基于TMS320DM642的电视跟踪系统设计

结合某电视跟踪系统的设计,介绍了其内部集成的通用视频端口,研究了它与编码器/解码器的无缝连接的实现方法,包括其驱动程序的构成特点和在CCS开发环境下的封装形式,着重介绍了标准PAL视频信号的采集、处理和显示的一般实现方法。     

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。     

基于阶次跟踪的旋转机械启动过程振动分析

旋转机械运转时其旋转部件产生的振动和噪声所表现出的特征和轴的转速有密切关系。在这类故障的特征分析中,使用阶次跟踪分析法比一般的频域分析更具有优势。对2种典型的阶次跟踪法进行了论述,在此基础上用2个仿真信号对旋转机械启动过程进行了模拟分析,并得到了比较理想的结果。     

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.     

高斯马尔可夫融合算法在卡尔曼滤波中的应用

针对目前常用的按标量、对角阵、矩阵加权融合方法过程较复杂,计算负担较重的问题,结合三维目标跟踪模型提出一种高斯马尔可夫融合方法来融合卡尔曼滤波估计值,不需要计算局部稳态滤波误差互协方差,只需要知道传感器的观测噪声方差就可以了。计算方法和操作相对简单,省略了很多繁琐步骤也能达到不错的滤波融合效果,通过仿真证明了此方法的可行性和高效性。     

灵巧噪声干扰本质及相关基本问题探讨

为正确理解和实施灵巧噪声干扰,基于匹配滤波器理论对灵巧噪声干扰的本质含义进行了分析。指出,灵巧噪声干扰的本质含义是使干扰由多个分量组成,并且使干扰中的每一个分量的频谱都与雷达发射信号的频谱相同,从而使干扰中的每一个分量的功率利用效率都达到最大。最后,从理论和实践2个角度,阐述了与灵巧噪声干扰相关的基本问题,并进行了相应的分析。     

基于组合牛顿迭代法的改进IEKF及其在UNGM中的应用

从高斯-牛顿迭代的角度对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)进行分析,提出了一种基于组合牛顿迭代法的改进IEKF算法。该算法通过实时判断每次迭代对状态的逼近程度,采用加权平均的方法确定新的迭代值,继而采用卡尔曼滤波框架对状态进行量测更新。新算法较传统的IEKF具有精度高以及对初值不敏感的优点。实例仿真验证了该算法的有效性。     

无源北斗组合导航算法对载体机动的适应性

研究了自适应滤波定位算法,以便减小大机动时组合导航系统的定位误差。首先,在仿真分析组合导航算法的基础上,提出了模糊逻辑自适应滤波方案。然后,通过仿真获取系统知识,建立模糊逻辑算法调整滤波器驱动噪声方差,实现滤波定位模型对用户机动的适应性。最后,通过仿真验证,模糊逻辑自适应滤波算法能够根据用户机动情况实时调整卡尔曼滤波器的驱动噪声方差参数,并能有效提高组合导航系统机动时的定位精度。     

HLA的雷达目标跟踪算法验证系统

构建了一个基于HLA的雷达目标跟踪分布式仿真系统。采用组件设计思想,实现目标跟踪组件和滤波组件,并将这两套组件嵌入到目标跟踪分布式仿真系统中。实践结果表明:基于组件思想构建的目标跟踪和滤波算法能够很好嵌入到分布式雷达目标跟踪系统中,从而为跟踪算法的合理选择、算法参数的优化设计,以及实际系统的研制提供有力支撑。     

组网雷达的改进粒子滤波算法

针对现代战争中有源雷达容易受到干扰和反辐射导弹的摧毁,以及无源雷达隐蔽性高,只能测量方位角度,测量精度小等特点,提出利用集中式有源雷达系统与无源雷达系统协同组网对目标进行跟踪。但是在实际环境中,噪声属性以及有源雷达,无源雷达接收信号的特点决定了组网雷达需要应用非线性滤波技术对信号进行处理。传统的非线性技术包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)等方法。非线性近似过程带来的误差相对较大,而且均要求观测噪声和过程噪声为独立或相关的高斯白噪声。而粒子滤波避免了传统非线性滤波方法的缺陷,但是存在粒子退化,于是用EKF和UKF在每一时刻更新粒子,用更新的粒子及其协方差构造重要性函数,然后重采样。仿真实验表明这两种改进粒子滤波方法有很好的效果。