ACM信道化滤波器设计中的陷波问题分析研究

针对按照ACM(Adjacent Channel Merging)条件生成和信道滤波器存在陷波现象的问题,对和信道滤波器的频率响应进行了推导分析,提出了低通原型滤波器阶数必须为划分的子信道数偶数倍的附加条件从根本上消除了和信道的陷波现象;并在此基础上提出了先设计和信道滤波器再直接逆推出低通原型的设计方法,计算机仿真结果表明,与原有的基于单参数优化的迭代搜索算法相比,该方法能更好地控制和信道的滤波性能,保证和信道与子信道滤波性能的一致性,且计算过程无需迭代更为简单高效。
     

基于复解析带通滤波器的ZOOM-FFT算法的分析和实现

文章介绍了基于复解析带通滤波器的ZOOM-FFT算法原理;讨论了该算法的核心部分:等波纹复解析带通滤波器的设计方法,从而能有效地控制滤波器的通带和阻带特性。通过判断是否需要调整细化中心频率(如果需要,调整中心频率)-构造复解析带通滤波器-选抽滤波-若中心频率未经调整,移频—FFT的流程,在TMS320DM6437 DSP上实现了ZOOM-FFT算法,从而对信号频谱进行了细化。     

基于信号重构的雷达与雷达对抗侦察一体化接收技术

针对雷达接收机和雷达对抗侦察接收机存在的不同特征,提出了基于信号重构的雷达与雷达对抗侦察一体化接收技术。首先利用复指数调制滤波器组将中频带宽分解为若干子带,再通过频谱感知和信号重构实现非均匀动态信道化,最后利用非均匀动态信道化技术分别接收雷达回波信号和辐射源直射信号。为了满足一体化接收机的瞬时动态范围、灵敏度、监视带宽以及频率分辨率等性能指标的要求,本文引入一种大M值高阻带衰减原型滤波器设计方法。理论分析和仿真试验表明了该一体化接收技术的有效性。
     

多星座组合导航自适应信息融合滤波算法

针对多星座卫星组合导航,提出了一种双重自适应联合卡尔曼滤波算法,采用描述机动载体运动的"当前"统计模型,首先建立一种基于载体加速度方差自适应的动态定位卡尔曼滤波模型,并分别对GPS,GLONASS和GALILEO系统设计相应的自适应子滤波器,然后采用有重置的联合自适应滤波器对各个子滤波器进行数据融合处理,各子滤波器的信息分配系数根据各卫星导航系统输出的几何精度因子(GDOP)进行自适应调节.通过对GPS/GLONASS/GALILEO多星座组合导航系统的仿真,分析对比了加权平均滤波、常规联合滤波和本文提出的双重自适应滤波.结果表明:该双重自适应算法有效提高了组合导航系统的精度和可靠性,能更好地适应于量测噪声不断变化的卫星组合导航系统.     

无人机测控中OFDM发射机的设计与实现

设计适用于无人机测控信道的正交频分复用(OFDM)发射机。首先,分析时域加窗法在不同升余弦滚降参数下对OFDM信号的带外泄漏抑制性能。然后,分析基于NCO的多采样率信号处理技术在不同窗函数下对OFDM信号频谱的影响。最后,设计并实现基于时域加窗与多相插值滤波结构的0FDM发射机。测试结果表明,方案对无人机测控系统中OFDM发射机信号的带外泄漏抑制达50dB。     

基于余弦调制滤波器组的DSSS通信系统窄带干扰抑制技术

文章讨论了基于滤波器组理论的直接序列扩频系统窄带干扰抑制技术,提出一种新的结合通道功率估计和修正K谱线法的变换域窄带干扰抑制算法;分析和仿真结果表明,滤波器组理论比传统的块变换、重叠变换有更多的设计自由度,通过合理设计原型滤波器可获得更好的干扰抑制性能。     

航天器非合作目标相对导航的联邦滤波算法研究

提出了一种适用于空间机器人在轨对非合作目标进行测量的“激光测距仪+可见光 测角相机”组合的联邦卡尔曼滤波相对导航算法。分析了激光测距仪和可见光相机进行非合 作目标测量时存在的问题,为此设计了一套包括分别基于测角信息和测距信息的子滤波器, 以及进行子滤波器数据融合的主滤波器在内的联邦卡尔曼滤波器,并提出了具体的判据来对 子滤波器进行“条件重置”。仿真实验数据表明该联邦卡尔曼滤波器能够在部分目标测量设 备的输出出现暂时故障情况下输出较为平稳的相对导航数据,并且滤波算法具有较好的容错 性。
     

对脉冲压缩雷达的转发式调制干扰研究

首先介绍了线性调频脉冲压缩雷达的群时延特性,指出了脉冲压缩滤波器对不同频率分量的时延特点,然后通过对转发式调制干扰信号的频谱特性分析,论述了转发式调制干扰通过脉冲压缩滤波器的时域分布特性,最后对几种转发调制干扰进行了简单的仿真验证。     

单路硬件分时处理技术实现多路接收数字匹配滤波器

介绍了一种适用于数字卫星通信收端基带处理数字匹配滤波器的设计技术。这种数字匹配滤波器是一种基于数字信号处理器(DSP)TMX320C25实现的有限冲激响应(FIR)滤波器,其频率响应为平方根升余弦滚降形式。对接收的多路SCPC/FDMA信号,采用单路硬件分时处理技术可同时实现多路信号的数字匹配滤波。     

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。     

侦察接收一体式宽带数字接收机设计

传统的电子战接收机或雷达接收机无法识别同时到来的宽带雷达信号,只能依据测频参数移动频域接收窗口实现非实时宽带侦察或接收。提出一种新式的宽带数字接收机研制方案,利用多相滤波器组形式设计信道化接收机,从而降低硬件工作参数要求,实现真正的宽带侦察与接收。     

光纤陀螺输出信号的自适应滤波

噪声是影响光纤陀螺零漂指标的主要因素。为了降低光纤陀螺输出信号中的噪声含量,提高光纤陀螺的零漂指标,本文设计了一种自适应滤波器,用于光纤陀螺输出信号的数字滤波。设计的自适应滤波器采用基于最小均方误差准则的LMS算法,该算法的滤波准则是最小均方误差,采用递推的方法实现。设计的自适应滤波算法在数字闭环光纤陀螺中进行了实验,结果表明,设计的自适应滤波器能够降低陀螺输出数据中的白噪声,有效地提高了光纤陀螺的零漂性能。     

高超声速机动目标天基跟踪鲁棒性滤波方法

为解决高超声速滑翔飞行器(HGV)机动飞行过程中的跟踪问题,提出了一种基于机动观测器补偿的鲁棒扩展卡尔曼滤波方法。针对传统卡尔曼滤波器由于模型误差而无法稳定跟踪的问题,首先建立了HGV动力学模型和天基红外测量模型;随后,设计机动观测器对未知气动加速度进行在线估计;在此基础上,利用机动估计对扩展卡尔曼滤波中的预测步骤进行修正,克服了因模型误差而导致的滤波发散问题;最后,考虑到机动观测器的时延误差,在扩展卡尔曼滤波迭代过程中引入次优渐消因子,提高了滤波跟踪的鲁棒性。与强跟踪滤波、扩维卡尔曼滤波、交互多模型滤波等典型跟踪方法相比,所提方法可在不具备目标机动先验信息的情况下,以较低的计算耗时取得良好的稳定性和跟踪精度。     

Cubature Kalman filtering for relative spacecraft attitude and position estimation

A novel relative spacecraft attitude and position estimation approach based on cubature Kalman filter is derived. The integrated sensor suit comprises the gyro sensors on each spacecraft and a vision-based navigation system on the deputy spacecraft. In the traditional algorithm, an assumption that the chief?s body frame coincides with its Local Vertical Local Horizontal (LVLH) frame is made to construct the line-of-sight observations for convenience. To solve this problem, two relative quaternions that map the chief?s LVLH frame to the deputy and chief body frames are involved. The general relative equations of motion for eccentric orbits are used to describe the positional dynamics. The implementation equations for the cubature Kalman filter are derived. Simulation results indicate that the proposed filter provides more accurate estimates of relative attitude and position over than the extended Kalman filter.     

高轨非合作目标多视线分布式相对导航方法

针对仅采用单视线难于实现高轨非合作目标的远距离自主相对导航问题,提出基于双空间机器人的多视线分布式相对导航方法。首先,建立基于多视线测量的相对导航模型,并给出空间机器人与非合作目标的相对动力学模型;然后,为降低集中式滤波相对导航的维数,设计分布式滤波的相对导航方法,采用扩展卡尔曼滤波算法实现相对运动估计;最后,建立数学仿真模型,对多视线分布式滤波相对导航算法及可观测性进行仿真校验,仿真结果表明该方法是稳定有效的。     

一种自适应各向异性的SAR图像去噪算法

为了在抑制噪声时尽可能保留图像边缘信息,提出一种自适应各向异性SAR图像去噪算法。该方法设计一组具有不同尺度和方向的滤波器模板,针对不同图像边缘的局部特征计算出滤波器的尺度和方向,选择最优匹配的各向异性滤波器,从而可以在抑制噪声的同时很好地保留边缘。仿真实验表明,提出的自适应各向异性SAR图像去噪算法具有很强的噪声抑制和边缘保持能力,并且具有较高的实效性。     

跨声速气动参数在线辨识方法研究

以增广扩展卡尔曼滤波作为在线辨识工具,对再入体跨声速区的气动参数在线辨识方法展开研究.系统分析了增广扩展卡尔曼滤波对状态和参数联合辨识效果,发现缓变气动参数辨识效果良好,但气动参数变化剧烈时辨识结果有较大偏差,为克服这一缺点,将强跟踪思想引入到一般的增广扩展卡尔曼滤波器中.通过仿真表明,强跟踪增广扩展卡尔曼滤波器可以有效克服一般增广扩展卡尔曼滤波在参数变化较大时估计误差较大的缺点.     

基于SMC-CPHD的多目标跟踪算法研究

针对CPHD滤波算法在多目标跟踪中计算难处理和对于局部目标估计存在漏检的问题,提出了基于序贯蒙特卡罗方法的基数概率假设密度（SMC-CPHD）滤波算法。这种方法是将SMC和CPHD两种滤波算法的优点相结合,用一些离散的粒子去接近PHD函数,不仅解决了在滤波修正步没有闭式解的问题,而且避免了当某个目标发生漏检时,PHD权值的转移问题,在递推PHD函数的同时也递推基数分布。将此方法应用到有杂波存在复杂的多目标跟踪环境中,通过仿真实验,对CPHD滤波和SMC-CPHD滤波得出的结果进行比较,验证了本文所提出方法对多目标跟踪的可行性和精确性。