基于扩维并行性实现的并行正交变换算法

为提高正交算法的运算速度,提出了一种将N点的一维正交变换分解成N0×N1点的二维正交变换(N=N0N1)和运算量较少的附加运算的并行扩维正交变换算法.在定义正交变换算法扩维并行性的基础上,讨论了离散傅里叶变换(DFT)、Hadamard变换和Hartley变换等算法的实现及性能.在TMS320C80多处理机平台上不同算法实现的试验结果表明:算法可有效减少数据的相关性、降低编程的复杂性,消除了处理单元片内内存容量的限制,适于以数字信号处理器(DSP)为处理单元的多处理机平台的并行实现.     

基于单DSP实现扩维并行离散Hadamard变换算法

提出了一种在单数字信号处理器(DSP)平台上实现的扩维并行快速离散Hadamard变换(FHT)算法。在证明离散Hadamard变换具有扩维并行性的基础上,将N点的一维离散Hadamard变换(DHT)分解成N0×N1点的二维DHT(N=N0×N1),通过减少数据相关性消除了在单DSP中高效求解FHT的问题规模受片内内存容量限制,降低了编程的复杂性。在TMS320C80单处理单元中实现了该算法。结果表明,理论分析与试验结果吻合,算法有效。     

基于无奇异变换的卫星广播星历拟合算法

针对导航卫星轨道偏心率近似为0,致使卫星轨道的近地点角距定义模糊,在数据拟合过程中会导致法矩阵（H^TH）奇异的问题,本文提出基于无奇异变换的广播星历参数拟合算法,引入无奇异轨道根数代替经典开普勒根数,推导了空间目标位置矢量对基于无奇异轨道根数的广播星历参数偏导数矩阵,利用变换后的观测方程迭代拟合得到改进广播星历参数,再将结果归一化到基于开普勒根数的广播星历参数。最后利用仿真算例验证了所推公式和算法的合理性。     

用数据矩阵奇异值分解实现时间欠采样信号频率无模糊估计

提出一种在欠Ｎｙｑｕｉｓｔ采样下可实现高宽频带内信号频率无模糊估计的算法，该算法通过构造一种特殊的数据矩阵，对数据矩阵奇异值分解，利用有限的采样数据构造出更为精确的噪声子空间，利用信号子空间与噪声子空间的正交性，精确地提取多个空间信号的频率信息。该法比基于协方差矩阵特征分解的算法具有更好的分辨性能。仿真结果验证了该算法的有效性。     

DFT算法并行性分析与实现研究

针对离散Fourier变换(DFT)在实时信号处理中具有广泛应用、而其运算速度又受到DSP器件性能限制的情况,进行了DFT的并行性研究及并行性能分析;并在基于并行多处理机平台-TMS320C80的编程结构基础上,实现了两种并行DFT算法。基于TMS320C80进行的试验表明:所开发的并行DFT算法的运行结果与理论分析吻合,该并行算法的速度和精度都得到了保证。     

基于改进Hough变换的临近空间高超声速目标航迹起始方法

针对传统算法不能对临近空间高超声速目标进行有效航迹起始的问题,提出了一种基于改进Hough变换的快速航迹起始方法.量测数据经过Hough变换后,首先提取出参数空间中超过阀值的峰值点,形成备选积累单元位置矩阵,然后将备选积累单元位置矩阵中各列元素与本列各元素相减,并将超过距离偏差和角度偏差的点剔除,得到差值单元位置矩阵,最后对差值单元位置矩阵对应参数空间的所有点求均值,将均值作为曲线在参数空间的交点起始目标航迹.Mont Carlo仿真表明,新方法能够实现对多批临近空间高超声速目标的航迹起始,有效解决了航迹簇拥问题,具有一定工程实践意义.     

基于多级维纳滤波器的二维测向算法及DSP实现

为了对辐射源目标进行精确定位,需要对来波信号进行二维到达角估计。将一维MUSIC算法推广到空间阵列可以对辐射源进行二维高精度测向,但由于其需要估计接收数据的协方差矩阵和进行特征分解,因而计算量较大。为了降低MUSIC算法特征分解的计算量,提出一种基于多级维纳滤波器的子空间分解算法,通过多级维纳滤波器的前向递推估计信号子空间和噪声子空间,获得噪声子空间后采用MUSIC算法实现波达方向的估计,该算法不需要估计协方差矩阵和特征分解。应用于空间阵列的二维DOA估计中进行计算机仿真和DSP实现,仿真结果表明该方法有效地降低了计算量、节省了计算时间,且达到了MUSIC算法的估计性能。     

适用于DSP并行处理的高效PRI变换算法

PRI变换可以有效地用于以TOA参数为标准的PDW分选算法,然而该变换比较复杂,需要消耗大量时间,因此其应用受到限制.通过改变传统PRI变换的运算过程,提出了新的PRI变换算法,可以在很大程度上提高运算速度,而且适用于DSP并行处理,并且不影响其运算精度.通过理论分析和工程实践,验证了这种算法的高效性.     

改进的平方根UKF在再入滑翔目标跟踪中的应用

针对临近空间高超声速再入滑翔目标跟踪问题，提出了一种基于新气动力模型的改进的平方根UKF滤波算法(ISR-UKF)。首先对气动力模型进行了变换。其次，在传统平方根UKF基础上，改用球形无迹变换来计算权系数以及sigma点；改进了平方根矩阵的分解方法；同时为解决矩阵求逆易出现奇异值使滤波失效的问题，提出在协方差矩阵更新中引入多重次稳定因子。最后将该算法分别与基于原气动力的ISR-UKF，基于新气动力的平方根UKF以及基于原气动力的平方根UKF进行仿真比较。仿真表明，该算法具有良好的滤波性能，而且能避免奇异值问题的出现，具有很好的可靠性。     

基于简化Unscented变换的FMSRUKF算法及其目标跟踪性能分析

研究Unscented变换的基本原理及Unscented Kalman Filter(UKF)算法。为了降低跟踪系统计算复杂性,在Unscented变换中引入单位矩阵,以简单的数值计算取代复杂的矩阵分解求解矩阵平方根的过程,把UKF改进为FM- SRUKF。对三维坐标系下的变加速运动目标进行跟踪仿真。结果表明FMSRUKF具有更好的精度和鲁棒性。     

平稳时间序列的Hartley变换谱估计及其在遥测系统中的应用

本文给出遥测信号数据相关函数和功率谱的计算方法——快速Hartley变换(FHT),用之取代快速Fourier(FFT)算法。首先研讨了FHT法,继而讨论相关和功率谱估计、自/互功率谱估计并对两种算法的计算量作了对比。结果表明,随机数据处理软件系统对一系列伪噪声功率谱的测试结果在统计意义下与理论值一致。从而得出结论:用相关函数法对实型数据进行功率谱估计,采用FHT比采用FFT更有效。     

基于特征空间重构的子阵级ADBF方法

为实现大型阵列天线子阵级自适应数字波束形成,提出了一种基于阵列特征空间重构的方法。对子阵协方差矩阵进行奇异值分解,分离出信号、干扰与噪声子空间对应的特征值以及特征向量,并对特征子空间重新分配,重构阵列特征空间,完成子阵级ADBF。与常规方法相比,该方法能够消除子阵级输出噪声功率不一致造成的阵列方向图畸变,减小协方差矩阵估计误差的影响。理论分析与仿真结果表明,该方法在子阵级波束形成以及抗干扰接收等方面具有优良性能。     

高动态下基于DMF的伪码捕获频差估计研究

基于数字匹配滤波器（DMF）的PN码捕获电路具有较快的捕获速度,但其输出主相关峰值对频差较为敏感。为了消除频差对捕获性能的影响,文章提出了一种基于FFT的频差估计算法。首先构造一个载波频差的希尔波特复矢量,然后对其进行快速傅里叶变换。该算法能够精确检测出载波频偏的绝对值大小和方向,可以有效地改善大频差下的伪码捕获性能。     

月球探测器着陆中基于被动图像的着陆场搜索及斜坡估计

在无人探测器月面软着陆技术研究中,因为月球表面障碍物对探测器着陆 安全构成的威胁,所以首先需要解决的是安全着陆区域确定及其坡度估计的问题。从被 动图像角度出发,研究了基于灰度变化的着陆区域确定和基于两视图几何的候选着陆区域坡 度估计的方法。首先,研究了一种基于多尺度窗口区域内灰度变化标准差的安全着陆候选区 域确定方法;其次,为了计算基础矩阵F和单应矩阵H,本文利用SIFT算法和RANSAC策略 进行特征点检测和跟踪;最后,本文利用平面单应H和基础矩阵F的相容性原理,提出了一种 斜坡坡度估计方法。和同类方法相比,该方法无需探测器位姿转移参数。利用该方法得到的 斜坡估计结果和其他方法的结果比较后可知：本文提出的方法检测出的坡度误差能够满足着 陆过程中斜坡检测的要求。     

用于遥感光谱探测的干涉成像光谱技术

由于干涉成像光谱仪具有高通量、高光谱分辨率和光谱多通道等优点 ,成为超光谱分辨率遥感方面的研究热点 ,文章简要分析了国内外的研究现状和干涉成像光谱仪的应用前景 ,主要介绍时间调制型干涉成像光谱仪和基于变形Sagnac干涉仪、双折射棱镜及Savart板等空间调制型的干涉成像光谱仪的形式、原理和特点 ,分析了其光学结构和影响光谱分辨率的因素。     

用于统计能量分析参数辨识的子空间方法研究

利用统计能量分析法预示航天器结构高频动力学响应时,正确估计各子系统的统计能量分析参数至关重要。论文从实验参数辨识角度,基于子空间法的统一理论框架,提出功率流模型辨识/耦合矩阵修正方法(PMI/CMA)辨识系统的内损耗因子和耦合损耗因子参数。首先利用子空间法直接由时域测试数据辨识功率流模型的等价状态空间模型,然后利用辨识模型特征参数修正初始耦合矩阵。耦合矩阵修正方法考虑了子系统间的耦合信息,并通过寻求耦合矩阵初始值相对误差的最小范数解得到修正参数。最后利用两个实际结构分别对算法进行了仿真分析并与功率流实现/统计能量分析模型修正方法(PRM/SMI)进行了对比,验证了PMI/CMA方法的有效性。     

利用多个相参脉冲回波估计目标径向速度和加速度

为从高加速度目标的多个相参脉冲回波中估计目标径向速度和加速度,首先对高加速度目标回波特点进行分析,其次提出采用FRFT(Fractional Fourier Transform)变换方法来提取目标径向速度、加速度,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于多尺度分布式融合估计的GPS/INS组合导航系统的研究

针对如何融合多传感器的数据、提高数据处理的可靠性和精度的问题,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多测度信号变换方法相结合,提出基于Kalman滤波的多尺度分解与估计联合的多尺度分布式融合估计算法.该算法首先建立系统的动态方程和观测方程,再利用小波变换将数据在不同尺度上进行融合处理,归纳出该算法的实现步骤.最后通过组合导航系统的仿真验证算法的有效性,结果进一步证明了该算法能够有效地提高多传感器数据的处理精度.     

基于BP算法的模糊神经网络研究

提出了一种基于模糊集合与前馈神经网络结合的神经网络。这种模糊神经网络（ＦＮＮ）在处理模糊特征时，能较好地反映出输入值和输出值的隶属度关系。应用经典的ＢＰ算法对网络进行训练，为了加快网络的学习过程，我们介绍了一种调整权值和阈值的学习方法，并且采用了Ｃ语言编制软件，实验结果表明，ＦＮＮ技术是一种新颖、有效的方法，能促进智能神经网络的发展。     

一种高效低成本的视频压缩方法实现

文章提出了一种基于DSP的高效低成本的视频压缩方法的实现.硬件采用TI公司DM642 DSP,其具有成本低的特点,视频压缩采用MPEG4算法,实现复杂度适中,可高效满足用户需求.文章通过研究DSP的硬件架构,软件上采用调整程序结构、存储器优化、流水线技术、线性汇编等优化方法对移植成功的MPEG4 C语言程序进行优化.经测试,该系统优化前为2秒一帧,经优化后达到了标清25帧每秒的压缩任务,可满足军用或民用视频压缩领域的高效低成本应用需求.