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361.
带限信号采样和数字相参处理 总被引:4,自引:0,他引:4
传统的相参处理器包括I,Q二个通道,存在不避免的幅相不平衡,本文研究中频带限信号采样经数字处理获得零中频正交数字信号的方法,该方法只用一路A/D转换器直接对中频带限信号进行采样和数字变换,用镜频抑制滤波器,二次重采样移频电路分离零中频信号的同相分量I。和正交分量Q,因而,该方法能够克服I,Q通道不平衡,文中对中频频率,采样时钟周期的选择,镜频抑制滤波器的设计进行了详细讨论,选用具有线性相位特性的F 相似文献
362.
研究了雷达视频杂波的实时模拟方法。雷达杂波通常为随机过程。假定杂波包络服从莱斯分布,其功率谱为立方型,这种杂波可用伪随机序列通过特定的滤波器产生。杂波滤波器组可用TMS320C25数字信号处理器完成,并与缓冲存储器相组合,实现I,Q两路杂波数据实时输出。TMS320C25数字信号处理器运算速度高、指令功能强,有利于提高杂波模拟速度和模拟器的可编程性。实验中选用双极点递归滤波器产生立方谱杂波数据。计 相似文献
363.
We propose a technique based on the natural gradient method for variational lower bound maximization for a variational Bayesian Kalman filter. The natural gradient approach is applied to the Kullback-Leibler divergence between the parameterized variational distribution and the posterior density of interest. Using a Gaussian assumption for the parametrized variational distribution, we obtain a closed-form iterative procedure for the Kullback-Leibler divergence minimization, producing estimates of... 相似文献
364.
随着智能手机的普及,基于智能手机的位置服务深刻地影响了人们的生活。通常,智能手机内嵌有全球导航卫星系统(GNSS)芯片,通过跟踪导航卫星信号获得载波频率、载波相位和码相位信息,从而解算位置和速度信息。对于单点定位(SPP)技术而言,位置主要由码相位计算确定,而速度信息主要由载波多普勒频移信息计算确定。在复杂城市环境下,GNSS信号可能会被周围的建筑物反射,形成非视距(NLOS)信号。NLOS信号会导致额外的传输路径,并引起数十米的位置误差。由于速度比位置更精确,通常使用卡尔曼滤波器(KF)进行基于位置-速度(P-V)动态模型的位置平滑。提出了一种因子图优化(FGO)方法来减少NLOS引起的位置误差,将时间相关历史测量值添加到FGO中以优化当前位置估计,并采用两种鲁棒策略来减小NLOS条件下的位置偏差。最后,使用智能手机采集实际场景数据集进行了实验,结果表明FGO方法在速度辅助下可以获得更好的定位结果。 相似文献
365.
磁悬浮控制力矩陀螺高速转子高频自激振动的抑制 总被引:3,自引:0,他引:3
磁悬浮控制力矩陀螺(CMG)中转子一阶弹性模态自激振动是影响磁悬浮高速转子系统稳定性的关键因素之一.自激振动通常可以采用陷波器(NF)进行抑制,然而引入NF或改变其参数以及转子转速的变化均会改变模态自激频率,因而难以直接准确地确定NF参数.本文提出一种仿真确定NF参数的方法,通过转子弹性模态缩减建模和模态参数确定得到准确的弹性转子动力学模型,进而采用闭环仿真优化确定NF中心频率和极点阻尼.采用该方法设计的NF有效抑制了转子的高频弹性模态自激振动,使得磁悬浮CMG转子可以稳定升速到24000r/min.实验结果验证了该方法的实用性和有效性. 相似文献
366.
利用卡尔曼滤波快速确定GPS整周模糊度的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
给出一种快速确定 GPS整周模糊度的方法 ,该算法根据载体运动特性 ,构造了卡尔曼 (Kalman)滤波器的状态方程 ,通过去相关处理 ,消除或减弱短时间内 GPS载波双差观测量的相关性 ,这不仅改善了 Kalman滤波器的稳定性 ,而且提高了确定 GPS整周模糊的可靠性 ,仿真结果表明 :对于短基线的情况 ,在较短的时间内 ,经过去相关处理有利于正确确定 GPS整周模糊度 相似文献
367.
368.
基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS 组合导航系统算法研究 总被引:15,自引:2,他引:15
针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。 相似文献
369.
370.