射频接收机系统级建模中的噪声谱分析

提出了一种在有限的系统参数下进行射频接收机系统建模时,各子电路噪声参数的分析和计算方法.从噪声功率谱的等效计算出发,给出了加性高斯白噪声通过有噪线性电路的分析方法.以一通信电台为例进行了分析计算,在给定有限的系统参数(信噪比,灵敏度,增益等)下分析出合理的各子电路的噪声参数,并进行建模仿真验证,理论结果与仿真结果较好吻合,表明了分析方法的有效性.该噪声功率谱的等效分析计算方法对射频系统建模有很好的指导作用.      

带滑移滞变系统的三阶段逐步收敛的识别方法

针对非线性带滑移滞变系统模型复杂，参数多，识别时收敛困难等问题，提出了一种三阶段逐步收敛的识别方法对Baber与Noori提出的带滑移滞变模型进行了参数识别。计算实例表明，该方法具有收敛速度快、且容易收敛的特点，对于参数较多、模型复杂的系统，是一种非常有效的参数识别方法。     

基于外场实测数据的非平稳非高斯振动试验条件制定

本文重点讨论如何依据外场试验数据制定非平稳非高斯振动试验条件.基于地面和空中运载工具振动的产生机理,选用乘积公式作为运载器随机振动分析的统一模型.利用滑动平均将实测非平稳非高斯信号分解成平稳载波和时变调制波.提出了反映调制波时变特征的二次分解和综合算法.用外场实测数据演示了炮击振动、轮式车辆道路运输振动和火箭飞行振动的...     

基于IUKF的单星对空间目标仅测角跟踪算法

针对普通UKF(无迹卡尔曼滤波)测量更新方法的非线性近似精度相对较低,导致目标跟踪滤波精度和稳定性较低的问题,在单星对空间目标的天基仅测角跟踪滤波过程中,提出一种基于迭代测量更新方法的IUKF(迭代UKF)算法。通过在测量更新过程中提高非线性系统状态估计的近似精度,进而提高目标跟踪滤波精度,并引入具有全局收敛性的阻尼Gauss-Newton(高斯-牛顿)法来改进IUKF的数值稳定性。理论分析与实验结果表明,该方法不仅避免了求解雅可比矩阵和Hessian矩阵,而且具有较高的滤波精度和数值稳定性。     

改进高斯混合粒子滤波的纯方位目标跟踪算法

针对纯方位跟踪系统非线性较强、传统跟踪滤波方法收敛速度慢且容易发散的问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的纯方位跟踪算法。该算法基于Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)和粒子滤波的特点,用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度、系统噪声和观测噪声的分布。利用贪心EM算法实现模型的降阶,一定程度上克服了EM算法假定混合成分数为已知、迭代的结果需要依赖初始值、可能收敛到局部最大点和可能收敛到参数空间的边界的缺点,从而改善粒子枯竭的问题。仿真实验结果表明在纯方位跟踪领域,与传统粒子滤波(PF)和基于EM的高斯混合粒子滤波相比,该算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。     

协方差矩阵结构的广义杂波分组估计方法

针对球不变随机向量建模的相关复合高斯杂波背景下雷达目标自适应检测的协方差矩阵结构估计问题,将均匀杂波分组方法进行推广和改进,提出了杂波协方差矩阵结构的广义迭代杂波分组估计（GRCCE）方法。首先,在广义杂波分组背景下利用最大似然方法推导了协方差矩阵结构估计的迭代过程;其次,基于杂波分组思想,给出了广义杂波分组估计(GCCE),利用GCCE作为初始化估计矩阵进行迭代,得到协方差矩阵结构的GRCCE;最后,通过仿真对方法的有效性进行了检测,结果表明,GRCCE只需要一次迭代就能达到收敛,估计精度随着杂波一阶相关系数的增大而提高,而不受纹理分量参数变化的影响。与现有方法相比GRCCE适应杂波环境更广,估计精度更高,而且计算量更小。     

基于MAP估计和广义高斯MRF的SAR图像边缘比率检测方法

SAR图像极低的信噪比以及乘性噪声给SAR图像的边缘检测带来了较大的困难。提出了一种针对SAR图像边缘的自适应贝叶斯检测方法。该方法利用广义高斯马尔可夫随机场作为局部均值的先验概率分布模型,利用贝叶斯准则推导了局部均值的最大后验概率估计。广义高斯马尔可夫随机场模型参数估计和局部均值估计采用联合迭代技术进行求解。边缘检测器的参数采用接收机操作性能曲线和卡方检验进行选择。基于实测SAR数据的仿真实验结果表明,本文的边缘检测算子是有效的,并优于已有的SAR图像边缘检测算子。     

航天器轨迹偏差的非线性非高斯预报方法

针对航天器轨道偏差传播问题,提出一种高斯和模型与状态转移张量结合的预报方法。该方法使用多个子高斯分布加权拟合状态偏差分布,再以高阶状态转移张量分别预报每个子高斯分布,以捕获偏差分布的非高斯性,减小预报误差。将其应用到航天器二体轨道问题中,对比分析不同方法的预报结果。仿真结果表明,该方法可以逼近Monte Carlo仿真的预报精度,并显著提高计算效率,对长时间预报问题,效率提高可达数十倍。该方法面向一般的非线性系统状态偏差预报问题,尤其在长时间仿真预报时兼具很好的精度和计算效率。     

挠性卫星快速机动复合控制

文章给出了挠性卫星快速机动复合控制方法,包括前馈和反馈控制。反馈控制消除姿态误差,使得本体完成姿态机动目标;前馈控制柔化和优化参考输入,规避挠性振动。反馈控制采用经典PD控制,而前馈控制采用正弦优化控制。正弦优化控制通过优化正弦序列系数,能同时抑制大量挠性振动（包括低阶和高阶模态）。最后,文章对该复合控制方法进行了数学仿真,结果表明：在动力学不确定性和外界干扰存在的情况下,该方法仍能有效完成姿态快速机动,同时抑制最后的残余振动达到合理的水平。     

高斯-厄米特滤波器在捷联惯导系统初始对准中的应用

 为提高静基座初始对准精度,缩短对准时间,采用了基于大方位失准角的对准模型,引入了高斯-厄米特滤波器(GHF)。针对GHF中均值和协方差阵的多元非线性高斯积分求解问题,利用初始对准误差方程的非线性是由大方位失准角导致的特点,通过状态的线性变换,求其线性状态解析解,将高维积分转化成一元数值积分,在不损失精度的前提下,解决了GHF在对准应用的"维数灾难"问题。将此算法用于实际系统,对比于扩展卡尔曼滤波器(EKF)、无迹卡尔曼滤波器(UKF),结果表明在大方位失准角条件下,GHF方法偏航角的对准精度提高了16%,对准时间缩短了75％。