复包络数字滤波器的最大似然辨识建模

针对无线通讯系统和雷达系统的数字仿真中大量存在的复包络数字滤波器建模问题 ,提出了一种基于变量误差模型 (Errors- in- Variables Model,简记为 EV模型 )的频域最大似然参数估计方法。首先将实验测量值的中心频率移到零频 ,得到复包络滤波器的频率响应 ,然后使用最小二乘法计算复包络滤波器系数的初始估计值 ,最后使用数值迭代法对最大似然估计的代价函数进行优化 ,得到复包络滤波器系数的最佳估计。实验结果以及理论分析表明 ,与现有的复包络数字滤波器转换方法相比 ,最大似然法建模的过程更加直接 ,结果更加精确     

MLE辅助PLL的高动态GPS载波跟踪

针对传统锁频环（FLL）鉴别器存在一步延迟效应和近似误差的问题,提出一种基于极大似然估计器（MLE）辅助锁相环（PLL）的高动态载波跟踪环路。该方法从极大似然估计理论入手,构造多普勒频移的非相干极大似然代价函数,采用非迭代估计方法求取各通道多普勒频移偏差的极大似然估计,与PLL进行融合滤波并计算频率修正量,进而控制本地数控振荡器（NCO）完成载波跟踪。仿真结果表明：在同等环路阶数和滤波器带宽条件下,新方法的响应速度、动态忍受力优于基于FLL辅助PLL的方法,可以跟踪加加速度达到100 g/s的超高动态 信号。     

一种新的SMC-PHD滤波的多目标状态估计方法

针对现有的应用于多目标跟踪概率假设密度粒子滤波器的目标状态估计方法不能很好地解决目标密度较高情况下的多目标状态估计问题,提出了一种新的基于粒子标签的多目标状态估计方法。该方法利用附加在每个粒子上的身份标签将粒子分为不同的粒子群,粒子群的个数与概率假设密度粒子滤波器的目标估计个数相同。随后根据粒子与最近量测的似然函数估计目标的运动状态,使得粒子概率假设密度滤波器在目标密集的情况下仍能准确地估计出目标状态。仿真试验表明,论文所提方法在目标密度较大情况下能够较好地估计出多目标状态,并提高了目标关联的准确性。     

低轨道CDMA卫星下行链路多径信道估计

为改善低轨道（LEO）卫星下行链路中多径时延扩展小于1个码片周期时最大似然信道估计方法因有色噪声影响导致的低信噪比时急速下降的性能。提出用卡尔曼滤波法对最大似然估计输出的估值进行滤波处理。仿真结果表明：当LEO卫星码分多址（CDMA）下行链路存在速率300 b/s的连续导频信号时,用最大似然估计级联卡尔曼滤波器的多径信道估计法能在载噪比40 dB的信噪比条件下具较好的性能。     

一种利用信号幅度信息的光学传感器像平面GM-PHD滤波算法

针对光学传感器像平面多目标跟踪应用,基于有限集统计学理论(Finite Set Statistics, FISST)提出一种利用信号幅度信息的高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density, GM-PHD)滤波算法。该算法通过建立信号幅度似然函数将幅度信息引入到PHD的递推公式中,首先根据光学传感器的特点对输出的信号幅度进行建模,然后分别计算来源于目标和杂波的信号幅度似然函数,在目标信噪比未知的情况下给出一种替代计算方法,最后采用高斯混合方式实现该算法。仿真结果表明,本文提出的算法相比仅利用量测位置信息的PHD滤波器能够显著提高多目标跟踪性能和计算效率,而且在目标信噪比未知时同样具有稳定的性能。     

用于联合跟踪和识别的高分辨率雷达模型

采用高分辨率雷达（ＨＲＲ）距离剖面图来识别飞机或地面目标是一件相当困难的工作，这在很大程度上是由于目标视线角变化很小而引起目标的距离剖面图的变化却极大。本文中，我们基于似然法提出了采用一系列的ＨＲＲ距离剖面图来完成关于一个目标的联合跟踪和识别问题。在已知目标方位的情况下，场景结构的似然函数是把在目标方位顺序上的动态先验值和距离剖面的似然值结合起来。识别系统根据目标类型参数和观测时目标方位序列完成联     

在杂波环境中目标跟踪的测量预处理方法

为了提高基于卡尔曼滤波器的传统跟踪算法的性能，本文提出了一种新的测量预处理技术。文中根据最大似然估值方法对接收测量值进行预处理。模拟结果表明该方法无论是在无杂波环境中还是在杂波环境中都具有最好的性能。     

雷达高度计采用准最大似然估计算法的波高精度分析

在雷达波高测量中，准最大似然估计器总存在误差，这就影响了雷达高度计的精度。本文根据雷达高度计中的准最大似然估计器的理论，对联合参量（高度、海面波高、信噪比）中的波高误差进行了推导，得知波高精度和脉冲累积量、信嗓比、波高有密切关系。文中简介了最大似然估计的基本原理及性质。同时采用准最大似然估计算法计算波高误差。结论表明，要提高波高的测量精度，需提高信噪比，增加累积量。但这会受一些条件限制．需综合考虑。     

分数阶控制器实现方法研究

研究了分数阶控制器的模拟和数字实现方法,其中数字实现是重点。数字实现是通过构造一个新的IIR型数字滤波器来对函数的分数阶微积分计算进行近似求解,然后对该滤波器进行连分式展开来完成的。以PID控制为例进行的数值仿真结果表明,用此方法设计的离散分数阶PID控制器比传统离散整数阶PID控制器具有更优的控制性能,同时也验证了该数字实现方法的正确性与可行性。     

指数分布定时截尾样本下步进加速寿命试验的统计分析

在产品寿命服从指数分布情况下,给出了定时截尾样本下的步进加速寿命试验的统计分析方法,根据时间折算公式建立似然函数得到各参数估计,利用最大似然估计的近似正态分布性和Fisher信息阵的简单近似式得到参数的置信限,最后对试验数据实例进行了相关的统计分析。     

关于GPS导航计算的卡尔曼滤波问题

探讨卡尔曼滤波在实际应用中存中的建模误差、滤波初值的选取、系统噪声方差和量测噪声方差的确定、以及滤波发散等问题及其解决方法 ,得到适用于 GPS导航计算的卡尔曼滤波器。通过实测算例 ,比较卡尔曼滤波与最小二乘的估计结果 ,说明文中所设计的卡尔曼滤波器的合理性 ,解决问题方法的有效性 ,滤波过程稳定 ,计算速度快 ,状态参量的估计精度较高     

自适应数字跟踪滤波技术在空载雷达上的应用

本文介绍一种信息数字处理技术。根据状态估计理论,应用自适应数字跟踪滤波技术,对空载雷达的视线转率量测信息作状态估计。以及据此研制成空载微型计算机初样。对空载雷达实际量测的视线转率信息,实现了双通道实时数字处理。处理结果表明,本技术对于随机干扰下的被测视线转率信息能自动地作出较准确的状态估值。处理后的空载雷达的量测精度相对提高了3～10倍以上。对随机干扰的抑制比达到0.1以下。本方法具有计算方法简单、计算时间较短、要求计算机容量较小等特点。故宜在空间技术上应用。     

相对测量信息不全的航天器相对轨道确定方法研究

针对近圆轨道航天器交会或远距离伴飞相对测量导航过程中,测量信息不全情况下的航天器自主相对轨道确定问题进行了研究.给出适合描述较远距离相对运动的二阶近似模型,并在采用雷达或光学测量的基础上设计了扩展卡尔曼滤波器.数学仿真结果表明,在观测量较少或存在部分区域不可测情况下,通过扩展卡尔曼滤波算法能够以较高精度估计出目标航天器的相对轨道.     

卫星跳频通信的跟踪干扰技术

讨论了跟踪式干扰机干扰卫星跳频通信的设计极限条件 (即跳频通信抗跟踪干扰的几何地理保护条件等 )。跟踪式干扰机使用“测频器”电路来确定跳频信号的驻留频率 ,然后再产生包含有该跳频频率在内的窄带干扰来干扰之。对几何地理保护条件的分析结果表明 ,这种跟踪干扰受到空间条件的限制而难以实现。跟踪式干扰机的最小测频时间和正确测量的概率Phc都是接收SNR及测频器分辨力的函数。分析了快跳频 (指的是一跳或多跳每信息字符 )和慢跳频这两种情况 ,还讨论了使用跟踪式干扰机干扰卫星通信FDMA系统的性能 ,给出了最基本的干扰机设计诀窍     

一种用于信道化接收机的相位差分算法

主要讨论了相位差分法在数字信道化接收机后续精测频中的应用.从最小二乘估计模型入手,提出了加权相位差分法.并根据该算法,对复正弦信号和线性调频信号进行了研究,给出了最小均方误差分析及其数值结果.实验结果证明,相对于传统的相位差分法,该方法具有精度高、计算量小的优点,而且在较高信噪比条件下,能达到Cramer-Rao方差下限.     

弹道导弹拦截系统中的雷达测轨算法

研究了弹道导弹防御系统的雷达测轨估计问题。为了解决雷达探测距离远、角度误差大、椭圆轨道计算量大和目标运动轨迹摄动大等恶劣条件下的测轨预报，并且能充分利用雷达测量误差分布的方向性以提高算法的精度和自适应能力，提出了小机动模型的目标状态估计器的预处理一给定两个时刻目标位置的轨道参数初算一多目标位置状态参数下最大似然估计的目标轨道最优估计方法。通过对制导控制系统全程仿真，可以看出该雷达目标测轨算法使其控制系统有很好的中末制导交接条件。     

SAW信道化接收机的窄脉冲测频技术

信道化接收机的窄脉冲测频问题,与窄脉冲信号的脉宽、功率以及信道滤波器的带宽有关。结合脉冲信号和SAW滤波器的特性,探讨了SAW信道化接收机的窄脉冲测频问题,提出了窄脉冲与宽脉冲分别处理的解决方法,并给出了实测结果。     

数字滤波器系数整量化效应与最小字长

本文针对数字控制系统发展的需要,综述了(递归式)数字滤波器实现中的一个重要问题,即整量化效应问题。文中着重说明了系数的整量化效应和最小字长的估算方法。滤波器极点的允许偏差决定着系数精度的边界,从而决定着实现滤波器的数字机的最小字长并给出了计算滤波器基本单元系数字长的公式。     

一种距离模糊下三维空间高超声速弱目标HT-TBD算法

针对雷达测距模糊条件下临近空间高超声速弱目标的检测跟踪问题,提出一种基于分时多重频多假设的分级降维HT-TBD算法。首先,为重构因距离模糊而丢失的目标时空相关性,利用多种脉冲重复频率分时交替工作并对各时刻的距离模糊量测在所有多假设区间进行距离延拓;然后,为了在保证检测性能的同时减小计算量,将延拓后的三维点迹依次降维映射至径向距离-时间、方位角-时间和仰角-时间平面进行三级二维Hough变换,并在每级采用非相参积累和二值积累相结合的双重积累方式进行点迹筛选以在充分利用点迹能量信息的同时尽量减小强干扰的影响。仿真结果表明,该算法可在距离模糊条件下对临近空间高超声速弱目标进行有效检测跟踪,并同时实现距离解模糊。     

寻的导弹制导中距离测量可能错误时的多模型滤波

寻的制导雷达在电子干扰条件下可能测得错误的距离信息,以切换系统模型来描述此问题,并提出了一种新的多模型跟踪滤波器来实现制导信息的估计.该滤波器分两步序贯处理角度测量和距离测量数据,从而有效地改进了距离测量修正中的线性化参考点.仿真结果表明,这种估计方法使得距离测量正确情况下的滤波精度得到提高,并且能以很高的概率消除错误的距离测量数据对滤波的影响.