基于Kalman滤波器的放大转发双向中继联合信道估计方法

针对遵从放大转发协议的双向中继网络的联合信道估计问题,提出了一种基于Kalman滤波器的新方法。首先根据联合信道构成特点将其划分为自干扰部分及传输部分,通过AR模型对这两部分自相关函数进行近似化处理,建立了联合信道时变过程的状态方程,结合接收的训练序列信号,给出了具有Kalman滤波器形式的估计方法。随后在证明了该方法的一致收敛性质的同时,列出了误差性能限所满足的Riccati方程表达式。仿真结果表明,新估计方法相比于最大似然方法在均方误差方面具有明显的性能优势。     

振动信号变换器的设计与实现

多传感器采编器能够实现复杂环境下对飞行体在发射过程中振动加速度、冲击加速度、压力、温度等动态参数的实时测量和记录。传感变换器电路的性能直接影响采集系统的采样精度。为了实现准确测量,对广泛应用于工程实践中的高阶集成开关电容滤波器产生的混叠效应的抑制方法进行分析及实验。实现了一种可程控放大、具有稳定通带截止频率的振动信号变换器设计。实验结果表明,该变换器电路具有体积小、集成度高、滤波衰减陡度大,频率测试精度高等特点。     

非周期分形缺陷地结构低通滤波器

提出了具有非周期分形形状的缺陷地结构(DGS)低通滤波器,仿真结果表明,与传统的周期DGS相比,新型的DGS单元晶格非周期设计可以产生较好的通带和较宽的阻带.为了验证所提出方法的有效性,设计、加工、测量了这种非周期分形缺陷地结构低通滤波器.结果表明,通带内反射损耗最大值为-24dB,而且阻带也展宽到6 GHz.     

GPS动态定位中整周模糊度的快速解算

在导航中快速和高精度GPS定位需要解算差分载波相位的整周模糊度值.目前整周模糊度的求解方法,丢失了对提高未知参数估值精度很有用的历元信息,并且在去相关过程中必须使方差阵为正定阵,不仅解算难度大,还可能出现病态分解,使得去相关失败.提出了一种GPS整周模糊度的快速解算方法,首先利用卡尔曼算法求解整周模糊度的浮点解;其次确定搜索空间,对协方差阵进行Cholesky分解,削弱其相关性;最后用ratio检验得出最终解.通过理论推导和基于实测数据的仿真分析表明,卡尔曼算法有效地利用多历元信息提高了浮点解的精度,并且在去相关过程中解决了方差阵必须为正定阵的问题,避免出现病态分解,使得搜索空间得到明显的改善,提高了效率,具有实际的应用价值.     

基于FPGA的数字复解调系统的实现

在介绍数字复解调原理的前提下,实现了一个对雷达单频脉冲信号在中频直接数字化的数字复解调系统,该系统由A/D模块和DDC模块组成,着重介绍了DDC模块中数控振荡器和数字滤波器的原理以及实现。经验证,该系统接收雷达中频脉冲信号,能够实现所需的数字复解调功能,对比模拟复解调系统,解调信号在幅度一致性以及相位正交性方面都有显著提高。     

侧窗探测下的姿态变结构控制

为解决导引头视场受到侧窗限制的问题,给出侧窗视场范围和拦截器姿态角之间的约束算法,并针对侧窗探测条件下弹体姿态控制的要求,用变结构控制方法实现姿态角的跟踪,并对抖振问题给予解决办法。在变结构控制器参数的选择上加入自适应参数选择环节,经过仿真,系统能够快速跟踪期望姿态角,跟踪的精度高。     

基于改进卡尔曼滤波方法的机动目标跟踪研究

针对在机动目标跟踪中当目标作高度机动飞行时卡尔曼滤波可能会出现严重发散的情况,提出利用BP神经网络校正其滤波结果,并将遗传算法应用于BP网络的训练过程,以解决BP网络训练速度慢的缺陷,提高算法的实时性。仿真表明该方法是可行的、有效的。     

基于Jerk模型的一种改进多传感器数据融合算法

简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。     

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     

条带式合成孔径雷达数字聚束算法

与聚束工作模式的合成孔径雷达 (SAR)相比 ,条带式SAR能够在相同时间内对更大范围的区域进行微波成像。但是在分析条带式SAR图像时 ,往往需要着重分析某些局部热点区域 (ROI ,Region-Of-Interest) ,而ROI外散射体的回波会降低ROI图像的对比度。本文的数字聚束 (Digitally -Spotlight)算法可以在成像前将ROI外的回波“过滤” ,实现等效的的聚束工作模式 ,从而提高SAR对比度。仿真验证了该算法的有效性。