序统计滤波器的一些特性

本文分析了序统计滤波器的特性,并提出了它的几个统计特性。给出了输出信号的解析表达。并着重分析了它的联合分布,从而对输出信号的独立性进行了一定的描述。这为滤波器的设计提供了理论依据     

切比雪夫多项式降阶技术在设计数字滤波器中的应用

论述一个以切比雪夫多项式为基础,能够使Ｎ阶多项式降阶而误差精度高的技术方法和此技术在设计数字滤波器中的应用。     

毫米波相控阵雷达弹丸脱靶量检测概率分析

定量分析了雷达检测波门及波位的设置、搜索周期、目标及弹丸运动的速度,方向等因素对弹丸检测概率的影响,并针对给定的参数和航路对检测概率进行了计算机仿真。     

装备参数漂移量与其可靠度的关系

本文从实际出发总结了参数漂移的统计规律,找到了参数漂移量X(t)与参数可靠度R(t)的统计关系,进而给出了利用X(t)的样本估计R(t的计算公式,用于实际简便易行。     

平方根无迹卡尔曼滤波仅测角导航的空间交会闭环协方差分析方法

针对基于仅测角导航的空间交会问题,开展了采用线性协方差进行闭环控制误差快速分析方法的研究。建立了基于平方根无迹卡尔曼滤波(Square Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)的仅测角导航算法并推导了观测敏感矩阵,构建了基于多脉冲Hill制导的闭环控制线性协方差分析模型。算例验证结果表明:提出的闭环控制协方差分析结果与Monte Carlo打靶结果能够很好地吻合;该方法适用于采用传统扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的仅测角导航问题,但其迹向位置的估计存在一个与该方向控制误差方差相当的偏心,其误差椭圆的长轴和短轴分别比基于SRUKF的估计结果大24.68%和20.56%。此外,由于采用了QR分解和Cholesky因子更新两种高效的代数运算,基于SRUKF的协方差分析模型的计算速度要比基于EKF的协方差分析模型的大10%。     

盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构算法。该算法首先将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并且引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;最后在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

RTDX与Matlab实现基于DSP的FIR滤波器设计

介绍了一种RTDX与Matlab结合设计基于DSP的FIR数字滤波器的方法.在VB中调用Matlab进行指定特性FIR数字滤波器设计,获得各阶权系数,然后调用RTDX,实时地向目标硬件传递该系数,从而实现了基于DSP的FIR数字滤波器精确设计,提高了DSP算法软件的设计效率.并对TI的RTDX技术及使用方法作了相关介绍.     

球坐标系下的解耦滤波算法

采用 CV和 CA模型 ,利用雷达的测量值 ,给出了一种在球坐标下的解耦滤波算法。基本思想是在球坐标下进行滤波 ,同时采用交互式多模型算法 ,以提高滤波精度 ,Monte- Carlo仿真分析证明了这种算法达到了预期的效果     

红外图像人脸识别方法

红外成像具有抗干扰性强、独立于可见光源、防伪装、防欺诈等优点,这使得红外图像人脸识别可在很大程度上弥补可见光人脸识别技术的缺陷和不足,是今后人脸识别研究的一个重要方向。在深入分析红外人脸图像特性的基础上,研究了红外图像人脸识别的特点,并提出了一种新的红外图像统计人脸识别方法。实验结果表明,这种识别方法不论从理论上还是从实验上都是可行的,具有良好的识别能力。     

基于自适应Kalman滤波算法的航空发动机可测参数及其偏离量估计

针对采用估计可测参数偏离量建立航空发动机机载自适应模型的方案中,可测参数偏离量估计的问题,引入了CA(Constant Acceleration)模型,建立了简化的可测参数状态方程和测量方程,采用自适应Kalman滤波算法直接估计可测参数,由估计出的可测参数与发动机非线性模型计算的额定值之差,获得可测参数偏离量.为解决因简化的状态模型系统误差较大,采用标准Kalman滤波会出现估计严重偏离真值的问题,分析了标准Kalman滤波准则和状态模型误差对滤波结果的影响,采用动态调整状态预报在滤波估计结果中权重的策略,给出了单因子自适应Kalman滤波算法准则及递推公式,使滤波估计准确.对不同的可测参数分别采取序列滤波的方法,减少了运算量.以仿真产生的发动机测量数据为例,对系统模型和所设计的算法进行验证,计算结果表明,所设计的滤波算法具有很快的收敛速度和计算速度,结果优于标准Kalman滤波算法,具有更好的估计精度和一定的工程应用价值.