数字滤波器在定点DSP上的实现

介绍 FIR(Finite Impulse Response)和 IIR(Infinite Impulse Response)数字滤波器的网络结构及其在定点 DSP(Digital Signal Processing)上的实现方法 ,同时对定点 DSP软件设计中的关键问题——定标作了详细的阐述 ,并以二阶 IIR滤波器为例介绍定标的方法     

一种OPA型N阶电流滤波器电路

提出一种由通用运算放大器组成的Ｎ阶电流滤波器电路，可以在３条支路中同时实现Ｎ阶高通、带通、低通滤波功能     

惯导系统可观性的全面分析研究

应用线性控制系统的结构分解理论及奇异值分解法对惯导系统 (INS)初始对准过程中的可观测性进行了全面分析 ,深入研究和详细分析了各种状态组合对系统可观测性的影响 ,定量地得出了惯导系统最佳观测状态组合时的结构分解过程及最佳可观测的子系统 ,为进一步研究INS的快速精确对准方法奠定了理论基础。     

雷达信号处理MTI／MTD的性能分析和仿真研究

介绍了雷达信号处理技术中MTI/MTD的基本原理,对其性能进行了分析,研究了实现MTI/MTD的仿真方法,并在Simulink仿真平台上构建了MTI/MTD的仿真模型,最后给出了仿真结果。经分析可知,此仿真实现了雷达信号处理中的MTI/MTD,可为雷达系统建模仿真以及雷达信号处理技术和抗干扰技术的研究提供仿真支持。     

一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用

本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。     

自适应推广KALMAN滤波应用于导弹的被动制导问题

本文介绍一种非线性系统的自适应推广Ｋａｌｍａｎ滤波算法。结合导弹的被动制导问题，我们提出了一种针对非线性观测模型和线性动态模型的自适应推广Ｋａｌｍａｎ滤波器。仿真结果表明，自适应推广Ｋａｌｍａｎ滤波器的性能优于原有的推广Ｋａｌｍａｎ滤波器。     

两传感器最优信息融合Kalman滤波器及其在跟踪系统中的应用

针对两传感器信息融合，提出了一种在标量加权下的最优信息融合Kalman滤波器。该信息融合滤波器考虑了局部滤波误差的相关性，避免了局部滤波误差方差阵的逆短阵的计算，也避免了加权短阵的计算，只要求计算加权系数，便于实时应用。一个跟踪系统的仿真例子验证了其有效性。     

自校正卡尔曼滤波及其在组合导航中的应用

自校正卡尔曼滤波可在状态估计的同时对状态方程的参数及卡尔曼增益进行辨识，从而提高了适应能力。文中讨论了它在组合导航中的应用。     

基于INS辅助的GPS接收机完善性监测算法研究

以惯性导航系统输出的数据作为辅助信息 ,对 GPS完善性监测算法进行了研究。该法以卡尔曼滤波新息序列为依据 ,对 GPS卫星的伪距测量值是否出现故障进行的检测 ,并给出了计算机仿真算例。仿真结果表明 :该方法能够及时准确地检测出 GPS故障星     

空间拦截的目标攻击点制导规律研究

为了提高红外被动制导的性能,设计了一种目标攻击点导引算法.在获得目标的距离、速度等信息的基础上,利用交战双方几何关系实现目标自适应制导算法,引导导弹飞向预定的攻击点,而不是跟踪点.实验仿真结果证明了这一算法的有效性.