基于极值域均值模式分解的语音增强方法

增强低信噪比(signal to noise ratio, SNR)下的语音质量是语音识别需要解决的问题。在众多增强方法中,经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)是目前应用最为广泛的一种方法。针对EMD在对语音进行增强时存在端点效应的问题,研究了极值域均值模式分解(extremum field mean mode decomposition, EMMD)方法。该方法改变了EMD只利用信号的极值点信息的单一做法,充分考虑输入信号所有信息,计算信号极值点间所有数据的均值,可以有效解决EMD中的端点效应问题。因此,提出了基于EMMD的语音增强方法,实验结果表明EMMD方法的引入,消除局部数据中隐含的支流分量,避免了EMD方法的端点效应问题,明显提高了带噪语音的SNR,改善了语音的质量。     

高级导引头技术发展现状及动向

本文是关于精确制导战术导弹和美国SDI计划中高级红外、毫米波和微波导引头(寻的器)最新发展现状的综述。文中给出了关于SDI计划寻的器技术最新进展的评述,论述了高级红外、毫米波和微波导引头的发展动向。     

多模导引头融合检测研究

主要研究了多模导引头中的融合检测问题。对各子源传感器给出的有、无目标的信度 ,我们利用D-S理论进行融合。考虑到各传感器性能不同而导致各传感器的判决具有不同的可靠性 ,我们采用将子源传感器给出的有、无目标的信度减去一个与传感器性能有关的比率的处理方法。最后给出了仿真实验结果     

导引头角闪烁抑制方法探究

雷达目标角闪烁(即视在角位置的变化)是目标后向散射波中的一种干扰现象,它是由复杂目标的多散射中心引起的一种相位迭加畸变效应。在导引头的末段制导过程中,角闪烁将成为主要的角误差因素,它严重地降低了导引精度,甚至可能导致对目标的失踪。 选用一架实际的T-33飞机建立目标模型。近似模型由8个散射中心构成。利用矢量相干求和及坡印亭矢量概念,导出了目标RCS和角闪烁线偏差公式,并得出了几条特定轨迹上导引头跟踪目标的模拟结果。RCS与角闪烁间的负相关性得到了验证。此外,给出了临界去相关频率,概率密度函数以及角闪烁功率谱。为抑制角闪烁,模拟了频率捷变与极化分集时的六种RCS加权处理方法。结果表明,对那些利用了RCS与角闪烁间负相关性的加权方法,经加权处理后,角闪烁的均方根线偏差将被抑制到一个较小的量级。其中频率捷变方法可望得到更好的结果。     

基于SAR导引头的弹体定位技术

采用合成孔径雷达导引头,是提高中远程导弹制导精度的有效途径之一。系统地研究了弹载SAR弹体定位问题,提出了利用弹载SAR的距离-多普勒数据、惯性导航系统输出的导弹速度和高度表测量的导弹高度进行弹体定位的方法,推导了定位的解析公式,避免了不稳定的迭代计算,给出了详细的定位流程。根据当前各分系统能够达到的普遍精度进行了仿真,分析了各误差源对定位精度的影响。     

毫米波导引头目标回波和杂波模拟方法研究

半实物模拟系统是毫米波导引头研制和评估的有效手段,准确产生目标和杂波信号是该试验系统的重要内容,阐述了毫米波导引头目标和背景回波信号的产生方法,对系统中的关键技术如延迟、多普勒频率、相关非高斯杂波、射频阵列等实现方法也进行了讨论.     

基于EMD与STSA混合方法的金融收益信息提取与预测

针对STSA方法在金融时间序列分析中的缺陷提出了运用EMD与STSA结合的改进方法。以上证指数、深证成指、建筑指数、金融指数、地产指数、上证商业6种指数的收益数据作为研究样本,利用EMD方法分解提取出一系列反映原始序列不同时间尺度信息的分量,通过对各分量进行STSA分析后发现导致原始序列多变化模式的原因。在此基础上提出了通过单一变化模式分量对原始序列变化趋势进行估计的条件和限定范围,实验结果表明,该方法在提取和分析时间序列变化模式方面具有独特的优势,具有较高的预测精度和实用性。     

基于BEMD-Copula-GARCH模型的股票投资组合VaR风险度量研究

鉴于股票波动具有显著的多尺度特征,本文引入二元经验模态分解(EMD)与二元CopulaGARCH算法,提出一种新的VaR风险度量模型,即BEMD-Copula-GARCH模型.具体地,新BEMD-Copula-GARCH模型可分为三个主要步骤:数据分析,分风险估计和总风险集成.首先,基于二元EMD模型,将复杂且相互作用的股票对分解为若干组较为简单且相互独立的分量,以降低建模难度.其次,引入二元Copula-GARCH模型,刻画各组分量间的相互关系,以度量股票投资组合在不同尺度上的分VaR值.最后,集成各分VaR值以得出最终VaR风险度量结果.实证研究以恒生指数与上证综指为数据样本构造投资组合,结果表明:本文所构建的新模型能有效度量投资组合风险,其估计精度显著优于DCC-GARCH和Copula-GARCH等现有模型.     

基于圆阵干涉仪的被动导引头宽带测向方法

被动雷达导引头使用干涉仪进行宽带测向时存在角度模糊。多基线解模糊方法受限于导引头天线安装体积和天线单元直径。探讨了基于圆阵干涉仪的宽带测向问题,提出一种快速宽频段解模糊方法,可根据入射角度选择参考基线组以实现全方位高精度测量。仿真结果表明了此方法的正确性和有效性。     

采用不同导引头的激光制导航弹捕获概率对比分析

激光制导航弹经过一段零指令方案飞行捕获到目标后转入末制导,在零指令方案飞行段,风标弹导引头的指向沿空速矢量方向,比例弹导引头的指向沿弹轴方向,二者相差一个角度,此角度无风时为,有风时为.通过分析无风时和有风时的变化规律以及制导航弹捕获目标的条件,以等效视场角的方法对比分析二者的捕获概率.通过蒙特卡洛打靶,得出二者捕获概率无显著差异的结论.     

Satellite fault diagnosis method based on predictive filter and empirical mode decomposition

A novel satellite fault diagnosis scheme is presented based on the predictive filter and empirical mode composition(EMD).First,the predictive filter is utilized to obtain the fault estimation,which is corrupted by noise.Then the EMD method is introduced to decompose the fault estimation into a finite number of intrinsic mode functions and extract the trend of faults for fault diagnosis.The proposed scheme has the ability of diagnosing both abrupt and incipient faults of the actuator in a satellite attitude control subsystem.A mathematical simulation is given to illustrate the effectiveness of the proposed scheme.     

消除EMD端点效应的PSO-SVM方法研究

经验模态分解(empirical mode decomposition, 简称EMD)的端点效应使得EMD分解结果产生严重失真, 为了减小分解过程中产生的端点效应, 将支持向量机(SVM)这一智能算法引入EMD, 提出采用SVM模型解决分解中产生的端点效应问题. 通过支持向量机对其原始数据两端进行延拓, 以获得一个或者多个极大值和极小值. 为了使端点处的延拓变得更加合理, 引入粒子群(PSO)智能算法对支持向量机算法参数进行优化, 使其两个端点处的数据延拓得更加准确, 从而使得三次样条曲线在端点处不会发生大的摆动, 实现EMD分解的固有模态函数(IMF)更加准确可靠. 通过对仿真信号的研究表明, 基于PSO-SVM 方法的延拓方法能够很好地抑制了分解的端点效应.     

New method for passive radar seeker to antagonize non-coherent radar decoy

Using super resolution direction of arrival (DOA) estimation algorithm to reduce the resolution angle is an effective method for passive radar seeker (PRS) to antagonize non-coherent radar decoy. Considering the power and correlation property between radar and non-coherent decoy, an improved subspace DOA estimation method based on traditional subspace algorithm is proposed. Because this new method uses the invariance property of noise subspace, compared with traditional MUSIC algorithm, it shows not only better resolution in condition of closely spaced sources, but also superior performance in case of different power or partially correlated sources. Using this new method, PRS can distinguish radar and non-coherent decoy with good performance. Both the simulation result and the experimental data confirm the performance of the method.     

基于趋势估计的微多普勒分离与特征提取算法

微动目标特征提取与辨识一直是弹道目标识别的研究热点与难点。针对复杂运动目标微多普勒(micro-Doppler, m-D)曲线交叠耦合导致的微动辨识难点, 提出一种基于曲线趋势估计的分离算法。该算法首先通过骨架提取获得稳定精细的二值化曲线数据, 再基于曲线光滑性和插值法对曲线趋势进行精确估计并分离, 最后利用变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)及经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)算法分解每条m-D曲线并计算相应的微动特性。仿真实验表明, 所提算法能够在信噪比大于-15 dB条件下稳定分离m-D曲线, 进而提取目标的微动特性。     

水声矢量信号的希尔伯特黄变换仿真研究

将希尔伯特黄变换应用于水声矢量信号处理之中,提出了矢量希尔伯特黄变换法(矢量HHT).新方法先对水声矢量信号进行经验模态分解(EMD),再对各阶本征模态函数(IMF)信号作希尔伯特变换和矢量信号处理.经理论推导和仿真研究,矢量HHT不仅继承了矢量信号处理和希尔伯特黄变换二者原有的优点,而且比常规方法有着更高的处理增益.     

引入测速信息的雷达导引头无偏转换跟踪方法

为了满足先进地空导弹对精确弹目交会信息的需求,基于自适应卡尔曼滤波算法,提出了一种引入测速信息的雷达导引头无偏转换跟踪方法。在当前统计模型的基础上,利用递推遗忘最小二乘法估计当前加速度,得到了状态方程。在雷达测量模型的基础上,分析了极坐标系下与笛卡尔坐标系下位置、速度信息的无偏转换关系,推导了无偏转换量测误差协方差矩阵真实值和利用量测信息估计真实值的表达式,得到了量测方程。通过滤波得到的状态和误差估计信息,改进了真实无偏转换量测协方差矩阵的估计算法。仿真结果验证了所提跟踪方法在滤波精度和跟踪速度上的良好性能。     

车载DR导航的非线性滤波方法研究

针对扩展卡尔曼滤波方法(EKF)用于车载DR导航系统滤波中存在的一些缺点,将一种新的滤波方法—UKF滤波方法用于车载DR导航系统的非线性状态估计中。该滤波方法与EKF方法相比具有容易实现和滤波精度高的特点。通过非线性状态估计UKF方法大大提高了导航系统的精度。为了检验其有效性,将这两种方法分别对车载DR导航系统进行滤波仿真,仿真结果进一步表明UKF方法优于EKF方法,是一种理想的车载DR导航非线性滤波方法。     

基于Hilbert-Huang变换理论的非线性系统分析

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)这一全新的处理非线性、非平稳信号数据的方法,将其用于分析典型的非线性系统-Duffing方程,通过对使用三阶Runge-Kutta法求解而得到的Duffing方程数值解分解后,得到了4个固有模态函数分量和1个残余量,给出了相应的能量-频率-时间分布图-Hilbert谱,并将其边际谱与Fourier谱作了比较。结果表明,此方法具有更好的局部特性分辨以及瞬时频率分解效果,经HHT变换得到的主要固有模态函数分量具有明确的物理意义,体现在Hilbert谱上的系统固有频率存在明显的波内调制机制,分析结果充分保留了系统的非线性特征。     

基于概率数据关联的雷达导引头抗速度拖引干扰算法

针对在速度拖引干扰下, 脉冲多普勒雷达导引头无法精确跟踪、制导目标的问题, 提出了基于概率数据关联的抗速度拖引干扰算法。对于雷达导引头角度测量信息和Doppler测量信息, 采用序贯扩展卡尔曼滤波算法进行目标状态估计。根据Doppler信息强非线性的特点构建了伪量测信息, 并提出了在Doppler量测更新滤波估计阶段,采用概率数据关联算法进行抗速度拖引干扰。给出了算法的推导过程, 并进行了数值仿真验证。仿真结果表明, 采用该算法能够稳定跟踪释放多重速度拖引干扰的目标, 有效抑制速度拖引干扰对制导信息估计的影响, 改善导弹的制导精度。