基于倾斜补偿提高多位置捷联寻北精度的研究

在多位置捷联寻北系统中,转台调平误差引起的陀螺敏感轴倾斜会给寻北结果带来较大的系统误差.根据动力调谐陀螺的性能特点,在多位置捷联寻北原理的基础上,分析了地理坐标系和平台坐标系之间的关系,通过坐标系旋转变换,推导出转台倾斜时多位置捷联寻北的数学模型,.提出了采用加速度计进行倾斜误差补偿的方法.仿真结果表明,在转台调平误差小于2'时,通过倾斜数学模型的补偿,倾斜带来的寻北系统误差小于10".该方法能够有效提高寻北系统的测量精度.     

支持向量机在导弹命中精度研究中的应用

陀螺漂移是影响弹道导弹命中精度的主要因素。对于陀螺漂移预测,提出并研究了最小二乘支持向量回归估计算法,将遗忘因子加入到最小二乘支持向量回归估计算法中,采用小波基核函数,对陀螺漂移预测进行研究,提高了模型的自适应性和预测精度。将陀螺漂移预测数据,加入到导弹的飞行仿真模型中,得到其命中精度,由导弹的命中精度,又可以判定陀螺的性能。这对于研究导弹的命中精度及判定陀螺的性能具有重要的理论和工程价值。     

基于修正空间平滑的改进正交化波束形成算法

针对正交化自适应波束形成算法的零点会偏离干扰方向、当干扰相干时算法失效问题,提出了一种基于修正空间平滑的改进正交化自适应波束形成算法。该算法利用修正空间平滑技术克服正交化算法不能工作于相干干扰环境的缺点;利用总体最小二乘方法得到噪声子空间,总体最小二乘处理减轻了噪声的影响,因而估计的噪声子空间接近真实噪声子空间,干扰方向形成零点。计算机仿真结果表明此算法是有效的。     

改进最小二乘算法在天文定位中的应用

运用数字天顶仪进行天文定位时，需采用最小二乘算法建立电荷耦合元件图像坐标系和天球切平面坐标系之间的映射关系。针对最小二乘算法只考虑了观测量中的误差，没有顾及系数矩阵中的误差和数据中可能存在的粗大误差问题，为了提高数字天顶仪进行天文定位时的解算精度，将最小二乘算法与总体最小二乘算法进行有效结合构成了混合最小二乘算法，该算法能够同时顾及坐标转换中系数矩阵和观测量中的误差。为了消除识别恒星数据中可能存在的粗大误差对天文解算的影响，对所提算法进行了稳健加权，并结合星等设置合理的权阵。数据分析的结果证明，稳健加权混合最小二乘算法在进行天文解算时具有较高的精度。     

Modified L-P小波最小二乘支持向量机及在动态系统辩识中的应用

为了提高动态系统的辩识品质,提出了-种新的可调带宽多维支持向量小波核函数-modifiedL-P小波核函数.理论E证明了这种核函数是满足平移不变核定理的支持向量核函数.由于该核函数具有平移伸缩正交性,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提升了支持向量机的泛化性能.应用Modified L-P小波核作为最小二乘支持向量机的核函数,可以简化计算复杂性,提高学习效率.回归实验和动态系统辩识的仿真结果表明,Modified L-P小波核函数最小二乘支持向量机的建模和逼近能力优于基于L-P小波核函数或高斯核函数最小二乘支持向量机,更适合工程应用.     

三段判别域与最小二乘拟合的抗差滤波算法

组合导航系统卫星信号在传播过程中容易受到干扰导致卫星导航观测值出现故障。对于此问题, 提出一种基于最小二乘拟合原理的抗差滤波算法, 根据检测量的分布状态将故障分为三段判别域, 分别为无故障、偏差和超差的情况。无故障时不做处理, 出现偏差时对观测值进行降权处理, 对于超差情况, 用前几个时刻的观测值组成的拟合函数进行一个时刻的外延, 代替当前时刻的故障观测值。仿真结果表明, 三段判别域相对于两段判别域多了对偏差情况的处理, 提高了导航精度。连续时间内发生超差情况时, 相比于使用降权法, 基于最小二乘拟合的抗差滤波算法导航精度更高, 稳定性更好。     

基于距离加权最小二乘的量测数据关联

量测数据关联是被动多传感器系统中需要首先解决的一个关键问题,通常可采用多维分配算法进行求解,其中代价函数的选取在一定程度上决定了算法的最终分配结果。基于广义似然比构造的代价函数由于采用精度较低的传统最小二乘法进行定位,且没有考虑融合方差的影响,导致其性能较差。针对这一问题,提出一种基于距离加权最小二乘的量测数据关联算法,该算法将距离信息引入最小二乘定位算法中,并在代价函数的计算中融入目标位置的估计方差,构建出能够更为准确反映量测与目标之间相关程度的代价函数。仿真实验表明,所提算法在计算代价较小的前提下,提高了关联正确率,具有较好的工程应用价值。     

基于MUBF算法的微机械陀螺输出降噪方法

针对微机械(micro electro mechanical system, MEMS)陀螺输出漂移不确定性,提出采用最小上限滤波(minimum upper-bound filter, MUBF)算法实现MEMS陀螺输出信号降噪处理,该算法将漂移看作陀螺输出信号中的未知干扰,通过获取漂移变化方差上限,利用凸优化动态寻优得到角速率估计。相比卡尔曼滤波算法(Kalman filter, KF),MUBF算法可以在陀螺输出漂移模型未知的情况下工作,弱化陀螺信号降噪处理条件。陀螺静态和动态实验结果表明:MUBF算法能够有效降低陀螺噪声且优于KF算法降噪效果,该算法为MEMS陀螺降噪研究提供新思路。     

基于多小波变换的GPR图象去噪方法研究

探讨了多小波函数及其预处理方法对探地雷达(ground penetrating radar-GPR)图象去噪性能的影响，在Donoho D L和Johnstone IM提出的小波阈值去噪方法的基础上提出了一个改进的阈值函数，并对实际的GPR图象进行阈值化处理和对比分析，结果表明选取合适的预处理方法，采用DGHM和STT多小波对GPR图象去噪可获得比其他方法更好的效果。     

一种基于小波模极大值的信号去噪算法

研究了小波变换中噪声和信号的次要的模量极大值曲线对定位信号特征点造成干扰的问题,提出一种基于小波模阈值和模极大值曲线长度阈值的去噪算法,并把该算法与传统小波阈值去噪算法进行了对比。仿真结果表明,该算法可以明显地去掉噪声和信号中次要的模极大值曲线,保留信号主要的模极大值曲线,在定位信号特征点上优于小波阈值去噪算法。     

CEEMD结合改进小波阈值的激光雷达信号去噪算法

激光雷达远距离回波信号受噪声影响, 严重失真。为了有效去除信号的噪声, 提高回波信号信噪比, 提出一种互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)结合改进小波阈值的去噪算法。CEEMD可以自适应地分解非线性和非平稳信号, 改进小波阈值函数具有高阶可导特性, 能够克服硬阈值、软阈值函数各自存在的问题。两种方法结合, 可以更有效地去除噪声。首先, 对回波信号进行CEEMD分解, 得到若干固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)。其次, 通过相关系数法计算IMF分量与信号的相关系数, 确定相关分量和不相关分量。最后, 对不相关分量使用小波改进阈值法进行去噪, 对相关分量使用粗糙惩罚法进行平滑, 再重构信号。基于实测数据的实验结果表明, 所提算法比CEEMD去噪法和CEEMD结合原改进阈值去噪法, 信噪比分别提升了2.65 dB和0.58 dB。     

基于循环前缀的MIMO-OFDM改进信道估计算法

多输入多输出正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统中,为提升最小二乘(least squares, LS)信道估计算法的估计精度,可以利用离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)算法对LS算法进行改进,然而,DFT算法对最大时延内的噪声未作处理,因此算法的估计精度仍易受噪声影响。针对这一不足,本文提出基于循环前缀(cyclic prefix,CP)的改进DFT信道估计算法。该算法以CP的长度为标准,对CP长度外的信道系数置零,对CP长度内的信道系数设置门限值,将模值小于门限值的信道系数置零。理论分析和仿真结果表明,改进算法中噪声被有效抑制,估计算法的精度得到提高。     

基于二阶锥规划的自适应均衡算法

提出一种改进的均衡器算法。该方法基于最小均方误差（minimum mean square error, MMSE）准则,使均衡器的输出与训练码的均方误差最小,并且将信道均衡的最小均方误差目标函数转化为二阶锥形式,利用内点法求最优解。与传统基于最小均方误差（least mean squares, LMS）和递归最小二乘（recursive least squares, RLS）自适应算法的均衡器相比,由于不需要迭代收敛过程,不存在收敛速度与精度的矛盾,克服了基于LMS和RLS的自适应均衡器参数设置的困难,而且利用更短的训练序列长度即可获得相同的均衡效果,对于改善通信效率具有参考价值。     

基于自组织理论的自组织多项式网络算法

自组织多项式网络是采用神经网络的思路结合生物控制论和自组织特征映射理论而导出的一种新型网络算法,该算法在寻求模型参数的最优组合上的自组织特征及通过层层搜索误差最小点的功能,使其在用于非线性映射的拟合中体现了较强的优越性．开发的软件应用表明,该算法较ＧＭＤＨ算法及一般网络算法具有更高的精度拟合．     

INS/双星组合导航半实物仿真研究

对INS/双星跑车试验数据进行了分析和处理,采用小波分解的方法去除了定点定位试验中的测量噪声,并对双星接收机的常值偏移进行了估计,仿真结果表明双星系统的定位精度在20米之内。在跑车试验中使用递推最小二乘法和Kalman滤波技术对INS/双星的位置组合方案进行了仿真。仿真结果表明,Kalman滤波技术比最小二乘算法具有更高的估计精度,它能有效地降低INS的位置误差。     

小波域模极大值的激光信号滤波方法研究

针对用传统滤波方法滤除激光陀螺随机噪声性能低的缺点,提出了一种基于波域的模极大值滤波方法。该算法利用小波变换模极大值滤波方法对激光陀螺零漂数据进行处理,获取模极大值点,通过交替投影算法重构信号,并采用Allan方差法对波效果进行定量分析。通过实验验证了该方法滤波效果优于基于时间序列模型的卡尔曼滤波方法,能有效减小随机误差,提高测量精度。     

基于自适应提升小波变换多分辨率数据融合

建立了基于小波去噪的多分辨率多传感器数据融合模型 ,引入了提升法自适应离散小波变换 ,根据最小均方 (LMS)自适应法确定伯恩斯坦 (Bernstein)提升滤波器的权系数 ,使其匹配低分辨率传感器的数据序列 ,接着使其对高分辨率采样数据的小波分解的尺度系数进行数据更新 ,实现不同分辨率数据的融合。最后对不同分辨率三传感器测量系统进行了数值仿真。实验结果表明 ,该方法可以有效地实现多分辨率多传感器数据融合 ,而且消除了噪声干扰 ,提高了系统的测量精度。     

递推最小二乘算法在新型无源探测系统中的应用

针对新型无源探测系统的要求,在原有最小二乘算法的基础上,为缩短定位时间,减少运算量,提出了递推最小二乘算法。同时引入自适应卡尔曼滤波算法对原始定位结果进行了处理。多次计算机仿真结果表明该算法有效地提高了定位的实时性、可靠性和定位精度,能够满足新型无源探测系统的技术要求。     

Narrow-band interference excision in spread-spectrum systems using new N-sigma algorithm based on fuzzy threshold

The key to narrow-band interference excision in frequency domain is to determine the excision thresh-old in direct-sequence spread-spectrum (DS-SS) systems. The excision threshold is a non-linear function related to the number and the power of interference, and attempting to get the exact relation of threshold related to the num-ber and the power of interference is almost impossible. The N-sigma algorithm determines the excision threshold using subsection function; however, the excision threshold determined by this method is not exact. A new method to determine the threshold of N-sigma algorithm is proposed. The new method modifies the scale factor N by use of the membership function. The threshold determined by this method is consecutive and smooth, and it is closer to the fact than that of the initial N-sigma algorithm. The GPS signal and single-tone (CW) interference (that is, typical narrow-band interference) are implemented in the simulation, and the results are presented to demonstrate the validity of the new algorithm.