一种用于扩频通信中大功率窄带干扰抑制的IIR自适应滤波器

提出一种稳定的ＩＲ自适应滤波器，并给出了系数迭代的非线性梯度算法。计算机模拟结果表明：它能够有效抑制ＪＳＲ很高的单频连续波（ＣＷ）干扰及部分频带型窄带干扰，从而使ＦＩＲ滤波器的固有缺陷得以克服。     

基于KALMAN滤波的两种多传感器观测融合方法

目前有两种基于K a lm an滤波的多传感器观测融合方法,方法1是将观测向量的维数增加,获得扩展观测向量。方法2是在最小均方误差准则下,对不同传感器间的观测向量进行加权运算,获得与单个传感器相同维数的观测向量。通过对滤波器的状态估计误差协方差的分析和相关数学表达式,给出了两种方法的对比。仿真结果表明,当两个传感器的观测矩阵相同时,两种方法在功能上等价,但方法2的运算复杂度低。当两个传感器的观测矩阵的维数相同,但其值不相等时,方法1优于方法2。当两个传感器的观测矩阵的维数不同时,只能用方法1,而方法2失效。     

GNSS/SINS组合导航在地地导弹中的工程应用

介绍了基于Kalman滤波的GNSS/SINS组合导航技术在地地导弹中的应用,在发射点惯性坐标系中建立了便于工程应用的数学模型,针对某型号进行了位置速度仿真,并和目前在工程实际中应用的加权平均组合方法进行了比较。仿真结果表明,Kalman滤波技术可以应用于地地导弹工程实际中。     

匹配滤波器编码宏像素的选取方法

讨论了匹配滤波器迂回相位编码方法中宏像素的选取问题,分别对宏像素为1×2,1×4,1×8,1×16,2×2,4×4,8×8,16×16的匹配滤波器性能进行计算机仿真以及光路实验,并对所得到的结果进行离轴距离、峰值以及信噪比的分析。综合以上性能指标,确认1×4编码方法要优于其它编码方法。     

基于U-D分解滤波的交互多模型算法

简要回顾了基于相控阵雷达的三维空间中机动目标建模与自适应跟踪的机理,针对交互多模型算法在其跟踪应用过程中可能会出现的滤波发散问题,提出了一种基于U-D分解的交互多模型目标跟踪算法.该算法可以有效地限制交互多模型算法滤波计算过程中的滤波发散的可能性,从而使得IMM算法更加稳定.     

串联型有源电力滤波器的控制策略

通过所给出的串联型有源电力滤波器系统结构 ,分析了其补偿电压型负载的工作原理。在此基础上探讨了串联型有源电力滤波器的关键技术之一———获得参考电压的控制策略 ,包括检测电源电流和检测负载电压两种控制策略 ,并设计了相应的控制电路。最后 ,通过实验研究了串联型有源电力滤波器采用这两种不同控制策略时对电压型负载的谐波补偿效果     

装甲兵作战仿真系统信息存储与回放

在分析DIS信息结构和数据库的基础上,对基于DIS的装甲兵作战仿真系统信息存储与回放进行了研究,并将其应用于装甲兵作战仿真实验室的建设中,收到了良好的效果.     

What you should know about the vehicle routing problem

In the Vehicle Routing Problem (VRP), the aim is to design a set of m minimum cost vehicle routes through n customer locations, so that each route starts and ends at a common location and some side constraints are satisfied. Common applications arise in newspaper and food delivery, and in milk collection. This article summarizes the main known results for the classical VRP in which only vehicle capacity constraints are present. The article is structured around three main headings: exact algorithms, classical heuristics, and metaheuristics. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007     

卫星导航弱信号的变维卡尔曼滤波跟踪算法

复杂环境下的多普勒频移变化及信号功率衰减均会造成载波跟踪偏差较大甚至失锁,针对标准卡尔曼滤波算法跟踪机动目标时不能同时满足高动态及高灵敏度要求的问题,提出一种基于变维卡尔曼滤波的载波跟踪算法。引入机动和非机动两种载波跟踪模型,通过机动检测因子监视载波动态变化,实时高效地切换载波跟踪模型,从而实现对载波机动和非机动状态的自适应跟踪,抑制机动改变引起的较大误差突跳。理论分析和仿真结果表明,该算法在低至30d BHz弱信号环境下,相比基于标准卡尔曼滤波的跟踪算法,其在目标动态突变时相位跟踪误差减小约37.5%,频率跟踪误差减小约77%。     

闪烁噪声条件下基于交互多模框架的雷达目标跟踪算法

针对传统雷达目标跟踪算法在处理闪烁噪声时面临的性能下降问题,提出一种将容积卡尔曼估计器与交互多模框架相结合的高性能滤波算法。该算法将目标状态建模为高斯分布,将闪烁噪声建模为混合高斯分布,同时将其发生概率建模为一阶马尔可夫过程;在此基础上,利用交互多模框架实现对不同高斯噪声分量的匹配滤波处理。为了减轻非线性观测条件对目标跟踪精度的影响,进一步采用容积卡尔曼估计器作为高斯近似滤波器,对目标状态进行递推预测和更新。仿真结果表明：所提算法较传统高斯混合滤波器和粒子滤波器具有更高的跟踪精度和更好的实时性能,同时还能对闪烁噪声出现时刻进行有效的估计。