基于二阶锥规划的峰值旁瓣抑制滤波器设计

针对相位编码信号的高旁瓣问题,提出一种基于二阶锥规化的峰值旁瓣抑制滤波器设计方法。将最大增益处理损失约束下的最小峰值旁瓣滤波器设计转化为二阶锥规化问题,采用内点法进行高效求解。与已有方法相比,所提方法可以兼顾峰值旁瓣、处理增益损失和滤波器长度三方面的指标,具有设计灵活、精度高和收敛性好的优点。最后仿真和实测数据结果验证了方法的有效性。     

约束优化的空间变迹算法的旁瓣抑制应用

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)回波信号具有很高的动态范围, 会导致强目标的旁瓣覆盖临近较弱目标的主瓣, 造成漏检。传统的加窗方法在消除旁瓣的同时会导致分辨率的下降和目标主瓣能量的降低, 空间变迹(spatially variant apodization, SVA)算法的提出有效解决了这个矛盾。然而, 现有的各种SVA改进算法在有效抑制旁瓣的同时却导致了主瓣能量的降低。因此, 本文提出了一种基于约束优化的改进的SVA算法。通过严格约束滤波器的单调性和有效点的选取, 有效解决了主瓣能量降低的问题, 可以在有效抑制旁瓣的同时保留图像的细节信息, 有利于对图像目标进一步的检测与识别。     

采用改进电流传送器的一阶电流滤波器

本文提出了实现电流滤波器的新方法，该法采用了第二代改进电流传送器，由此得出了一系列一阶电流滤波器网络。所有一阶网络只需要一个有源器件、一个电容和一个电阻，这是实现一阶网络函数所需要的最少元件数。此外，电路也具有低灵敏度和易于级联等优点。     

用于中频数字AGC环路的高效检波方法

提出了一种用于中频数字式自适应增益控制(automaticgaincontrol,AGC)环路的高效数字检波方法。首先讨论了用绝对值方法实现频谱变换的基本原理,确定了频谱的位置;然后讨论了高效数字滤波器(累积梳状滤波器)的设计,并给出了相应的实现结构。分析结果和计算机仿真结果表明,只要合理地选择单级累积梳状滤波器(CIC)的长度N和级联数Q,就可以获得较好的检波性能。     

谱修正数字旁瓣抑制滤波器设计

讨论了脉压信号的频谱特性 ,对多种波形采用改进的谱修正技术进行旁瓣抑制处理 ,在信号时带积较小采样率较低的情况下 ,模拟分析及实验结果均证明此方法效果明显 ,使主副比改善约 3dB～ 6dB。     

卫星DSSS通信系统杂乱脉冲干扰抑制技术研究

针对杂乱脉冲干扰卫星直序扩频(direct sequence spread spectrum, DSSS)通信系统的问题，首先提出了一种改进自回归(autoregressive, AR)二阶重极点干扰模型。并基于该模型提出了利用有限脉冲响应（finite impluse reponse, FIR)双边抽头维纳插值滤波器抑制杂乱脉冲干扰的方法，推导了改进AR二阶重极点干扰模型自相关函数表达式。分析并仿真了在该模型下卫星DSSS通信系统抑制杂乱脉冲干扰时同步互相关峰值的改善。仿真结果表明,基于该模型的FIR线性插值维纳滤波器能有效地抑制杂乱脉冲对卫星DSSS通信系统的干扰。与传统AR模型相比，该模型在多载频和实极点两个方面有更好的工程应用价值。     

双频级联PN截断码的研究

本文提出了一种新的二相编码波形－双频级联ＰＮ截断码,并对其信号处理作了详细讨论。理论分析和计算机仿真表明,双频级联ＰＮ截断码缓解了压缩比和多普勒容限之间的矛盾。同时又提出了一种补偿式滤波器抑制距离旁瓣的方法,来进一步扩展多普勒容限和提高主旁瓣比,使该波形达到工程应用的水平。     

输出滤波器对PAPF系统性能影响的仿真分析

;并联型有源电力滤波器能够补偿非线性负载产生的谐波电流、抑制电网电流谐波含量,提高电网的电能质量.现在,并联型有源电力滤波器的变换器几乎均采用PWM(Pulse Width Modulation)控制方式,致使滤波器输出的补偿电流含有变换器开关频率附近的高次谐波,通常可采用在有源电力滤波器的交流侧增设输出滤波器加以抑制.输出滤波器目前太多采用2阶Butterworth低通滤波器,近年来更多是对输出滤波器设计的研究,很少研究输出滤波器对并联型有源电力滤波器性能的影响.提出了并联型有源电力滤波器PAPF(Parallel active power filters),系统输出滤波器的设计方法,分析了输出滤波器对PAPF系统性能影响,通过仿真验证了分析的正确性.     

模糊自适应强跟踪卡尔曼滤波器研究

针对卡尔曼滤波器对系统模型依赖性强、鲁棒性差和跟踪机动目标能力有限的问题,提出了一种具备模糊自适应特点的模糊强跟踪卡尔曼滤波器(fuzzystrongtrackingKalmanfilter,FSTKF)。这种方法主要利用模糊逻辑自适应控制器监测残差均值与标准差,并根据模糊规则动态调整弱化因子,从而对强跟踪滤波器中多重次优渐消因子进行自适应调整,进一步提高滤波器的估计性能。仿真结果表明,该改进滤波器跟踪机动目标的精度高于常规卡尔曼滤波器和强跟踪卡尔曼滤波器。     

一种强跟踪自适应状态估计器及其仿真研究

分析了强跟踪滤波器中新息方差近似计算方法的不足,提出了一种基于衰减记忆思想来近似计算新息方差的改进强跟踪滤波器。然后,对于过程噪声水平未知的目标状态估计问题,在Sage-Husa过程噪声水平自适应估计算法的基础上,一旦通过基于新息的滤波器发散判据检测到可能出现的发散现象,提出用改进的强跟踪滤波器进行抑制,极大地提高了滤波算法的鲁棒性。对三种典型的目标机动形式进行的Monte-Carlo仿真结果进一步验证了新提出算法的有效性。     

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.     

UPF算法及其在目标跟踪问题中的应用

针对传统粒子滤波(PF)算法的缺陷,提出了一种改进的粒子滤波(UPF)算法。该算法以UKF方法生成替代分布并从中采样,解决了传统PF算法中以转换先验密度函数作为替代分布所引发的各种问题。对UPF算法进行了深入的分析研究,并给出了一个纯方位目标跟踪问题的仿真算例。理论分析与仿真结果均表明,改进算法提高了滤波的稳定性和精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

一种改进的推广卡尔曼滤波收敛特性研究

提出了一种改进的推广卡尔曼滤波算法,这一算法不仅具有良好的数值稳定性,而且计算量较小,并进一步分析研究了这一算法的收敛特性,给出了指数收敛速度,分析结果表明改进的算法得到的滤波器增益和状态估计能很好地跟踪原算法得到的滤波器增益和状态估计。     

基于改进联邦滤波的故障隔离与系统重构

为解决故障隔离与系统重构(FIR)问题提出了改进的联邦滤波算法。采用带有备份主系统的联邦滤波结构,避免了由于主系统故障而引发灾难性后果,并针对这一结构提出了分级联邦滤波FIR策略,保证在任何一个子系统故障的情况下的滤波连续性和滤波结构完整,并提高了后续故障的检测能力。在融合算法上提出了分时融合反馈的联邦滤波信息分配方式,大大降低全局被污染的可能性,并提高了系统对渐变故障的检测能力。将该算法应用于多传感器组合导航系统中,仿真结果表明在任何一个子系统故障情况下,滤波器都能提供连续、准确的导航信息。     

基于强跟踪UKF的航天器自主导航间接量测滤波算法

针对广义卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)缺乏对系统异常的在线自适应调整能力、导致滤波器精度降低的问题,提出了一种将强跟踪滤波(strong tracking filter, STF)和UKF相结合的滤波算法,并进一步采用部分状态信息作为间接观测量,同时量测噪声方差阵实时调整,从而避免了对观测方程求取Jacobi矩阵的过程,使滤波器的设计得到简化。将该算法应用于航天器自主导航系统中,仿真结果表明,该算法在系统出现突变或缓变异常时,能够迅速检测出异常,在保证较高估计精度的同时,提高了系统的可靠性。     

基于广义卡尔曼滤波的飞机防滑刹车变结构控制

飞机防滑刹车控制的关键是控制机轮的滑移率，为了使机轮工作在最佳滑移率，得到最大结合系数，提出了一种基于滑移率控制的防滑刹车变结构控制律。由于飞机滑跑时的真实速度很难测量，为此采用广义卡尔曼滤波器得到飞机刊车系统非线性模型的状态估计，状态估计值作为防滑刹车控制器的输入。计算机仿真结果显示该控制律改善了飞机的防滑刹车性能，具有较强的鲁棒性。     

机动目标状态估计

本文研究适用于综合火力／飞行控制系统要求的机动目标状态估计的算法问题。通过选取直角坐标及伪测量量构成扩展Ｋａｌｍａｎ滤波。在此基础上，提出采用距离通道冗余滤波以提高距离通道的滤波精度，同时，得到了改善其它估计量精度的一种算法。通过综合火力／飞行控制系统的ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ仿真表明，该算法具有很好的性能。     

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     

分散鲁棒滤波器的设计

针对鲁棒滤波法计算量大和递推过程复杂的不足,通过等价推导,在线改变γf的值,设计了分散优化鲁棒滤波法,使得鲁棒滤波算法递推简单,避免了直接计算滤波增益阵,并减小了主滤波器计算负荷。将该算法应用于GPS/INS系统,仿真结果表明：该方法能在维持系统鲁棒性的同时又提高滤波精度,具有一定的工程实用价值。