基于改进无迹卡尔曼滤波的多径估计算法

【目的】在导航定位系统中,基于卡尔曼滤波框架的多径误差抑制算法是提高定位精度的有效方法。但是,在算法的过程噪声和观测噪声协方差初值的选取不当时,会导致估计结果误差很大甚至发散。另外,由于此类算法是基于最小均方误差准则,算法在受到非高斯噪声干扰时尤其是重尾非高斯噪声,会出现估计精度显著下降的问题。【方法】为了在高斯噪声和非高斯噪声下都能够保持较好的多径估计结果提高定位精度,本文提出一种自适应最大相关熵无迹卡尔曼滤波(adaptive maximum correntropy unscented kalman filter, AMCUKF)多径估计算法,算法在观测更新过程中引入最大相关熵作为优化准则,以解决在非高斯噪声下的估计精度下降的问题,在噪声协方差更新过程中用观测量的残差序列对噪声协方差矩阵进行递归更新,取代过程噪声和观测噪声协方差初值的选取。【结果】在高斯噪声和非高斯噪声下分别进行了仿真实验,通过与两种基于卡尔曼滤波框架的估计算法进行对比表明,AMCUKF多径算法不仅能够在高斯噪声下保持较好的多径估计结果,而且在非高斯噪声下也能够保持更高的多径估计精度,有效抑制非高斯噪声的干扰。     

有色噪声下的卡尔曼滤波

以平台式惯导系统为例 ,论述了如何用卡尔曼滤波技术处理有色噪声 .     

基于Burg算法与卡尔曼滤波的有色噪声状态估计

探讨一种有色噪声卡尔曼滤波算法。基于静态环境下多传感器的噪声信号,借助Burg算法和自回归模型,获得可在线估计噪声信号的噪声模型,进而结合经典卡尔曼滤波算法,获得可估计系统状态的有色噪声卡尔曼滤波模型。数值实验结果比较显示该模型对系统的状态估计精度高、噪声抑制能力强。     

有色噪声自适应滤波的研究

本文利用复杂输出相关法解决测量噪声为有色且无任何先念知识的一种自适应滤波方法.该方法对处理有色噪声的滤波不采用扩大状态变量的方法,采用等效观测方程的方法,使得计算没有复杂化,滤波器的维数没有增加,并通过实例模型进行计算,表明该方法可行.     

面向脉冲噪声环境的多径信道鲁棒估计方法

在低压电力线通信(power line communication,PLC)中,由于脉冲噪声的干扰和阻抗不匹配引起的多径信道的影响,传统的在加性高斯白噪声环境下的信道估计算法运用到电力线通信时,往往效果很差,甚至得到的结果毫无意义。针对电力线通信中的脉冲噪声,采用了Middleton Class A脉冲噪声模型。通过基于高阶矩的方法对脉冲噪声的参数进行估计。根据估计得到的脉冲噪声参数,提出了新颖的、在脉冲噪声环境中鲁棒的信道估计算法。通过仿真,验证了提出的算法是可靠的,并且具有一定的灵活性。     

基于最大似然估计的多目标定位

宽带高分辨雷达多目标定位问题一般是先进行精确时延估计,再进行源定位。本文提出了一种在频域运用最大似然估计进行目标位置反演的方法,归结为全局搜索--目标函数的极值。通过对仿真数据的处理,结果显示该方法可以准确的估计出多目标位置。     

矢量传感器声源方位与噪声协方差阵联合估计

针对空域非均匀白噪声,通过矩阵变换估计噪声协方差矩阵,进而采用噪声预白化技术获取声源方位的最大似然估计,该方法避免了原最大似然算法加权参数选取的一维搜索过程,提高了算法效率;针对空域色噪声,利用噪声协方差矩阵的先验分布信息,结合噪声预白化技术,提出声源方位与噪声协方差矩阵迭代联合估计算法.仿真实验表明,空域非均匀白噪声背景下,与原最大似然估计方法相比,方位估计精度基本相同,但算法效率更高;空域色噪声背景下,与原最大似然估计方法相比,该方法提高了方位估计精度.     

基于观测噪声实时估计的卡尔曼滤波车窗防夹系统研究

卡尔曼滤波可有效解决电机参数变化对车窗防夹控制性能的影响。然而,由于观测噪声往往是未知并且随时间变化,这对基于卡尔曼滤波的车窗防夹控制系统性能有着重要的影响。本文利用小波变换可以对信号和噪声进行分离的特性,提出了一种基于观测噪声实时估计的电动车窗防夹控制方法。在Matlab环境下进行了建模和仿真,结果表明本文算法可以有效实现对观测噪声的实时估计,在不同的噪声条件下都达到了较好的控制效果。     

有色测量噪声下的输入白噪声估计算法

由于在实际工程中,测量噪声并不是白噪声而是时间相关的有色噪声．本文通过建立等效测量方程提出了测量噪声是有色的情况下输入白噪声的估计算法．     

非平稳噪声背景下多径信号DOA估计方法

针对目标信号传输过程中的多径现象或电磁干扰引起的同时存在独立和相干信源(多径信号)的情况,提出了一种非平稳噪声背景下的混合信源DOA分步估计方法。该算法利用常规谱估计算法估计独立信源,在利用广义协方差差分方法排除掉非平稳噪声信息后,然后根据斜投影算子的性质排除独立信源,对剩余的相干信源则可采用修正空间平滑算法恢复为满秩,进而可以用MUSIC算法进行DOA估计。相比较传统的广义差分方法,该算法在提高阵列信源过载能力的同时,避免了对独立信源的平滑运算,计算复杂度降低,并且适用于更广泛的未知噪声背景及低信噪比环境。计算机仿真结果证明了新算法的有效性和正确性。     

Kalman滤波在辐射图像降噪处理中的应用

为改善辐射图像质量,提出了一种基于Kalman滤波的降噪算法。该方法分析了辐射图像背景噪声的特征,在合理假设其为一阶Gaussian有色噪声的基础上改写了图像的观测方程;同时,采取NSHP(non-symmetrichalfplane)模型来构造图像的过程方程。然后使用Kalman滤波算法对图像进行滤波。实验结果表明,该方法有效减弱了辐射图像中混有的噪声,和传统滤波方法相比,更好地保持了图像的细节信息,体现了自适应的优点。这表明了Kalman滤波在辐射图像降噪处理中的潜力。     

联合最大似然贝叶斯信道估计

在高信噪比情况下统计贝叶斯估计是一种有效的信道估计方法,但是在低信噪比时由于噪声估计不准确,其性能逐渐下降.研究了基于鲁棒的非线性降噪方法,提出了一个简化的联合最大似然贝叶斯信道估计.计算机仿真结果和分析表明这种方法在较高和较低的信噪比情况下,提高了信道估计和联合检测的性能.     

带有色观测噪声系统统一的Wiener状态估值器

通过对观测方程的线性变化,将带有色观测噪声系统化为带白色观测噪声的系统。基于自回归滑动平均（ARMA）新息模型,由稳态最优Kalman估值器导出了渐近稳定的Wiener状态估值器,可统一处理滤波、平滑和预报问题。一个仿真例子说明它们的有效性。     

完全极大似然估计与分步极大似然估计

得到了完全极大似然估计的一个重要性质和线形模型、指数分布、均匀分布的完全极大似然估计和分步极大似然估计，并与矩估计和极大似然估计进行比较，结果表明了完全极大似然估计和分步极大似然估计的优良性。     

一种基于过程噪声控制的弹道滤波方案

弹道滤波是精确获取弹箭飞行弹道参数的关键技术之一.当采用卡尔曼滤波进行弹道滤波时,系统模型偏差可能导致滤波精度的降低.以某低旋尾翼弹为对象,对此问题进行了研究.提出一个较精确且便于工程应用的扩展质点弹道模型,由此建立了弹箭飞行状态方程;在坐标雷达体制下建立了量测方程;仿真分析了系统模型偏差对弹道滤波性能的影响,并提出一个基于过程噪声控制的弹道滤波方案.仿真结果表明:该方案可有效克服模型偏差的不利影响,弹箭侧偏的估计误差可减小50%以上,且系统计算量增加较少.研究结果可为弹道滤波的工程应用提供一定的参考.     

带有相关噪声离散线性系统改进的卡尔曼滤波

研究在系统噪声和观测噪声相关情况下带有控制输入离散线性系统的估计问题,基于卡尔曼滤波和卡尔曼滤波的哈密尔顿方法,提出了一个改进的卡尔曼滤波算法.与经典卡尔曼滤波相比,此算法不需要计算卡尔曼增益矩阵和观测序列的条件均值,并在需要更少回归方程且回归方程易于计算的情况下,取得了最优性能.因此,此算法易于应用.仿真结果表明,此算法能够有效地估计系统状态.     

OFDM系统中简单高效的时间同步算法

提出一种新的正交频分复用（OFDM）系统中的最大似然时偏估计算法．该算法在高斯加白噪声（AWGN）信道和多径衰落信道2种环境下与H．Minn的算法基于估计的均方误差进行了性能比较．提出的算法由于在高信噪比的情况下不存在性能下限,因而即便是在多径衰落环境下仍能保证较高的估计精度和较低的运算复杂度．