基于虚拟检测函数下的IMM-UKF机动目标跟踪

为了有效提高对机动目标的跟踪效果,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入到交互多模型(IMM)算法框架内,加强状态估计精度;引入强跟踪滤波器(STF)到UKF算法中,避免对强机动目标的过大时间延迟和跟踪性能差的缺点;提出虚拟检测函数法,在跟踪过程中自适应调整"当前"统计模型的机动参数,加大模型集与目标真实运动模式匹配概率。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

基于联合时频滤波的多目标回波信号分离算法

针对弹道中段多目标回波信号分离的问题,提出了基于联合时频滤波的多目标信号分离算法。该算法先对多目标回波信号进行自相关处理和峰值提取,得到目标信号的周期,接着用该周期对回波信号的Gabor变换和PWVD变换结果进行分段,然后将各段时频图相乘,获得新的时频支撑域,最后用新的时频支撑域对回波信号进行时频滤波,克服了交叉项的干扰和时频聚集性不高的缺点,分离出了不同周期的目标信号。仿真结果证明了该方法的有效性和先进性。     

基于最小模型集切换的变结构IMMPF算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出了一种新的基于最小模型集切换的变结构IMMPF跟踪算法,其中以"当前"统计模型为基础的不同最小模型集在不同时刻之间的切换实现了多模型的结构变换。当目标机动方式发生改变时,通过最小模型集的切换实现算法的滤波模型与目标实际机动方式的快速匹配,减小了目标机动的响应时间。通过仿真实验,与通用的IMM估计进行了比较,证明了算法的优越性。     

一种快速抑制单脉冲雷达角闪烁的方法

一种小窗口的快速中值滤波方法能够有效抑制比幅单脉冲末制导雷达角跟踪中的角闪烁。该方法根据比幅单脉冲雷达测角原理,在测角之后对测量结果以小窗口中值滤波的方式进行处理,最大程度上保留测角结果的细节信息又能够有效地抑制角闪烁,并且有较低的运算量。通过对仿真及实测数据的处理,表明该算法可以明显降低末制导雷达在接近目标时角闪烁的影响,有效提高雷达角跟踪精度。     

机动目标状态估计的最小均方误差界

基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式模型滤波的最小均方误差界计算方法,获得了使状态估计均方误差最小的过程噪声方差变化规律。该方法给出了各种基于多项式模型的机动目标跟踪算法的估计均方误差下限,也为机动目标跟踪中最优过程噪声方差的设定提供了依据。仿真结果验证了算法的有效性。     

传递对准中机翼弹性变形处理

提出利用载机不同飞行状态下弹载子惯导陀螺仪与机载主惯导陀螺仪输出角速度差异对机翼弹性变形的AR模型参数进行在线辨识,采用一种改进的卡尔曼滤波算法对模型参数进行估计,利用信息对准模型的适应性进行检验.结合速度加姿态传递对准模型,建立了考虑机翼弹性变形的传递对准模型.仿真试验验证了该在线建模方法的有效性,在传递对准中考虑机翼弹性变形模型,可以有效地降低机翼弹性变形对传递对准的影响.     

核独立分量分析的随机滤波剩余寿命预测模型

基于随机滤波的预测模型是剩余寿命预测方法的一个重要分支,当前制约滤波模型的一个重要问题就是如何对大量高维非线性状态监测数据进行特征降维,以易于模型参数求解.通过线性回归处理了非定期换油保养对油液数据的影响;运用核独立分量分析进行特征降维,消除了各维数据之间相关性对模型预测精度的影响;建立了基于油液增量的滤波模型,并设计了极大似然估计方法求解模型参数;最后实例验证了模型的有效性和实用性.     

可变速率调制器研究及其FPGA实现

提出了一种变速率调制系统的设计方法。基于现场可编程门阵列(FPGA),在硬件系统中实现了新方法。所设计的系统能够处理(13.5~300)Mbps连续变化的比特速率。通过将整个可变速率范围分成若干小段,分别经过不同倍数的采样滤波,保证了所有符号速率对应的数据能够被调制到数模转换芯片(DAC)处理范围内。给出了系统整体设计结构,分析了硬件实现时的难点,论述了并行采样滤波与并行载波生成等设计方法。硬件实现结果表明,所提出的设计方法能够实现对较宽范围内连续可变速率信号的调制。系统的易扩展性也保证了所设计结构能够处理更宽的变速率范围。     

统计线性化无序量测更新算法

在实际的多传感器系统中,由于各种传感器具有不同的采样率,预处理时间,以及数据通信延迟,因而会出现多个传感器量测不同步到达融合中心的现象。进一步地,当较早时刻产生的量测在较晚时刻产生的量测之后到达融合中心时,无序量测问题就出现了。针对离散时间非线性系统,提出基于统计线性化固定点平滑器的最佳统计线性化无序量测算法,它可以处理单步和两步延迟(甚至多步)无序量测,且能达到与重新滤波法相同的估计精度。     

基于通信延迟误差补偿的协同导航算法

多自主水下航行器(MAUV)协同导航技术是解决水下定位的重要手段。主从式多AUV协同导航系统利用水声通信方式实现数据共享,但由于声速在水中传播较慢,使得接收到的量测信息具有通信延迟。因此,针对通信延迟问题提出了一种新息重建的状态估计补偿方法,通过对从AUV进行状态递推,获得在有无量测延迟两种情况下的状态误差,将此误差作为重建的新息补偿到状态估计中。仿真结果验证了该方法能够有效地补偿协同导航中由于通信延迟造成的定位误差,提高从AUV的定位精度。