一种新的窗函数法设计余弦调制滤波器组系统

针对用传统的窗函数法,设计滤波器组存在设计复杂、性能不理想等缺点,提出了一种新的余弦调制滤波器组设计方法。该方法采用了一种在理想滤波器的过渡带内插样条函数的窗函数法设计原型滤波器,放松精确重构的限制条件,将余弦调制滤波器组的设计问题转化为无约束的目标函数的优化问题;再用量子粒子群优化算法优化目标函数,求得最优参数通带截止频率,设计出有限冲激响应（finite impulse response, FIR）原型滤波器。仿真实验表明,用本文算法设计的余弦调制滤波器组在幅度失真、混叠失真、信噪比、重构误差等方面都明显优于用传统的“砖墙式”理想滤波器设计的余弦调制滤波器组,用本方法设计的余弦调制传输复用器在通信系统中的应用也有很好的性能。     

两通道自适应FIR滤波器组的时域设计

研究了在无完全重构约束情况下两通道自适应FIR滤波器组的时域设计方法。滤波器组没有PR约束时 ,子带编码器的失真由系统失真和量化失真两部分构成 ,对于给定的比特率 ,整体失真的最小化问题是一个无约束非线性规划问题。由于优化问题的非线性 ,设计结果依赖于初始滤波器组的选择。给出了两种初始滤波器组的确定方法和相应的算法 ,并列举了一些设计例子。自适应滤波器组达到了大的编码增益 ,证实了这种方法的有效性。     

谐振注入式混合型有源滤波器的仿真研究

提出了一种适用于中高压系统的并联谐振注入式混合型有源滤波器,给出了拓扑结构。对注入支路的参数进行设计和分析;建立并联谐振注入式混合型有源电力滤波器的简化电气模型,提出了两种控制策略,在MATLAB仿真平台上,利用谐波抑制函数分析研究了不同基本控制策略下电网及系统各个参数波动对装置的谐波补偿特性的影响;给出了该结构的无功补偿特性,解决了传统注入式混合有源电力滤波器存在谐波注入能力与无功容易过补互相矛盾的问题。对并联谐振注入式混合型有源电力滤波器作了仿真实验,结果验证了理论分析的正确性,谐波和无功都得到很好的抑制。     

极化技术在雷达抗干扰接收中的应用研究

对LMS自适应滤波器在单凹口极化自适应抗干扰接收系统中的应用进行了分析研究。对常规的LMS自适应滤波器进行了改进 ,使其能更好地应用于单凹口极化自适应抗干扰接收系统。提出了一种确定极化滤波器控制参数的新算法。最后对极化自适应抗干扰接收系统的抗干扰性能进行了仿真分析。仿真结果表明 ,所述方案具有良好的抗干扰效果     

异常值和未知观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器

给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l₂范数时, 就构造了一个新的准则。由于Huber损失函数可同时描述l₁和l₂范数, 因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器, 在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时, 也有了l₁范数对异常值鲁棒的特性。而当含异常值的观测噪声统计分布未知时, 利用含未知参数的高斯混合模型描述其分布以及变分贝叶斯推理, 提出了对异常值和未知统计分布观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。仿真和实验在验证了分析结果正确的同时, 也表明提出算法的性能优于现有文献报道鲁棒类的卡尔曼滤波器。     

SAR场景图像中车辆目标的自动识别

提出一种在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)场景图像中进行自动目标识别的方法,并针对识别流程中分类阶段对目标方位角敏感的问题,基于相关滤波器理论与核特征分析方法,提出一种对SAR目标方位角具有较强鲁棒性的非线性相关滤波器。该滤波器使用特征向量降低对训练图像的依赖性,并将特征空间进行非线性扩展,大大提高了目标的正确分类率,同时利用核函数避免了因为高维矢量而造成的计算问题。MSTAR实测SAR图像数据的实验结果表明,方法切实有效,所提出的滤波器对目标方位角失真具有较强的容忍性,不需要存储目标模板和估计目标方位角就能够实现高效率、高准确率的目标分类。     

基于滤波器组的星载SAR DPC-MAB技术方位向非均匀采样信号的重构

给出了基于滤波器组对方位向周期性非均匀采样信号重构方位向均匀采样信号的算法。该算法主要利用滤波器组重建信号的原理,由完全重建条件和已知的分析滤波器组得到合成滤波器组,通过得到的合成滤波器组对方位向周期性非均匀采样信号进行重构,得到均匀采样信号。该均匀采样信号被用来消除当多相位中心方位向多波束星载SAR在系统的脉冲重复频率(PRF)偏离理想值时进行成像而产生的成对虚假目标。通过仿真,证明了该算法的有效性。     

无人侦察机系统研发阶段的效能评估PBS-ADC模型

为克服研发阶段无人侦察机系统的效能评估缺少装备整体试验和运行数据带来的构造ADC模型指标可用度、可信度困难问题,以经典ADC模型为基础,结合产品分解结构(product breakdown structure, PBS),提出PBS-ADC模型。既适用于装备使用期间,也适用于装备研发期间的效能评估。将无人侦察机系统分解到子系统层级,利用Q-过程理论计算出ADC模型中的指标可用度A、可信度D,同时应用搜索理论和全概率公式计算出系统能力C,结合A、D、C变量算法给出了无人侦察机系统效能动态关系式,实现了无人侦察机系统研发阶段效能评估,为无人侦察机系统的参数设计等问题提供了依据。     

自适应模糊加权均值滤波器

为了在滤除退化图像中高斯和冲激混合噪声的同时更好地保护图像的细节 ,运用模糊数学的思想提出了一种基于模糊隶属度的加权均值滤波器。该算法利用模糊隶属度函数的概念和裁剪均值滤波器的思想 ,对均值滤波器的权值加以优化 ,使其不仅在降低高斯噪声的能力和保护图像细节方面较传统的均值滤波有所提高 ,而且对于冲激噪声和混合噪声也有很好的抑制能力     

具有稳定度约束的随机系统H∞滤波器设计

系统的暂态速率与系统的极点位置有关,怎样在保证系统快速收敛的前提下进行滤波器的设计是一个值得研究的问题.将H∞滤波器的设计问题与系统的收敛速度相结合,讨论一类具有稳定度约束条件的连续时间随机线性系统的鲁棒H∞滤波器设计,并利用线性矩阵不等式组(LMIs)给出该类滤波器存在的充分必要条件,最后,通过一个仿真实例来验证我们所得结果的正确性.     

近似精确重构的低复杂度星载信道化器

提出频率响应遮蔽(frequency response masking,FRM)与改进型离散傅里叶变换(modified discrete Fourier transform,MDFT)相结合的近似精确重构的低复杂度星载信道化器。其中,FRM结构可以较低复杂度设计出过渡带陡峭的有限冲激响应滤波器(finite impulse response,FIR)低通原型,MDFT滤波器组结构可以基本消除滤波器组的邻带混叠,将FRM结构中不适合邻带拼接的结构改进为高通、低通滤波器互补结构,降低了拼接抖动。调整MDFT结构中的上采样率,使之适合于奇偶分离的信道化器。继而提出新的结构,更适合应用于非均匀带宽。仿真表明,所提方法具有更低的运算复杂度,更陡峭的过渡带和更窄的保护间隔,更小的重构误差。     

Application of uniform DFT filter bank in radar jamming system

1 .INTRODUCTIONWith the rapid development of radar technology ,The technology of high-resolution radar i mage for-mationis gradually getting mature , and the coun-termeasure to high-resolution radar is growing a re-search hot point in the field of ECM. In order toattain high-resolution, High-resolutionradar usual-ly adopts the wideband pulse signal with 1 GHzbandwidth and over . So the realization of A/D( Analog/Digital) conversionis more difficult in en-gineering practice . For the s…     

Anti-aliasing wavelet packet method for harmonic detection

A novel anti-aliasing wavelet packet transform method for harmonic detection is proposed. Aiming at the low measurement precision and poor robustness which exists in the former traditional wavelet methods for lack of the aliasing_reduction scheme, an optimal interpolation wavelet packet filter is designed according to new optimal criteria. First, the limitation of anti-aliasing on the traditional wavelet filter bank is analyzed. Second, the designed optimal interpolation filters are denoted, and then the solution algorithm is given. This devised wavelet packet filter can seek a reasonable balance between signal preservation and aliasing reduction; it overcomes the inherent bug of traditional wavelet transforms, which rooted from just only concerning total aliasing cancellation but not aliasing-reduction in decomposition. Simulation and several comparative results indicate that the proposed method can effectively eliminate aliasing and precisely extract harmonic information.     

基于局部混合滤波的SAR图像去噪

相干斑噪声是合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像系统所固有的缺点,严重影响SAR图像的可用性,给后续的图像分割、特征提取和目标识别等工作带来严峻的挑战。结合非下采样方向滤波器和双树复小波变换各自的特点,提出一种新的基于非下采样方向滤波-双树复小波变换的局部混合滤波SAR图像去噪算法,具有多方向和多尺度性,保持了图像的平移不变性,改善了图像的视觉效果。与其他算法不同,本文算法采用非下采样方向滤波器级联双树复小波的方法,不仅对每次产生的高频分量进行去噪,还对变换所产生的低频分量进行滤波去噪。实验结果表明：与使用同级双树复小波-轮廓波变换加软阈值去噪相比,本文算法的峰值信噪比提高2 dB;与使用轮廓波加循环平移（cycle spinning, CS）软阈值算法去噪相比,本文算法去噪后的图像不仅峰值信噪比有所提高,而且去噪后的图像更为平滑,抑制了人造纹理产生,视觉效果得到了明显改善。     

宽带雷达信号的多通道低速率采样方法

对宽带雷达信号直接采样要求模数转换器具有高采样速率,这将导致采样精度降低并且难以实现。采用将宽带拟信号进行多通道、低速率采样的思路,提出了一种利用自适应波束形成技术恢复信号完整带宽的新方法。低整速率ADC将使采样后信号的频谱发生混叠,该方法将多通道频域采样输出看作阵列输出,利用稳健的自适应处理技术取出所有混叠的频谱,最后将它们拼接成完整的宽带信号。此方法可以同时实现低采样速率与高精度,而且对通道延迟及其它误差稳健。     

基于可操纵小波的多方向图像边缘检测

根据可操纵小波多分辨率分析的原理,将小波多分辨率分析与方向微分算子相结合,设计实现了基于二维多方向微分的小波滤波器组,提出了分辨率及方向均可调节的图像边缘检测方法。该方法具有计算效率高、抗带间混叠及多方向选择等特点。通过仿真试验并将其与canny算法和传统的B样条小波边缘检测算法进行比较,验证了该方法的有效性和优越性。     

车辆自主导航系统的双滤波器模型及其导航算法

给出了车辆自主导航系统的双滤波器模型及其航位递推算法 ,在导航解算的每步递推中 ,先用航向滤波器进行航向捕获 ,再用航位滤波器进行航位捕获。这种方法利用两个线性滤波器分别进行航向 /航位估计 ,避免了常规导航算法由于观测方程线性化引起的模型误差 ,算法稳定性好 ,且计算量较小。现场跑车试验表明 ,给出的双滤波器模型及其算法能够获得满意的导航精度     

宽带OFDM系统中的简化滤波查表预失真算法

为了解决宽带正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中放大器有记忆非线性特性给系统带来的失真问题,提出了一种简化的滤波查表(simplified filter look up table, S FLUT)预失真方法。该方法由一个无记忆预失真器子系统串联一个自适应滤波器子系统构成,能有效解决放大器带来的失真问题,同时采用简化的自适应更新结构,可以弥补原滤波查表法反馈支路结构复杂、收敛精度低的缺点。     

Quadrature Kalman particle fitler

In order to resolve the state estimation problem of nonlinear/non-Gaussian systems,a new kind of quadrature Kalman particle filter (QKPF) is proposed.In this new algorithm,quadrature Kalman filter (QKF) is used for generating the importance density function.It linearizes the nonlinear functions using statistical linear regression method through a set of GaussianHermite quadrature points.It need not compute the Jacobian matrix and is easy to be implemented.Moreover,the importantce density function integrates the latest measurements into system state transition density,so the approximation to the system posterior density is improved.The theoretical analysis and experimental results show that,compared with the unscented partcle filter (UPF),the estimation accuracy of the new particle filter is improved almost by 18%,and its calculation cost is decreased a little.So,QKPF is an effective nonlinear filtering algorithm.