改进后的PDR算法优于原PDR算法。     

基于UIF-MPC仿真的UAV环航姿态控制研究

为解决无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）在算法结构冗杂和未知外部干扰的环境下控制系统操作难度大的问题,提出一种基于UIF-MPC融合的自适应全局快速终端滑模控制方法。考虑到在环境复杂、时间敏感及通信受限条件下给出UAV姿态运动观测模型;提出一种多控制变量交互的UIF-MPC融合滤波姿态算法,利用滤波器和PID控制器对模型不确定性和未知干扰进行补偿;根据UAV性能及饱和控制条件设定姿态设定控制参数并设定目标位置估计均方根误差,带入UIF-MPC模型并与传统单UIF模型进行比较。结果表明UIF-MPC融合模型可以较好融合系统需求,且在运动过程中具有较好的估计精度及机动控制的鲁棒性。     

军事需求评估的形式化建模分析

为更加科学有效评估军事需求,通过需求评估“阶段划分、对象确定、指标构建”等步骤,系统阐述军事需求评估问题;形式化语言对需求论证阶段的方案需求值、落实阶段的能力生成值和检验评估阶段的需求满足值等指标重点描述,研究了需求评估的预期走势;基于Kalman滤波思想对提出的形式化模型进行实验算例分析。结果表明：评估结果能够逐渐逼近理想值,误差可以收敛;评估周期、评估初始值、预测误差、观测误差等因素对评估走势最终结果产生影响;综合评估结果与分项评估指标之间为非线性关系。因此,本文建立的形式化模型能够表征需求评估的基本规律,相关研究成果可以为军事需求评估提供理论参考和支撑。     

基于最小模型集切换的变结构IMMPF算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出了一种新的基于最小模型集切换的变结构IMMPF跟踪算法,其中以"当前"统计模型为基础的不同最小模型集在不同时刻之间的切换实现了多模型的结构变换。当目标机动方式发生改变时,通过最小模型集的切换实现算法的滤波模型与目标实际机动方式的快速匹配,减小了目标机动的响应时间。通过仿真实验,与通用的IMM估计进行了比较,证明了算法的优越性。     

一种快速抑制单脉冲雷达角闪烁的方法

一种小窗口的快速中值滤波方法能够有效抑制比幅单脉冲末制导雷达角跟踪中的角闪烁。该方法根据比幅单脉冲雷达测角原理,在测角之后对测量结果以小窗口中值滤波的方式进行处理,最大程度上保留测角结果的细节信息又能够有效地抑制角闪烁,并且有较低的运算量。通过对仿真及实测数据的处理,表明该算法可以明显降低末制导雷达在接近目标时角闪烁的影响,有效提高雷达角跟踪精度。     

粒子PHD滤波存活粒子采样新方法

针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性.     

激光成像自动对焦系统的散斑噪声滤波算法

针对激光主动探测成像的散斑（Speckle）噪声影响自动对焦系统的清晰度评价函数曲线,从而影响对焦性能的问题,提出一种多方向线型加权形态滤波方法。实验证明：基于该方法构造的滤波器明显改善了激光图像清晰度评价曲线（即自动对焦曲线）的形状,降低了误对焦率,提高了自动对焦系统的稳定性。