一种基于二级变维Kalman滤波的跟踪算法

Kalman滤波器是一种高速的目标跟踪器.针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种自适应Kalman滤波算法.该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当的调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾.通过对仿真结果分析表明,算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值.     

一种基于随机集的模糊观测的多目标跟踪算法

为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊 观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概 率假设密度(probability hypothesis density,PHD)粒子滤波方法。这种方法首先利用 粒子滤波预测和更新随机集的PHD,然后估计目标数N,最后找出N个PHD最大的点就 是多目标的状态估计。在相同的仿真环境中,用这种方法与用重心去模糊器进行去模糊处理 后的观测数据同时跟踪目标数变化情况下的多目标,并进行了比较,结果表明,模糊观测多 目标跟踪的PHD粒子滤波能稳健跟踪目标数未知或随时间变化时的目标状态和目标数,性能 好于去模糊情况。     

旋转弹导引头红外角跟踪回路研究

分析了导引头红外末制导角跟踪回路的稳态性能对旋转弹跟踪性能的影响,以及起伏噪声对制导精度的影响,提出了采用二阶无静差角跟踪回路的改进办法.针对改进后的角跟踪回路,计算出了失调角和目标视线角之间的关系,并采用卡尔曼滤波将目标视线角速度准确地估计出来.试验结果表明:二阶无静差系统可以提高旋转弹的跟踪性能,且能够输出满意的制导信号,具有很好的实用价值.     

基于进化神经网络的组合导航系统滤波算法研究

组合导航系统中,卡尔曼滤波算法的估计特性依赖于精确的系统模型和准确的外观测数据.任何一个条件不满足将导致滤波精度下降甚至发散.为此,本文引入进化神经网络和自适应卡尔曼滤波技术.仿真结果证明,文中所提算法能够有效克服常规卡尔曼滤波的缺点,并保持较高的精度.     

基于ADF4153的频率合成器设计

设计实现一种基于ADF4153的频率合成器,介绍该频率合成器的构成原理。结合测试结果对本频率合成器进行相位噪声性能分析和杂散分析,并提出相应的改善措施。利用软件仿真对环路的稳定性进行分析。测试及分析结果表明,本频率合成器相位噪声水平可达-96.59dBc@10kHz,杂散抑制大于45dBc,频率合成器环路工作稳定。     

基于FPGA的高速FIR数字滤波器设计

分布式算法是一项重要的FPGA技术,广泛地应用在数字信号处理领域。文章介绍了分布式算法原理及其改进,设计了一种高速8阶FIR数字滤波器,并进行了仿真验证。最后,对FPGA资源利用和工作速度两方面做了比较和分析。     

基于X射线脉冲星的深空探测器自主导航方案

X射线脉冲星自主导航系统可以为深空探测器提供位置、速度、时间和姿态等丰富且自主的导航信息,以X射线脉冲星测得的信息作为量测量,结合轨道动力学方程,对航天器的轨道进行自主估计确定。论文阐述了该方案的导航原理,在借鉴现有航天器导航系统的基础上,提出了基于X射线脉冲星导航的方案,介绍了方案的硬件组成、系统结构,并针对方案中导航敏感器多冗余的特征,给出了基于多传感器组合导航技术的结构,最后用仿真资料对方案做了性能概算和精度估计。     

一种二维耦合模型机动目标跟踪算法

针对雷达跟踪固定翼飞机的单目标跟踪问题,提出了一种新的二维耦合运动模型。该方法把切向加速度和法向加速度作为状态变量,给出了切向加速度和法向加速度为常值时解析计算状态转移的方法。该模型可以较好地一步预测目标加速度的变化,而且法向和切向加速度的过程噪声可以分别设置。利用该耦合模型的滤波方法,显著地改善了滤波效果,尤其是对加速度的估计。     

应用3D SPECK的视频编码方法

在基于提升格式的真三维小波包分解的基础上通过定义空间块结构, 实现了SPECK算法的真三维扩展。该方法不涉及运动估计和运动补偿, 具有计算量较小、编码快、低复杂的特点, 产生的视频流是完全嵌入的。实验结果表明该方法能够快速的高效的压缩视频图像, 是一种很有潜力的视频压缩编码方法。     

基于全零点FIR前向滤波网络的超分辨成像方法研究

距离多普勒成像的距离分辨率和横向分辨率,分别取决于发射信号的有效带宽和目标相对于雷达在相干积累时间内的转角。采用的方法可以突破上述的限制,其方法是采用全零点FIR 前向滤波网络,在成像处理前进行线性预测滤波,仿真结果表明,这是一种改善距离多普勒成像雷达分辨率的有效方法。