自适应采样数粒子滤波算法

基于统计决策规则提出自适应采样数粒子滤波算法,在定义综合性能风险函数的基础上,推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系式,使得在跟踪过程中,可以根据目标的机动情况在线调节粒子数,以使跟踪性能达到最优。在Matlab仿真平台下进行了闪烁噪声下的机动目标跟踪实验,结果表明,自适应采样数粒子滤波算法是一种有效的机动目标跟踪方法,跟踪性能较基本粒子滤波算法提高了3.7倍。     

火炮身管内膛疵病检测现状与展望

简要回顾了火炮身管内膛疵病的光学检测方法及其局限性,详细介绍了目前重点研究的光电窥膛检测方法,分析了取得的成果和存在的问题。对火炮身管内膛疵病检测的发展方向进行了预测与展望,指出基于机器视觉的研究是一个新的方向。探讨了今后的研究思路,提出首要的任务是在软件方面实现“采集一识别一判定”的自动运行,为此需要重点研究疵病检测的机器视觉图像信息、图像的纹理特征分析技术、疵病评定体系等3方面的内容。     

基于局部双参数估计的SAR图像CFAR目标检测技术

提出了在背景杂波呈现Weibull分布条件下的SAR图像恒虚警目标检测方法.从统计分析观点,推导了基于局部窗口的Weibull分布参数估计和自适应CFAR目标检测阈值的计算公式;对检测后的图像进行形态滤波处理以消除检测中的虚假目标;最后提出了应适当选择恒虚警率.仿真结果表明该方法的有效性.     

基于单神经元PID的方位保持仪温控系统的仿真

由于方位保持仪的核心元件陀螺易受温度的影响,常采用温控系统控制其工作的环境温度来保证它的精度与性能.通常采用的传统PID控制方法虽然简单,但由于系统存在非线性因素,控制效果不是很理想.提出一种基于单神经元自适应PID的控制算法,利用单神经元的自学习,自适应能力,实现对方位保持仪温控系统的快速实时在线控制.仿真结果表明该方法优于传统的PID控制算法,是行之有效的.     

基于神经网络的模型参考自修复飞行控制

提出了一种基于模糊神经网络的模型参考自修复飞行控制结构,并对所使用的BP网络学习算法进行了分析改进.对比非故障和故障状态下的飞行仿真结果表明,改进后的自修复飞行控制方法可以有效地抑制神经网络的"过学习"现象,减小了对神经网络辨识器精度的依赖程度,在故障条件下的补偿作用非常明显,达到了自修复飞行控制的目的.     

非高斯码元检测的马尔可夫链蒙特卡洛算法

针对实际超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,还受接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用非高斯分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种利用马尔可夫链蒙特卡洛方法的超低频信号码元盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步估计信道衰落系数和噪声模型参数,并实现对信号码元的检测。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测算法性能比较,盲检测算法性能优异,对超低频信号接收具有重要的现实意义。     

残差域加权ACF基音周期检测算法

针对传统自相关(ACF)基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权ACF基音周期检测方法。首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CAMDF)值,以CAMDF的倒数值为权重加权ACF进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。     

低轨移动卫星异步多用户检测算法

介绍了一种适合在低轨(LEO)星载接收机上运行、低复杂度的异步CDMA多用户检测算法,能够有效对抗强多用户干扰和大多普勒频移。基带信号通过码片滤波后以码速率采样信号作为观测信号,然后利用Kalman滤波算法对各个用户信号进行分离。状态方程综合考虑了多普勒频移、定时误差。该算法能够抵抗高达35dB的远近效应,并且对频率和定时误差不敏感。     

水平导向钻随钻地下管线探测预警系统研究

水平导向钻是当前进行非开挖市政建设施工的主流设备,为确保其施工安全,通常采用工作于地面的地下管线探测设备来掌握施工路线附近现有管线的分布状况。但由于探测原理的限制,一直存在探测盲区。本文提出一种新的解决方案,通过引进超声探测技术,将探测系统小型化并置于钻头上,形成随钻地下管线探测预警系统,实现随钻随测,当施工路线附近存在障碍管线时,向钻机操作人员实时告警。试验证明,本文提出的方案是可行有效的。     

基于规则的域间路由系统异常检测

随着Internet的爆炸性增长,域间路由系统变得越来越复杂并难以控制,许多与域间路由安全相关的事件广泛引起了人们的关注。提出一个基于规则的域间路由监测框架,其中的规则可分为常规异常检测规则和特殊异常检测规则,它们能有效用于检测异常路由和可能的攻击行为,这两种规则的不同在于特殊异常检测规则是由大量路由得到的Internet模型来定义。研究了Internet层次模型与ISP商业关系模型的构造,基于这个框架实现了一个原型系统———ISP-Health,最后给出了检测能力结果。