一种改进的自适应多媒体拥塞控制方法

在Internet中传输实时多媒体需要性能良好的拥塞控制机制来确保一定的服务质量。应用实时传输协议RTP的反馈报文的信息,开发了使用参数自适应变化的AIMD拥塞算法来消除拥塞,最终得到了一种改进的单播多媒体自适应拥塞控制算法。经OPNET网络仿真分析,在各种丢失率环境下,算法的发送速率平滑性等性能表现良好,较好地满足了网络多媒体的传输特性需求。     

用于数据链信息处理的PDA算法设计与实现

数据链系统处理雷达数据信息时,要求一个跟踪算法能够更有效地滤除杂波,消除虚警。在单传感器环境下,若落人相关波门内的回波多于一个,那么这些候选回波中可能都是来自目标,也可能由杂波产生。概率数据互联算法(PDA)能充分利用跟踪门内的回波,具有较小的误跟、丢失目标的概率和计算量较小的优点。通过实现 PDA 算法,证明了它在杂波环境下可以取得好的跟踪效果。     

数据同化系统中的集合时间局地化鲁棒滤波方法

针对传统的卡尔曼滤波方法对不确定因素不具备鲁棒性问题,在集合鲁棒滤波的基础上,提出一种从观测角度构建优化数据同化的方法,称之为放大观测协方差矩阵的集合时间局地化鲁棒滤波,并推导了新方法的算法准则和递归公式。利用非线性系统Lorenz-96模型,基于性能水平系数、驱动参数、观测数目和集合数目变化的条件,对新方法和集合卡尔曼滤波方法的鲁棒性和同化精度进行比较。结果表明:集合卡尔曼滤波方法的均方根误差大于时间局地化鲁棒滤波的;在观测数或集合数较少的情况下,集合卡尔曼滤波出现了滤波发散问题,而鲁棒滤波的均方根误差波动较小;相较于传统的集合卡尔曼滤波算法,观测角度构建的时间局地化的H_∞滤波方法对系统参数的变化更具鲁棒性,滤波精度更高。     

多输入多输出雷达恒模稳健波形联合优化算法

针对目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确导致的多输入多输出雷达检测性能下降的问题,提出恒模稳健波形与接收机滤波器联合优化算法。将目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确时的优化问题建模为一个极大极小化问题。运用迭代优化算法将联合优化问题分解为两个子优化步骤:将波形固定时的接收机滤波器权值优化问题建模为广义瑞利商模型,求解得到相应的接收机滤波器权值矢量;利用半正定松弛技术对权值固定时的波形优化问题进行求解,获得对应的波形矩阵,并根据得到的波形矩阵,通过高斯随机化的方法获得所需的恒模波形。对所提算法的收敛性进行了证明,仿真结果表明所提算法有效。     

非线性系统中的机动目标跟踪算法

对于非线性系统中的机动目标跟踪问题 ,首先针对“当前”统计模型的缺陷提出了一种修正算法 ,然后应用转换测量Kalman滤波算法进行跟踪。仿真结果表明在非线性观测条件下 ,算法明显提高了对弱机动和非机动目标的跟踪性能 ,同时保持了对强机动目标的高性能跟踪     

汽车辅助车闸的自适应控制

采用Guauss Seidel模型参数调整法 ,建立了辅助车闸位置控制装置的动态数学模型。在此基础上 ,运用超稳定理论设计了模型参考自适应位置控制系统 ,并在基于MATLAB软件包的硬件在环系统仿真平台上 ,进行系统的软、硬件混合仿真研究。试验表明理论仿真结果和系统实时响应吻合。从而 ,为在复杂环境下控制车速、车距提供了有效的实验技术手段和简捷的系统控制方法     

一种新的多传感器多机动目标快速跟踪算法

基于FAFDA滤波算法,根据Houles和Shalom将PDA算法推广到解决两个传感器单目标的跟踪问题的思路中,构造一种两个同类传感器的序列观测数据的融合来跟踪多个机动目标的数据关联方法(MSFAFDA)。它主要使用的是点/航迹联合和序列估计法。算法计算量远小于原先的顺序和并行多传感器联合概率数据关联算法,蒙特卡洛仿真结果也表明它对多机动目标的跟踪具有比FAFDA更好的跟踪性能。     

基于扩展卡尔曼滤波的浮标定位方法

由于浮标的随机漂移,在航空搜潜过程中,需要定期对浮标的位置进行更新。根据航空搜潜声纳浮标与飞机的相对方位信息,采用扩展卡尔曼滤波技术,分析了计算浮标位置的原理、方法,建立了相应的系统模型和仿真算法,从估计的相对位置误差和均方根误差两个方面,仿真分析了系统的误差性能。结果表明,该定位模型能够成功地跟踪浮标的位置,并具有较高的定位精度。     

基于"姿态矩阵"量测的机载导弹传递对准技术

"速度+姿态"量测匹配方案是目前比较理想的机载导弹传递对准技术.采用"姿态"量测时存在矩阵计算量大等缺点,在具体工程应用时更会受到计算机速度的限制,尤其是需要快速进行卡尔曼滤波计算时.引入了一种与"姿态"量测具有相同特点的"姿态矩阵"量测方案,设计了快速对准卡尔曼滤波器,并进行了仿真分析.结果表明是一种具有工程意义的实用快速传递对准技术.     

某高炮火控系统滤波器设计

对目前高炮火力控制系统目标滤波与预测进行了分析与研究。在此基础上结合工程实际设计了一种α-β滤波器,该滤波器的原理是把在连续系统中频率域的要求和在离散系统中Z域的要求转换成时域中在典型信号激励下的时间响应的特征值的要求,从而在时间域中以特征值的要求进行综合,再把综合的结果转换回Z域中,最终得到所确定的α-β滤波器,给出了α-β滤波器的Z传递函数、分析了α-β滤波器参数的确定,对α-β滤波器的静态误差进行了研究,对设计方案进行了计算机仿真和实际应用。