结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。     

一种新的动态信道化接收机设计方法

针对复杂电磁环境中存在多个非均匀分布的、不同带宽的信号的情况,提出一种新的动态信道化接收机设计方法。设计一个半带滤波器,并通过内插运算压缩它的频率响应,形成周期频谱;对输入信号进行滤波,同时使原信号经过一定延迟后减去滤波后的信号,形成两路在频谱上互补的信号;用均匀分析滤波器组对得到的两路信号分别进行滤波分解处理,实现监视频段的均匀信道化;根据能量检测结果将属于同一信号的相邻子信道信号作为下一步重构处理的输入,并设计出相应的综合滤波器组提取信号。理论分析和仿真结果验证了新方法的有效性。     

弱机动目标的参数估计

本文探讨了卡尔曼滤波用于估计弱机动目标状态参数问题。在极坐标系下建立目标机动的相关加速度模型,通过对运动目标斜距二阶变化率和方位角加速度的定量分析,建立了自适应估计目标动态模型噪声强度的弱机动目标参数估计算法。对几种典型航路的模拟证实了在选择适当参数时该算法对目标机动,不同类型的机动间的转换,不仅能较好地压制随机量测噪声,而且能满意地估计目标的速度和航向。     

单相电路的一种谐波和无功电流实时检测方法

提出了一种新的单相电路的谐波和无功电流实时检测方法。它利用三角函数的有关特性 ,对畸变电流中的基波有功和无功电流分量的振幅分别进行计算 ,然后通过低通滤波器把它们分离出来 ,最后得到基波有功和无功电流分量。该方法电路结构简单、动态响应速度快、检测精度高 ;既可得到单独检测出畸变电流中的任何电流分量 ,又能得出谐波和无功电流之和。仿真和实验研究证实了方法的有效性和可行性。     

三轴磁强计姿态确定

卫星的发展趋向于微小型化 ,研究小型化、廉价和中等精度的自主导航系统是非常必要的。利用三轴磁强计量测的地磁场矢量在仪表坐标系中的分量 ,通过卡尔曼滤波器可以确定低轨道卫星的姿态。根据卫星姿态动力学模型和地磁场模型可推导卫星姿态确定滤波模型 ,进一步提出低轨道卫星姿态确定的滤波算法。仿真算例结果表明 ,三轴磁强计定姿方案可以满足中等姿态精度要求 ,在低轨道卫星自主导航中具有良好的应用前景。     

多敏感器卫星姿态确定的卡尔曼滤波器设计

针对陀螺、红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态确定系统 ,采用四元数方法建立卫星姿态确定模型 ,并采用卡尔曼滤波器进行信息融合。仿真算例结果表明 ,该方法能够确定出满足精度要求的卫星姿态参数     

基于测速定轨的一类自适应样条滤波方法

提出了一种测速定轨的实时算法。该方法基于样条表示飞行轨道速度参数 ,在只有多个测速元信息的情况下 ,建立了自适应Kalman滤波递推算法 ,实时给出了较高精度的飞行器轨道参数     

二阶马尔可夫加速度模型下的机动目标预测器

采用二阶马尔可夫加速度模型建立机动目标跟踪滤波器,并将其扩展到预测器中形成六阶多项式预测模型来解决机动目标预测问题。仿真的结果表明本文建立的预测器使机动目标预测精度有了明显的提高。     

自适应滤波器在水压引信抗波浪噪声中的应用

本文根据舰船水压信号与波浪噪声的特点,用时间序列的AR模型理论导出一种适用于在水压引信上使用的自适应滤波器。计算机模拟结果表明,该滤波器具有良好的性能。