基于DSP的自适应滤波LMS算法的研究和实现

水声通信是近年来发展迅速、研究相当活跃的通信技术领域之一,它的研究为水下信息可靠传输提供了重要保障。本研究课题来自某军工科研项目,主要对浅海中的信息进行识别、收集、存储、转发。本文主要介绍自适应滤波特点并对LMS算法进行了研究,同时结合DSP使其实现。最后对实验结果进行了分析。     

民航机场交通管制算法研究

以一个民用飞机场综合指挥塔对空中交通管制为模型,运用滤波理论、最优化理论和计算机并行处理方法,提出了一种全局最优的机动目标自动跟踪器完整的算法设计。通过在小型机和586微型计算机仿真的基础上总结出:分区缔结思想、确认门域、全局最优准则等新思想和在工程领域确实可行的新方法。     

一种短序自适应滤波算法

讨论一种用于导弹系统飞行遥测数据与系统实时仿真数据处理的短序自适应滤波算法。它的主要环节是对短序数据作周期性扩展,以产生适合于自适应滤波的基本输入和参考输入。用该算法对飞行遥测数据和半实物仿真数据作自适应信号处理的结果表明,该方法能有效地滤除导弹系统飞行试验和仿真短序信号中的混叠噪声和干扰。     

基于区间估计与透射率自适应约束的去雾算法

针对去雾算法透射率估计不足与结果偏色等问题,提出了一种基于最小通道区间估计与透射率自适应约束模型的图像去雾算法。首先,采用不同尺寸最大值操作得到有雾图像的亮通道,并结合均值处理和频域滤波得到大气光估计;其次,从大气成像理论出发,以有雾图像最小通道为约束,分别以平面模型和自适应映射模型拟合无雾图像最小通道上下边界,并获得无雾图像最小通道和透射率初始估计;最后,对透射率作滤波平滑与自适应边界约束,得到优化透射率,并根据大气散射模型得到复原结果。实验表明:所提算法复原结果颜色自然、亮度适宜、去雾彻底、细节信息丰富且时间复杂度较低,有效解决了透射率估计不足和偏色等问题。      

基于PD处理技术的雷达弱信号检测方法

针对脉冲跟踪测量雷达普遍存在的远距离弱信号检测能力不足的问题,基于PD（PulseDoppler,脉冲多普勒）雷达的杂波抑制与信号处理技术,提出脉冲雷达中的弱信号检测方法;详细分析了在脉冲跟踪测量雷达中应用PD处理技术的可行性,得出在一定约束条件下,可将PD处理技术运用于脉冲跟踪测量雷达,并提出了具体实现方法;最后,通过数据仿真和脉冲雷达实际测量数据进行验证,结果表明该方法能有效提高信噪比。     

卫星姿态的鲁棒反馈滤波器方法研究

针对传统卫星姿态估计过程中计算量大的问题,提出了基于控制反馈的卫星姿态鲁棒滤波方法,将滤波器的新息作为闭环系统的输入,由此可以分离动态滤波方程中的时变因素(卫星姿态角速度),再将时变因素作为系统的不确定性考虑,最终通过鲁棒滤波方法对线性时不变系统的最终稳态值进行求解。该方法可以通过陀螺与星敏感器的参数信息,提前离线计算出滤波器的相关参数,具有很强的工程可用性。仿真结果表明,在卫星存在旋转角速度时,三轴的估计精度(MSE)比不考虑系统时变因素的控制反馈滤波器分别提升了12%,21. 05%,4%。     

一种用于SINS行进间对准的模糊抗野值滤波算法

针对观测存在野值的非线性系统滤波问题，本文综合运用多高斯和近似算法(GSA)、贝叶斯公式、马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)以及集合卡尔曼滤波算法(EnKF)设计了一种能从状态后验分布中抽取粒子的改进粒子滤波算法，并根据模糊理论为此改进算法设计了模糊抗野值功能，从而提出了模糊抗野值集合粒子滤波算法，命名为REnPF。GPS辅助SINS行进间对准的仿真实验表明，REnPF能够很好地避免虚警、漏检问题，并能提供良好的滤波精度。     

自适应高斯—厄米特滤波器

针对带有未知统计特性噪声的非线性系统，提出了一种新型的自适应滤波器——自适应高斯—厄米特滤波器(AGHF)，其过程是通过将Sage Husa噪声估计器推广到非线性系统，得到更为一般的噪声估计的递推形式，它与高斯—厄米特滤波器(GHF) 相融合，得到适用于带有未知统计特性噪声的非线性系统的高精度自适应滤波器.仿真结果表明，当非线性系统存在一类未知统计特性噪声(系统噪声或测量噪声)时，与扩展卡尔曼滤波器(EKF)、GHF和自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)相比，AGHF滤波器可显著提高对噪声统计特性和系统状态的估计精度.     

高速并行2 倍符号速率采样数字成形滤波实现及分析

随着数传系统传输信息量的不断增大,需使用8PSK 等高阶调制和成形滤波相结合进行传输。基于FPGA 和高速DAC 的数字成形滤波由于具有参数灵活可配置、适应性强等众多显著优势,正逐渐取代传统的模拟滤波器。由于传输速率很高,成形滤波采样倍数选择通常不能太高。为减轻DAC 采样压力,减小FPGA 与DAC 之间传输数据速率,设计基于2 倍符号速率采样的数字成形滤波器并通过查找表与并行滤波相结合的方法进行实现,所占用FPGA 资源明显小于3 倍采样。构建测量系统进行实物测试,测试结果表明:在8PSK 700Msps 符号速率(信息速率2. 1Gbps)传输条件下,进行2 倍采样时,星载调制器EVM 达到10. 3%,动态幅度不平衡0. 095dB,相位不平衡2. 034°,主要性能指标满足工程应用使用需求。EVM 虽稍差于3 倍采样,但DAC 采样频率降低了1/3,减小了FPGA 与DAC 之间传输数据速率,进而提升了传输效率,为后续星载高速调制器研制提供了参考,在高速率传输时具有广阔的应用前景。     

基于AIGWO-IMMUKF的目标跟踪算法

针对目标跟踪算法中滤波器选择和模型设计问题，提出了一种具有自适应性的交互式多模型无迹卡尔曼滤波（IMMUKF）目标跟踪算法。首先，介绍了IMMUKF的算法步骤；其次，提出运用改进的灰狼优化（IGWO）算法优化其中的滤波参数，通过构造调节因子建立了时变的Markov状态转移概率，形成了AIGWO-IMMUKF算法，并给出其算法流程；最后，将所提AIGWO-IMMUKF算法与传统算法在相同条件下进行仿真，得出位置、速度均方根误差曲线，以及时效性对比。结果表明，所提AIGWO-IMMUKF算法克服了传统IMMUKF算法的不足，提升了算法性能，精度和时效性都更优。