基于高斯和-容积Kalman滤波的高轨双星辐射源跟踪

高轨双星系统可通过测量辐射源信号的到达时差、频差和到达高轨卫星的多普勒频移,跟踪沿地球表面巡航且载频固定、已知的运动辐射源。针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出了基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波的运动辐射源跟踪算法GS-5CKF。算法将起始时刻的时差观测量所确定的处于地球表面的时差线按辐射源经度等间隔划分,初始化多个并行的5阶容积Kalman滤波器,线性组合各滤波器每个时刻的输出以获得辐射源运动状态的估计。针对5阶容积Kalman滤波器,提出了相应的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,以提高跟踪精度并保持GS-5CKF算法计算复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5阶容积Kalman滤波器和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等算法,提出的跟踪算法具有更高的估计精度。     

基于CSS的室内测距优化技术?

基于CSS（ Chirp Spread Spectrum,线性调频扩频）技术的无线测距是基于TOA（ time of arrival,到达时间）的测距方法,在室内应用中,存在较多的NLOS（ Non?Line of Sight,非视距）干扰,因此测距精度低。针对这个问题,对传统卡尔曼滤波进行改进,将NLOS误差加入状态向量进行估计,进行两步卡尔曼滤波,从而抑制NLOS误差对测距的影响。考虑到LOS（ Line of Sight,视距）和NLOS并存的情况,对两步卡尔曼滤波算法进行改进,在第二步滤波中对NLOS误差鉴别和滤波处理部分做出改进,并应用到测距系统中。实验表明,利用该测距优化方法,TOA测距的精度和抗干扰能力得到了明显的提高。     

基于QIPF的弱目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下弱目标检测跟踪问题,提出一种拟蒙特卡罗智能粒子滤波检测前跟踪算法(Quasi-Monte Carlo Intelligent Particle Filter Track Before Detect,QIPF-TBD)。首先,该算法采用拟蒙特卡罗技术改善探测空间中粒子分布的均匀性;其次,通过对更新阶段的粒子进行交叉变异等操作,提高粒子重采样之后的多样性。与同类算法的仿真分析表明,所提方法能有效改善低信噪比目标的检测概率和跟踪精度。     

基于协方差矩阵估计的稳健Capon波束形成算法

常规Capon波束形成器性能对模型误差或失配非常敏感,尤其是当期望信号包含在训练数据中,导向矢量失配将引起性能急剧下降。为解决这一问题,提出了一种采用干扰噪声协方差矩阵和导向矢量联合估计的稳健波束形成算法。该方法通过对Capon空间谱在非目标信号的方位区域内的积分,实现对干扰噪声协方差矩阵的估计,解决数据协方差矩阵包含有目标信号时引起信号自相消问题;其次为了克服导向矢量失配的影响,通过最大化输出功率,并增加二次型约束防止估计的导向矢量接近于干扰导向矢量,实现对导向矢量的估计。仿真实验表明:该算法能获得近似最优的输出信干噪比,与现有算法相比稳健性更强。     

机载脉冲多普勒雷达的自适应旁瓣对消实现方法

简要介绍了自适应旁瓣对消的基本原理。重点研究了自适应旁瓣对消在机载脉冲多普勒雷达中的工程实现方法,该方法打破了自适应旁瓣对消目前只能应用于采用低重脉冲重复周期的脉冲多普勒雷达的限制。通过对自适应旁瓣对消结果的分析,表明该方法完全能够满足现有机载脉冲多普勒雷达抗有源旁瓣干扰的需求。     

基于粒子滤波改进的VTS微弱目标检测前跟踪算法

舰船交通服务系统是民用雷达的信息集成系统,探测微弱目标存在RCS小、回波弱、杂波强等问题,导致信噪比低,难以实现有效检测跟踪。基于粒子滤波的检测前跟踪技术对低信噪比下微弱目标信息积累和探测有良好效果。通过采集单设备实测数据,构建遗忘因子和收敛因子以增加重采样的效率,引入虚拟采样保持粒子的多样性,提升粒子滤波对微弱目标的探测能力。仿真试验表明,改进后的算法可实现舰船交通服务系统对微弱目标的有效探测,并能获得较精准的目标状态估计值。     

BDS导航信号抗电离层闪烁载波跟踪的自适应卡尔曼滤波算法

电离层闪烁会引起导航信号幅度和相位的快速衰落,严重影响跟踪环路的精度和稳健性,而相比频率跟踪和伪码跟踪,载波跟踪环路更易受电离层闪烁的影响而失锁。因此,提出一种基于相位锁定指示自适应扩展卡尔曼滤波的北斗导航信号抗电离层闪烁载波跟踪算法,其以同相与正交支路的积分结果估计相位锁定指示值,并采用该指示作为控制参数对不同闪烁场景下扩展卡尔曼滤波的观测向量进行自适应调整,这不仅能够提高跟踪环路的精度和稳健性,而且能够降低扩展卡尔曼滤波发散的概率。实验结果验证了相关分析和所提跟踪算法的有效性。     

过载系数未知的反舰导弹跃升俯冲过程跟踪算法

针对反舰导弹跃升机动过程的跟踪中,过载系数未知导致跟踪模型与导弹实际运动的不匹配问题,对状态变量进行扩展,应用扩展卡尔曼滤波对过载系数实时估计,实现对跃升俯冲机动过程的跟踪。仿真结果表明,该算法可准确估计出过载系数,显著提高跟踪性能。     

Expansion planning for waste‐to‐energy systems using waste forecast prediction sets

We consider an expansion planning problem for Waste‐to‐Energy (WtE) systems facing uncertainty in future waste supplies. The WtE expansion plans are regarded as strategic, long term decisions, while the waste distribution and treatment are medium to short term operational decisions which can adapt to the actual waste collected. We propose a prediction set uncertainty model which integrates a set of waste generation forecasts and is constructed based on user‐specified levels of forecasting errors. Next, we use the prediction sets for WtE expansion scenario analysis. More specifically, for a given WtE expansion plan, the guaranteed net present value (NPV) is evaluated by computing an extreme value forecast trajectory of future waste generation from the prediction set that minimizes the maximum NPV of the WtE project. This problem is essentially a multiple stage min‐max dynamic optimization problem. By exploiting the structure of the WtE problem, we show this is equivalent to a simpler min‐max optimization problem, which can be further transformed into a single mixed‐integer linear program. Furthermore, we extend the model to optimize the guaranteed NPV by searching over the set of all feasible expansion scenarios, and show that this can be solved by an exact cutting plane approach. We also propose a heuristic based on a constant proportion distribution rule for the WtE expansion optimization model, which reduces the problem into a moderate size mixed‐integer program. Finally, our computational studies demonstrate that our proposed expansion model solutions are very stable and competitive in performance compared to scenario tree approaches. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 47–70, 2016     

一种对丢包具有鲁棒性的语音编码算法—iLBC

文中介绍了一种适用于网络的,对丢包具有鲁棒性的语音编码算法——iLBC。iLBC在编码时先进行LPC分析,然后对LPC残差信号采用自适应码本编码,这个自适应码本与传统的CELP算法中的自适应码本不同,没有利用语音帧之间的相关性,使得iLBC算法对丢包具有鲁棒性;解码时如果有语音包丢失,则采用丢包隐藏(PLC)算法。介绍了iLBC编解码算法的基本原理;重点分析了iLBC的自适应码本编码方式以及丢包隐藏算法(PLC);比较了在丢包率相同的情况下,iLBC和ITU-T G.729A的MOS分,结果表明,iLBC更适合于有丢包的网络。