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作为捷联惯导系统初始对准关键技术的Kalman滤波要求事先精确已知系统及量测噪声的统计特性,当在滤波过程中这些特性改变时,滤波器性能将会降低甚至发散,针对这一问题采用了一种支持向量机(SVM)自适应Kalman滤波(SVMAKF)算法,根据协方差匹配技术应用支持向量机来动态调谐量测噪声方差阵R,当量测噪声随时间改变时,SVMAKF可以实时的估计出准确的噪声方差阵,这就降低了系统对量测噪声先验统计特性的依赖性,能够改善kalman滤波器的状态估计效果.基于SVMAKF的捷联惯导系统初始对准计算机仿真结果表明在滤波精度和滤波器鲁棒性上,SVMAKF都有比传统Kalman滤波器好的表现. 相似文献
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传递对准滤波中机翼变形噪声的在线补偿算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对机翼变形噪声对传递对准滤波的显著影响,通过特性分析将其处理为时变多阶有色观测噪声,提出了一种在线补偿算法。该算法以标准卡尔曼滤波方程为基础,推导了不扩维情况下补偿多阶有色观测噪声的滤波方程。算法依据滤波过程的序列量测数据,结合模型估计残差的F检验法,在线递推估计机翼变形噪声的自回归阶数、系数及白噪声,构建补偿方程的量测量、量测矩阵和量测噪声进行补偿滤波。通过将该算法应用于速度+姿态对准匹配方案,并与将机翼变形噪声等效为注入量测白噪声和扩充为系统状态的方法比较。仿真结果表明,该算法对时变机翼变形噪声影响下的新息适应性强,收敛稳定,估计精度高,适用于复杂空中环境下机载导弹快速精确传递对准。 相似文献
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针对色噪声环境和低快拍数下波束形成器波形畸变的问题,提出了一种色噪声环境下基于约束Kalman的波束形成算法。该算法首先利用波束形成器的代价函数来构建状态和量测方程,其次对量测有色噪声进行一阶马尔可夫建模并对量测扩充得到新的量测方程,最后利用Kalman滤波方程来求解阵列权值矢量。所提算法是通过对色噪声白化来消除其对波束形成算法性能的影响。仿真结果显示,在色噪声环境和低快拍数下本算法具有更快的收敛速度和更高的输出信干噪比,并且波束图的旁瓣水平明显降低。 相似文献
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传统分布式Kalman融合算法通常假定观测噪声是白噪声,在有色观测噪声条件下将导致系统性能的降低,而白化有色观测噪声会加剧传感器估计误差的相关性,对这种相关性的处理是分布式Kalman融合的难点.提出了一种基于有色观测噪声多传感器系统的分布式Kalmn最优融合算法,将系统状态分解为不相关的两部分,进行非扩维Kalman滤波以及分布式状态融合,证明了分布式状态融合等价于集中式Kalman最优融合,并进一步分析了具有反馈和非反馈两种结构的多传感器系统,给出了反馈结构下修正的分布式Kalman最优融合算法.同时分析了有色观测噪声对Kalman滤波器的影响.理论分析与蒙特卡罗仿真表明:所提算法具有全局最优性并且便于工程实时计算. 相似文献
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有色混响噪声背景以及水下动目标径向速度造成的回波和样本失配导致匹配滤波器对于线性调频LFM(linear frequency modulation)回波检测性能下降。基于自适应预白化处理的广义似然比GLRT(generalized likelihood ratio test)方法利用混响噪声背景的自回归AR(autoregressive)模型构建白化滤波器来抑制混响噪声,但回波和混响噪声的混叠会造成AR模型偏差。结合匹配滤波的回波定位特性和基于自适应预白化处理GLRT方法的混响噪声背景抑制特性,提出结合这两种方法的联合检测算法。仿真和实验数据测试表明联合检测算法对于水下动目标LFM回波检测性能优于单纯的零速样本匹配滤波和GLRT方法。 相似文献
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方芬 《系统工程与电子技术》2009,31(10):2476-2479
针对多变量混沌时间序列,给出一种Volterra滤波器实现结构.该滤波器利用基于奇异值分解的最小二乘法确定初始核,通过归一化最小均方差(normalized least mean square,NLMS)算法实时确定滤波系数,并用这种多变量Volterra结构对Lorenz时间序列进行仿真.计算结果表明,在无噪声情况下,该方法的实时一步预测精度比目前单变量混沌时间序列Volterra自适应预测方法的一步预测精度提高了102倍,表明这种实现结构易实现且收敛性能更好;在有噪声的情况下,该方法的实时多步预测性能优于局部多项式预测法的多步预测性能,且抗噪性更强. 相似文献
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针对目前频谱感知方法对噪声不确定性敏感、低信噪比下准确度较差和运算速度慢的问题,提出了基于频域Katz分形维数的快速盲频谱感知方法。该方法根据信号和噪声的频域Katz分形维数特征的不同来感知主用户的存在。Monte Carlo仿真结果表明,该方法具有对噪声功率不敏感、受调制参数影响小、低信噪比下准确度高和运算速度快的优点,并能有效克服盒维数方法对某些调制参数的信号无法感知的缺点,可用于低信噪比、噪声具有不确定性情况下的快速盲频谱感知。 相似文献
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针对低信噪比条件下雷达信号脉内调制方式识别算法识别率低的问题,提出了基于奇异值熵和分形维数的雷达信号识别算法。该方法首先通过Choi Williams分布得到信号的时频图像,提取时频图像的奇异值熵;然后再提取信号频谱的盒维数与信息维数,组成三维特征向量;最后使用基于支持向量机的分类器实现雷达信号的分类识别。对8种典型雷达信号的仿真试验结果表明该方法抗噪性强、识别率高,在信噪比大于1 dB时,平均识别率能达到95%以上。 相似文献
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基于直方图的自适应高斯噪声滤波器 总被引:5,自引:0,他引:5
图像滤噪时,利用原图像的信息越多滤波效果越好,但这通常是不可行的或不可能的。为此提出了一种图像恢复的新方法。该方法通过输入图像估计出原图像的直方图,并从该直方图得到一个包含原图像信息的模糊隶属度函数,以此隶属度函数构建一个模糊加权平均滤波器。该滤波器能够根据图像区域特性差异及噪声强弱自适应地采用不同的滤波尺度。实验结果表明,该滤波器滤波效果优于传统的滤波器和其它模糊滤波器,特别是当噪声发生概率超过0 3时,其滤波效果更加明显。 相似文献
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混沌逆滤波与分形参数在目标检测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
对目标跟踪的雷达测量数据进行处理 ,说明了通过混沌逆滤波可以找到观测数据中隐藏的工程背景中的动力特性 ;并且利用分形布朗运动 ( FBM)模型研究测量残差数据 ,其分形特性反映了目标的物理性质 .给出了混沌滤波器在提高雷达数据信噪比和分形参数在目标特性检测中的应用方法. 相似文献
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小波分析可用于揭示旱灾时序数据的演变规律,这对其早期预警具有重要意义.利用我国近60年的的旱灾成灾率时序数据,在 探讨其分形及小波特征基础上,利用Mallat算法进行了多分辨小波分解与重构.结果显示:中国旱灾时序数据存在分形特征,其 最小嵌入维为6; 6层小波分解与重构能够清晰揭示其时序变化的多个周期,其中30-35年(中心32年)周期上能量密度最大.研究证明: 1)分维计算中的最小嵌入维作为小波分解的最大有效分解层数可行,通过对旱灾成灾率时序数据的分析也证实了该猜想,这拓展了分形 计算的应用. 2)我国旱灾成灾率受6个实质性状态变量驱动,具有多周期特征.目前仍处于旱灾成灾率的增长期. 相似文献
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一种自适应音频数字水印算法的研究与仿真 总被引:2,自引:1,他引:2
提出了一种自适应扩展回声音频数字水印算法。利用PN序列将音频信号的单回声内核进行扩展后作为水印信号,结合了回声隐藏的鲁棒性和扩频技术的保密性等特点,从而提高了水印算法的安全可靠性。基于心理声学模型设计二维模糊控制器,实现了水印嵌入强度的自适应。采用ABX主观测试和相关度水印检测测试对算法进行了仿真试验,通过将嵌入水印后的音频信号进行低通滤波、加入噪声以及重采样等方法来模仿音频信号在实际网络环境下可能遭受的各种攻击和干扰,仿真实验证明,算法具有良好的鲁棒性和不可知觉性。 相似文献
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为提高雷达信号的识别率,提出一种改进的果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)和模拟退火(simulated annealing, SA)算法相融合并用于优化反向传播(back propagation, BP)神经网络的雷达信号识别算法。首先,该算法提取雷达信号的调和平均盒维数、信息维数和差分近似熵特征作为信号识别的三维特征。然后,改进果蝇优化算法的寻优步长并添加逃脱系数以修改适应度函数,同时引入三维空间的搜索概念扩大果蝇的搜索范围,再对果蝇算法所求解的接受机制通过SA算法进行修正。最后,将融合后的算法IFOA-SA用于优化BP神经网络得到网络最优的初始权值和阈值,并用此网络进行雷达信号的分类识别。通过与BP和FOA-BP进行对比,结果表明IFOA-SA-BP能够提高雷达信号的识别率,证实了该算法的有效性。 相似文献
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为提高雷达信号的识别率,提出一种改进的果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)和模拟退火(simulated annealing, SA)算法相融合并用于优化反向传播(back propagation, BP)神经网络的雷达信号识别算法。首先,该算法提取雷达信号的调和平均盒维数、信息维数和差分近似熵特征作为信号识别的三维特征。然后,改进果蝇优化算法的寻优步长并添加逃脱系数以修改适应度函数,同时引入三维空间的搜索概念扩大果蝇的搜索范围,再对果蝇算法所求解的接受机制通过SA算法进行修正。最后,将融合后的算法IFOA-SA用于优化BP神经网络得到网络最优的初始权值和阈值,并用此网络进行雷达信号的分类识别。通过与BP和FOA-BP进行对比,结果表明IFOA-SA-BP能够提高雷达信号的识别率,证实了该算法的有效性。 相似文献
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针对当前线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号参数估计算法中对调频斜率的估计复杂度高、实时性差且信噪比适应范围较小等缺点,提出了基于分形盒维数的LFM信号调频斜率估计方法。该方法通过计算信号调频斜率与盒维数的关系曲线,利用盒维数对LFM信号的调频斜率进行估计,探讨了信号的幅度和相位对信号盒维数的影响,计算了不同信噪比下的估计误差,并与传统的基于匹配傅里叶变换(matching Fourier transform, MFT)的LFM信号参数估计算法进行了对比仿真,绘制了脉冲宽度、调频带宽与盒维数三者的关系曲线图。仿真结果表明,该算法在建立了对应关系数据库后,在信噪比变化范围比较大的情况下的估计误差仍然比较小,且算法简单,对于实时性估计具有很好的应用价值。 相似文献