基于分支线加载谐振器的三频滤波器设计

文章提出了一种基于分支线加载谐振器的三频带通滤波器的设计方法。通过理论分析和全波仿真发现,提出的分支线加载谐振器的奇偶模谐振频率均可以灵活的加以控制。基于这种新型的谐振器,设计了一个三频带通滤波器,该滤波器具有很小的插入损耗和很好的选择性。提出的设计与实验测试结果基本吻合。     

舰载指控系统的目标跟踪技术现状与未来

考虑到目标跟踪在作战中的重要性,论述了目前的跟踪滤波技术:卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波,重点论述了未来可用于跟踪的基于贝叶斯原理的粒子滤波技术,是最近几年出现的解决非线性跟踪问题的有效方法。     

一种单站纯方位目标跟踪中的线性近似化滤波算法

针对EKF算法中存在初始化困难的缺陷,利用近似线性化的方法,构建基于修正极坐标系下的近似线性最小二乘滤波算法ALF;以ALF作为EKF滤波器的初始化算法,实现联合ALF和EKF的两阶段滤波算法,并将它应用在水下单站纯方位目标跟踪中。仿真结果表明,由ALF和EKF组成的两阶段滤波算法具有很好的稳定性,算法精度较高,是一种有效的算法,对潜艇实施隐蔽探测与跟踪具有重要意义.     

基于复小波域Wiener滤波的图像去噪方法

针对基于张量积小波域W iener滤波方向性差,从而导致去噪后图像边缘信息保持欠佳的问题,对复数小波的方向性质进行了分析,采用基于具有强方向性的复数小波域的W iener滤波的方法去噪,去噪后图像峰值信噪比和视觉质量较二维张量积小波去噪都有明显改善。     

Adaptive subspace detection based on two-step dimension reduction in the underwater waveguide

In the underwater waveguide, the conventional adaptive subspace detector (ASD), derived by using the generalized likelihood ratio test (GLRT) theory, suffers from a significant degradation in detection per-formance when the samplings of training data are deficient. This paper proposes a dimension-reduced approach to alleviate this problem. The dimension reduction includes two steps: firstly, the full array is divided into several subarrays; secondly, the test data and the training data at each subarray are transformed into the modal domain from the hydrophone domain. Then the modal-domain test data and training data at each subarray are processed to formulate the subarray statistic by using the GLRT theory. The final test statistic of the dimension-reduced ASD (DR-ASD) is obtained by summing all the subarray statistics. After the dimension reduction, the unknown parameters can be estimated more accurately so the DR-ASD achieves a better detection performance than the ASD. In order to achieve the optimal detection performance, the processing gain of the DR-ASD is deduced to choose a proper number of subarrays. Simulation experiments verify the improved detection performance of the DR-ASD compared with the ASD.     

应用抗差无迹卡尔曼滤波的再入弹道处理技术

针对现有无迹卡尔曼滤波在再入弹道处理中可能出现的异常观测、观测随机误差模型不准确以及动力学模型不合理等问题,在无迹卡尔曼滤波中引入自适应与抗差估计理论,研究适用于再入弹道处理的自适应抗差滤波方法。该方法可以自适应地估计测量噪声等价协方差阵和状态噪声等价协方差阵,并可实现异常值的分离和维纳模型方差的自适应调整。数值仿真结果表明:该方法计算简单,并能有效减弱测量误差和动力学模型误差对弹道处理精度的影响。     

基于形态滤波的地形粗糙度计算

研究新的地形粗糙度定义与算法 ;基于数学形态滤波方法 ,定义了一种新的地形粗糙度 ;讨论了新粗糙度的性质与计算方法 ;通过对典型地形计算结果的分析 ,表明该新粗糙度定义是可行的 ,具有直观形象、计算简单的优点     

基于"当前"统计模型的火控预测器

分析了二阶多项式模型对机动目标进行跟踪和预测时存在的不足,研究了"当前"统计模型在火控预测器中的应用;通过仿真计算,比较了基于"当前"统计模型的火控预测器和基于二阶多项式模型的火控预测器对横向机动目标提前点的预测性能     

非线性自适应统计滤波器在声测量信号处理中的应用

从α-stable分布特征出发,阐述了处理非高斯噪声的LMP、顺序统计、群组等非线性统计滤波器自适应算法;实例验算表明了在α-stable分布下,非线性统计自适应器性能优于传统的线性自适应滤波器,且收敛速度更快.     

分形信号的滤波算法

提出了分形信号的小波分解与重构的一种快速算法。针对分形信号的自相似和长时相关的特点，采用离散小波变换（DWT）对分形信号进行多尺度分解，使其成为各尺度上的近似平稳信号，从而可利用通常的Wiener滤波或Kalman滤波方法进行估计，然后再由DWT进行多尺度重构，估计出被噪声污染了的原始信号。重点对DWT的滤波过程进行算法设计，并估计了计算复杂度。