GPS抗干扰接收机空时二维自适应滤波算法的FPGA实现

传统的抗干扰接收机存在自由度有限、抗多径干扰能力弱等不足。针对这些不足,有人提出了空-时二维自适应滤波(STAP)算法。文章介绍了空-时二维自适应抗干扰算法的性能、特点以及Matlab仿真和FPGA实现情况。文章没有使用通常使用的多级维纳嵌套(MSNWF)逼近方法,而是尝试采用矩阵直接求逆的方法来求出自适应系数。通过仿真和实测,此方法达到了较好的效果。文章的研究成果对通信对抗、雷达对抗都有重要的参考价值。     

用于定位导航授时微终端的SoC系统设计

为了解决遮挡情况下的实时定位问题,美国提出了Micro-PNT方案,我国也提出了定位导航授时微终端(Micro Positioning Navigation and Timing Terminal,MPNTT)方案。定位导航授时微终端集成了卫星导航系统、微惯性测量单元、微型原子钟及处理器系统,可为终端用户提供精确可用、完好及时、连续安全的定位导航服务。介绍了一种用于定位导航授时微终端的SoC系统设计,其包括了基于SoC FPGA的硬件设计和基于GNSS/MIMU的组合导航滤波算法。SoC系统集成了FLASH、SSRAM等存储芯片,通过RS422、RS232、CAN等通信接口接收GNSS、MIMU及外源传感器信息,并在ARM核中完成组合导航算法,以得到导航结果。SoC芯片单片实现了ARM与FPGA的功能,系统集成面积满足小型化需求,为后续移植为ASIC芯片提供了基础。对组合导航滤波算法进行嵌入式软件移植并测试,结果表明：SoC系统单次惯导解算时间为7ms,实测与仿真输出的导航位置差距在0.05m以内,俯仰角差和横滚角差在0.005°以内,航向角差在0.05°以内。本文设计的SoC系统高精度、集成化、可扩展,满足了微终端的要求。     

基于Canny的改进图像边缘检测算法

边缘检测是图像处理领域中最重要的关键技术之一。针对经典边缘检测算法抗椒盐噪声性能较差及阈值选取适应性不强等问题,提出了一种基于Canny的算法架构,结合自适应中值滤波(Adaptive Median Filtering,AMF）、大津法(Otsu）以及最大熵法(Maximum Entropy Method,MEM）的改进图像边缘检测算法。该算法首先结合改进自适应中值滤波对图像降噪,从而在保留图像细节的同时较好地滤除了椒盐噪声干扰。而后利用基于Otsu和MEM提出的改进双阈值选取方法,获取自适应的高低阈值对图像边缘进行检测,边缘检测准确度可以达到96%以上。实验结果表明,本文算法在椒盐噪声干扰下针对背景复杂的图像有更好的边缘检测效果。     

基于强跟踪滤波和模糊逻辑推理的有向图切换算法

针对传统卡尔曼滤波算法中对于强机动目标跟踪性能较差的问题,文章提出了一种新的机动目标跟踪算法DS_STF_FI算法。该算法将强跟踪滤波引入到变结构多模型跟踪算法中,结合模糊逻辑推理来实现多模型间的信息交互,并通过有向图切换法实现模型集的自适应调整,从而使跟踪算法能够适应机动目标运动状态的变化。仿真结果表明,与基于卡尔曼滤波的DS_KF_FI算法相比,文章提出的算法的跟踪性能明显提高,且具有较高的算法费效比。在机动目标跟踪领域具有广泛的应用前景。     

一种基于多项式函数的VSSNLMS算法

为了改善现有变步长NLMS自适应算法存在的步长调节参数较多、不易调节、对噪声较为敏感的缺点,综合已有的变步长算法提出一种基于多项式函数的变步长归一化LMS(VSSNLMS)算法。理论分析和仿真结果表明,新算法在低信噪比条件下具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,而且参数调节简单,适用于不同的输入信号带宽。新算法相比其他同类算法实时计算量小,具有很好的工程实用价值。     

基于SAR图像匹配结果可信度评价的INS/SAR自适应Kalman滤波算法

在惯性导航系统（INS）/合成孔径雷达（SAR）组合导航系统中,SAR图像易受斑点噪声的影响,图像匹配的精度对整个导航系统精度的影响十分明显,能够准确地分析SAR图像匹配过程中的误差特性,利用有效的图像匹配信息辅助INS进行组合定位尤为重要。针对上述问题,在加权Hausdorff距离匹配算法的基础上,对影响SAR图像匹配精度的因素进行了分析,提出了一种基于模糊推理的匹配结果可信度评价准则,经过可信度筛选,将有效的匹配信息与INS进行组合;对合理范围内的匹配误差变化引起量测噪声统计特性发生变化,进而导致Kalman滤波精度下降的问题,研究采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法对量测噪声方差阵进行动态调整,使其更加接近系统的当前状态。搭建仿真验证平台对所提算法进行了验证,结果表明,该算法能够在合理的匹配误差范围内,有效地筛选出可信的图像匹配结果,相比常规Kalman滤波算法,显著地提升了INS/SAR组合导航系统水平方向的定位精度。     

基于偏振光的导航定姿自适应滤波算法

针对小型无人机三维空间内姿态解算问题,基于惯性测量单元与偏振光传感器组成的航姿参考系统,提出了一种自适应滤波姿态估计算法。在常规互补滤波算法基础上,为解决实际飞行过程中存在的运动加速度干扰以及天空中水汽分布异常等问题,建立了相应的自适应调节框架结构。实验结果表明:提出的算法能有效抑制外界干扰因素对姿态解算精度的影响,提高了偏振光组合导航系统的稳定性与可靠性,增强了系统对外界复杂因素的抗干扰能力。     

基于高斯权值-混合建议分布粒子滤波的疲劳裂纹扩展预测

飞行器结构的疲劳裂纹扩展预测对保障结构安全、实现视情维护具有重要意义。结合粒子滤波算法和结构健康监测方法进行在线的疲劳裂纹扩展预测是近年来刚刚开始研究的新方法,该方法通过状态空间模型表征疲劳裂纹扩展过程中的不确定性,同时通过贝叶斯方法将结构健康监测所获取的结构实际裂纹观测值用于修正裂纹扩展模型的预测误差,实现更准确的疲劳裂纹扩展在线预测。由于该方法的研究刚刚开展,已有研究中粒子滤波算法的重要性密度函数往往简单选取为先验转移概率密度,存在严重的粒子退化问题。另一方面出于简单考虑,仅采用表征裂纹稳定扩展区的Paris模型。针对上述问题,本文提出一种基于高斯权值-混合建议分布粒子滤波的疲劳裂纹在线预测方法,基于表征裂纹全扩展区域的NASGRO裂纹扩展模型建立疲劳裂纹扩展状态方程,以主动Lamb波监测方法实现结构裂纹的在线监测,借助在线结构健康监测的优势,在粒子滤波时选取重要性密度函数为观测概率密度和先验转移概率密度的混合分布,同时基于先验估计获取高斯权值进行权值更新。本文进一步进行了仿真研究,结果表明所提出的方法优化了疲劳裂纹扩展预测的准确性。     

基于嵌入式平台的MEMS/GPS 组合导航系统实现研究

主要研究基于PC104平台的MEMS/GPS组合导航系统硬件实现方法.首先设计了对MTi-30 MEMS器件与GPS接收机的数据采集软件,基于统计分析方法分析建立了传感器的误差模型参数,构建了MEMS/GPS组合算法模型,基于MEMS惯性器件和GPS接收机实测数据确定了Kalman滤波器的系统噪声阵及量测噪声阵模型参数;然后利用实际测量数据进行了MEMS/GPS组合系统导航性能仿真;最后基于PC 104嵌入式平台,构建了MEMS/GPS组合导航系统原理样机,分别在静态和动态情况下完成MEMS/GPS组合导航算法实时测试,导航结果验证了硬件平台及导航算法的正确性.     

单兵火箭弹捷联导引滤波方法研究

为降低单兵制导火箭弹的成本,同时确保其具有较高的命中精度,进行了单兵火箭弹捷联导引滤波方法研究。首先,推导了视线角速度的解耦公式,去除了导引头测量信息中耦合的弹体姿态信息;然后,建立了视线运动方程和测量模型,为了解决测量信息与弹目距离和接近速度的弱相关性,使用一个时变Gauss-Markov随机向量代替视线运动方程中的非线性部分,采用UKF滤波方法得到可用于制导控制律设计的视线角速度的实时估计值;最后,通过正交仿真验证了所设计的单兵火箭弹捷联导引滤波方法的可行性。