中值滤波的快速算法

提出了一种中滤波的快速算法，充分地利用相邻两次中值滤波窗口内数据的相关性。在运算过程中，通过对有序序列快速的对半查代和内插操作重构有序序列，从而得到各中值。本算法很大地提高了运算效率，计算机模拟表明该方法是有效的。     

基于GPS的陆地车辆跟踪与监视系统(英文)

介绍了建立在差分GPS和航位推算(DR)组合基础上的低成本陆地车辆跟踪与监视系统.从低成本角度出发,文中提出了采用单方向通讯数据链的新方案。为了保证定位精度,给出了差分GPS算法,并且详细研究了一个8状态的Kalman滤波器.最后使用两台C/A码GPS接收 机进行野外跑车试验.结果表明,差分定位精度小于5m.     

分布式卡尔曼滤波器在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

本文研究了分布式卡尔曼滤波器在GPS/INS组合导航系统中的应用。给出了系统的结构框图和动态方程,设计一个分布式卡尔曼滤波器,并进行了计算机误差模拟分析。结果表明;采用分布式卡尔曼滤波器的组合系统可减少计算时间,且导航位置误差小于15m。     

基于ANFIS的智能导航自适应滤波算法研究

智能导弹等智能化飞行器在快速跨域、高速机动飞行时,由于传感器切换、外形改变等因素,会对组合导航信息融合系统引入随机非Gauss噪声等影响,离线优化的参数往往不能满足滤波器精度的需求。自适应网络模糊推理系统ANFIS是一种将人工神经网络和模糊推理技术相结合而成,符合人类认知特点的决策方法,它可以对导航数据进行学习,实现智能决策、实时修改滤波器内部参数,对滤波器进行优化。仿真结果表明,基于ANFIS优化的智能导航自适应滤波算法可以有效减少噪声和干扰带来的影响,提高导航精度。     

基于GPS的低轨伴飞卫星自主导航轨道确定

对基于EKF算法的相对导航滤波器和基于全球卫星定位系统(GPS)伪距测量的伴飞星定轨进行了研究。用几何法与相对动力学方法联合获得目标星轨道信息,给出了伴飞卫星伪距测量定位的模型。仿真结果表明:该定轨方法可用于低轨卫星实时定位导航,定轨精度较高。     

关于BL-代数的implicative滤子的一些结果

通过研究BL-代数的implicative滤子的等价条件,得到了normal滤子与implicative滤子之间的关系,并给出了两个公开问题"一个normal滤子在什么合适条件下成为fantastic滤子?"和"在什么合适的条件下,normal滤子的拓展性成立?"结论成立的一种条件。     

空间谱估计经典算法性能比较

空间谱估计是阵列信号处理的一个重要研究方向。空间谱估计理论与技术已日趋成熟,近几十年的经典谱估计技术包括：常规波束形成（CBF）、Capon谱估计、多重信号分类（MUSIC）、旋转不变子空间算法（ESPRIT）、最大似然（ML）、子空间拟合（SF）,及这些算法的扩展和变形。上述算法在各个分散的文章中均有具体深入的理论分析和研究,亦有类似的2种或3种算法的性能比较,但是针对这些所有算法的性能比较,就笔者所知尚无公开报道,而使工程实现时对算法的选择没有依据。本文对这些经典算法做了简介,列出各个算法的优缺点,并对性能进行仿真比较,能直观地得到各个算法的性能对比,给工程实现算法选择提供理论依据。     

采用序列概率比方法检测航空发动机传感器软故障

提出基于卡尔曼滤波和序列概率比方法进行某型涡扇发动机控制系统传感器软故障检测新方法.研究了采用修正的序列概率比方法处理滤波残差,检测传感器软故障;并将该方法与残差加权二乘算法WSSR(Weighted Sum of Squared Residual)检测传感器软故障过程进行了对比.仿真结果表明,序列概率比方法较WSSR法所需决策时间短,适合于航空发动机传感器软故障检测.