UKF算法及其在纯方位目标跟踪中的应用

为克服扩展卡尔曼滤波算法的缺陷,将UKF算法应用于纯方位目标跟踪问题中.该算法是一种以扩展卡尔曼滤波算法为基本框架,以贝叶斯理论和UT变换为理论基础的新型滤波算法.对UKF算法进行了深入的研究,并给出了一个纯方位目标跟踪的算例.仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法,具有广泛的应用前景.     

舰艇编队多声纳数据融合

分析了标准kalman滤波(KF)和自适应kalman滤波(AKF)的原理,通过仿真实验,对两种滤波算法的性能进行比较.结合各种声纳的探测特性和水下目标的特点,建立了舰艇编队的数据融合方案.选用简单凸组合融合算法作为舰艇编队协同反潜的航迹融合算法,将多声纳融合系统的融合结果和简单交叉定位算法进行了比较研究.仿真实验结果表明:自适应kalman滤波比标准kalman滤波具有更好的目标跟踪性能,多声纳融合结果较简单交叉定位结果的性能有大幅度提高,所选用的融合算法航迹能够较好的与真实航迹吻合.     

一种基于粒子滤波的水下地形匹配算法研究

引入了剩余重采样的概念,通过权值分类和剩余权值重采样两个步骤完成粒子的复制,提高了运算速度.使用三次样条插值的方法对深度数据进行插值,构建了湖泊水下数字高程模型.通过仿真证明了该算法的可行性,并分析了匹配误差与水下地形的关系.     

一种新的火炮武器系统射击精度试验方法

射击精度是反应火炮武器系统性能的最重要技术指标,通过对以往射击精度试验中采用的建立在大子样统计理论基础上的传统评定方法进行了分析,对目前采用的序贯截尾原理和方法进行阐述,并指出前两种方法没有利用验前信息,试验次数和试验风险比较大等缺点,由此提出一种新的贝叶斯截尾序贯检验法。这种小样本统计推断方法的基本思想是充分利用已有的验前信息,实现了多阶段试验信息的综合利用,能够减少试验次数,缩短试验周期,节约试验经费。     

依据观察器方位序列估算目标运动参数的方法

利用目标的方位序列跟踪目标的运动参数是非线性领域的一个经典问题。给出了一个形式简洁的方位随时间线性变化的可量测函数 ,并利用工作点漂移的技术解决了滤波器在方位小变化量时系统的不稳定现象。研究了利用观察器方位序列估计目标运动参数的方法。     

卡尔曼滤波算法的几何解释

对低维卡尔曼滤波算法作了几何解释 ,这种解释对卡尔曼滤波有一种直观的理解 ,使人们对卡尔曼滤波有更本质的认识。     

超声波扩频测距及其信道自适应均衡技术

在扩频通讯系统框架中,建立一种新颖的多阵元超声波测距定位系统。从测距系统的仿真结果来看,采用二进制相移键控(BPSK)直序信号数字相关解调技术和基于最小均方算法的超声波接收信道自适应均衡器,不仅可以克服本地载波(相干解调)相位偏移所带来的不利影响,而且可以抑制多径信道噪声干扰和接收信道增益、相位随机漂移对测量精度的影响,从而提高了超声波测距系统的信噪比和分辨率。此外,采用伪随机码扩频解扩方法,容易实现码分多址(只要给安装在大范围测量区域中多个传感器分配相应的伪随机码,就可以方便地辨认出各个区域传感器发出的信号),扩大超声波测距系统的测量范围。     

海洋环境中基于WVD的LFM信号检测方法

海洋环境中弱信号的谱与海杂波的谱相混叠 ,目标和背景的位置差异很小 ,经典的频域或空域处理对海杂波中弱信号的检测难以奏效。鉴于Wigner-Ville分布 (WVD)对线性调频信号 (LFM )具有时频聚集性这一特点 ,提出了一种海洋环境中基于WVD的LFM信号检测方法。利用雷达采集的真实海杂波数据 ,在不同信杂比的条件下 ,研究了该方法与经典频域法在信号检测中的差别。通过实验分析 ,与经典方法相比 ,该方法具有明显的优越性 ,且信杂比达到 -14 . 3dB时 ,其仍能很好地对信号进行检测。     

声纹鉴别及其应用

声纹是人说话声音的频谱图 ,由于人的个性 ,决定了不同人声纹的差异性 ,因此 ,声纹识别或声纹鉴定能够确定说话人的身份。声纹鉴别在很多领域有着广泛的应用价值和前景 ,这里 ,简单介绍声纹和声纹鉴定与识别的概念及其应用的历史与现状 ,探讨声纹鉴别的方法原理和步骤 ,讨论声纹鉴别在个人身份证明、刑事侦察、军事、通信、防伪等领域的应用 ,展望声纹鉴别的应用前景。