非均匀采样滤波器研究

本文研究了非均匀采样滤波器设计问题。首先,研究了用滑动平均法减小速度响应不平度的方法;讨论了阻带可以控制的非均匀采样滤波器设计;在此基础上,研究了多个阻带的非均匀采样滤波器设计;最后,研究了用优化参差矢量码来减小速度响应不平度的方法。     

一类非均匀采样信号的谱分析

本文对实际采样过程中出现的一类非均匀、非理想采样信号进行了频谱分析,得到了此类信号的数字谱表达形式,并对非均匀采样周期信号的数字谱进行了深入的研究,得到了其数字谱完整的表达形式及其一些重要性质。     

基于滤波器组的星载SAR DPC-MAB技术方位向非均匀采样信号的重构

给出了基于滤波器组对方位向周期性非均匀采样信号重构方位向均匀采样信号的算法。该算法主要利用滤波器组重建信号的原理,由完全重建条件和已知的分析滤波器组得到合成滤波器组,通过得到的合成滤波器组对方位向周期性非均匀采样信号进行重构,得到均匀采样信号。该均匀采样信号被用来消除当多相位中心方位向多波束星载SAR在系统的脉冲重复频率(PRF)偏离理想值时进行成像而产生的成对虚假目标。通过仿真,证明了该算法的有效性。     

间歇非均匀采样转发干扰产生方法研究

间歇采样转发干扰(interrupted sampling repeater jamming,ISRJ)在接收端匹配滤波后会产生相干假目标群,但是这些假目标在距离和幅度上都呈现出很强的规律性.针对这一问题,依据每一个采样子波形的理论脉压结果,采用间歇非均匀的采样和不定量的转发破坏假目标在脉压后的规律性,使其能在较大范围...     

天波超视距雷达非均匀采样信号频谱重构

受瞬态干扰影响和空海同时探测的需求,在长相参积累时间条件下,天波超视距雷达(over-the-horizon radar, OTHR)回波信号的有效采样点往往缺损且非均匀,严重影响目标检测性能。针对此问题,提出了一种基于压缩感知的OTHR频谱重构方法。首先,建立了OTHR频域信号的稀疏模型;然后,提出了快速自适应复近似消息传递(fast adaptive complex approximate message passing, FACAMP)频谱重构算法并给出了算法实现步骤;最后,利用FACAMP算法实现了OTHR频谱重构并分析了重构性能。与现有重构算法相比,FACAMP算法具有重构精度高、运算复杂度低、可自适应调整参数和保留背景噪声高斯性的优势。理论分析和仿真实验均验证了所提算法的有效性。     

用MUSIC算法处理非均匀间隔采样数据

本文分析了用ＭＵＳＩＣ算法直接处理非均匀间隔数据的结果,并提出了通过计算非均匀自相关矩阵的方法用ＭＵＳＩＣ算法处理非均匀间隔采样数据,计算机模拟的结果证明用ＭＵＳＩＣ算法处理非均匀采样数据是确实有效的。     

一种SAR成像中的非均匀采样重构方法

方位向非均匀采样是合成孔径雷达获取高分辨率图像的瓶颈之一,它导致图像的方位向分辨率、峰值旁瓣比和积分旁瓣比恶化,成像质量变差。提出了具有较高补偿精度和计算效率的非周期内插零的方法,在两个采样点之间插入非周期的零值,利用快速傅里叶变换在频域实现均匀采样重构,分析了插值倍数以及非周期的残留误差对图像指标的影响。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于非均匀采样谱分析的多普勒解模糊处理

针对低脉冲重复频率（pulse repetition frequency, PRF）脉冲多普勒雷达的多普勒解模糊问题,提出了一种基于非均匀采样谱分析的多普勒解模糊处理方法。通过利用多重PRF方式下相参处理间隔内采样数据的时域非均匀特性,算法采用一种改进的复值迭代自适应方法直接估计无模糊多普勒谱的幅度响应,可实现PRF分组参差方式下对多个目标的解多普勒模糊处理。仿真结果验证了算法的有效性。     

非均匀稀疏采样环境自适应α-β滤波算法

针对非均匀稀疏采样环境下的被动机动目标跟踪问题,提出了一种新的自适应α-β滤波算法.算法首先在最小均方误差准则下,推导了α-β滤波器的最优参数选择方法;然后详细分析了非均匀稀疏采样被动传感器上报数据的特点,提出利用上报时间间隔和目标速度来设计跟踪指数,且根据被动传感器系统的实际观测情况,推导了观测误差标准差的表达式;最后,在保证算法稳定性的前提下,给出了自适应滤波器参数设计方法.实验结果表明,提出算法能够准确对机动目标进行跟踪,性能要好于工程中常用的α-β滤波器,且算法设计简单,能够工程实现.     

一种非均匀间隔采样信号处理方法的研究

本文提出了一种将非均匀间隔采样信号按均匀间隔采样信号进行DFT处理,得到非均匀间隔采样信号的频谱结构的方法.讨论了这种方法在MTI和MTD雷达中的应用.     

非均匀采样数据系统的AM-RLS辨识方法及仿真研究

推导了一类非均匀采样数据系统的提升状态空间模型,进而得到其对应的输入输出表达.针对辨识模型信息向量中存在未知的中间变量,提出非均匀采样系统基于辅助模型的递推最小二乘(AM-RLS)辨识方法,基本思想是用辅助模型的输出代替信息向量中的未知变量.并对算法进行了计算机数值仿真研究,来说明提出辨识算法的有效性.     

基于加窗非均匀采样周期信号重建改进方法

提出了一种基于窗函数正弦参数估计的重建非均匀采样周期信号迭代算法。该算法将非均匀采样值利用加窗正弦参数估计算法得到迭代初始值 ,然后利用最小化误差能量方法 ,求出迭代算法公式的自适应系数 ,最后重建原信号 ,可以在较少迭代次数下得到相当精确的结果。计算机仿真实验结果与已有算法比较证明了该方法的有效性和先进性     

基于特征增强的非均匀采样SAR三维稀疏成像

对于非均匀采样数据,现有三维稀疏成像方法中的数据局部插值会带来误差,且得到的分布式目标成像结果与其连续散射的本质不符.针对这些问题,首先将成像问题直接建模为三维空间中联合的稀疏重构问题,并通过选取候选散射中心进行字典降维;然后,在降维后的模型中增加三维特征增强约束项,建立三维空间中相邻散射中心之间的联系;最后,结合高斯...     

基于非均匀采样的空时级联频率和到达角估计

将时域的非均匀采样扩展到空域阵列信号处理,提出了一种基于非均匀采样的空时级联频率和到达角估计方法。利用非均匀时延间隔的延迟器组成的虚拟阵列估计出信号频率,再基于非均匀空域采样估计出该频率上的信号到达角。该方法充分利用了非均匀采样时间间隔的随机性,突破了时域和空域采样定理的限制,解决了在使用较大阵元间距的条件下空时二维频率和到达角估计的模糊问题,不需要二维搜索和额外的配对过程,同时增大的阵元间距也显然提高了估计的精度和分辨率,仿真实验证明了该方法的有效性及小信噪比条件下估计精度的改善。     

基于非均匀采样的信号频率、幅值和相位检测

分析了单频和多频信号经非均匀采样的离散傅里叶频谱,推导出频率、幅值、相位的计算表达式,解决了目前文献中未提及的基于非均匀采样方法的幅值和相位检测问题。此外,提出一种基于多路并行非均匀采样的信号检测方法,通过合并多路非均匀采样信号频谱,使谱估计结果趋于原信号的真实频谱,进而实现信号检测。数值仿真显示,提出的方法可实现信号的频率、幅值、相位的精确检测,可以突破奈奎斯特频率限制、抗混叠能力强,且计算复杂性小。     

概率数据关联滤波器中的采样周期控制

在监视系统中,应用多传感器数据融合理论来提高航迹跟踪性能是以增加计算量为代价的。传感器管理技术的使用可以平衡系统资源和跟踪性能。目前,传感器管理技术的研究主要集中在传感器对跟踪目标的分配上,而对传感器采样周期的控制研究很少。采用方差控制方法可对传感器的采样周期进行控制。在保证跟踪精度的情况下,通过改变传感器的采样周期来减少系统采样次数,以达到减少系统计算量的目的。     

方向采样的离散方向滤波器实现导向滤波

针对在图像处理中被广泛使用的导向滤波器,提出了一种比较实际的问题,即方向滤波器为方向上采样的一组离散滤波器,而且它们的解析表达式不知道的情形。为减少运算量,方形边框上旋转的方式被提出,这样旋转变换不涉及正弦、余弦三角运算。仿真实验结果验证了所提算法的有效性。同时还给出了一个有意义的结果,利用小波实现近似导向的方向滤波。     

粒子滤波器重采样算法的分析与比较

重采样算法解决了粒子滤波器的退化问题.从重采样实现原理、均匀分布理论和计算复杂度的角度对目前广泛应用的四种重采样算法(包括多项式重采样、残差重采样、分层重采样和系统重采样)进行了理论分析,同时引入有效样本数,设定重采样阈值,将四种算法应用于经典纯方位跟踪,通过仿真比较不同重采样算法条件下的运行时间和跟踪性能,并分析重采样阈值的设定对滤波性能的影响.仿真表明,四种算法在跟踪性能上很接近,系统重采样和分层重采样算法下的运行时间很接近,优于其余两种算法,设定重采样闽值后,整体跟踪误差减小了约50%,但并未明显减慢跟踪误差随时间推移的发散趋势.     

快速Metropolis-Hastings变异的遗传重采样粒子滤波器

为了解决传统粒子滤波器粒子退化与贫乏问题,提出了快速变异的遗传重采样粒子滤波算法.该算法将快速Metropolis-Hastings(MH)移动作为遗传算法的变异算子,使得快速变异算子与传统交叉算子、传统选择算子组合为一种新的粒子重采样算法.快速MH变异能对粒子进行移动,使得粒子的稳定分布为目标的后验概率密度分布.快速变异能有效解决一般变异算法易发散的问题,可以更快地提取到反映目标概率特征的典型粒子.实验证明,基于快速MH变异的遗传重采样方法可以快速提高粒子的多样性,避免粒子退化,减小跟踪误差.     

状态估计中确定性采样滤波器的比较分析

基于采样方法的滤波器在非线性滤波领域内得到了广泛应用。其共同特点是利用抽样粒子点模拟系统状态的概率分布,从而不受状态先验分布假设(如高斯假设)的约束,拥有更高的滤波精度和更广的应用范围。在确定性抽样意义下论述了几种现有的确定性采样滤波器,并对这几种滤波器在状态估计领域(滤波)的应用进行了精度和计算负荷分析。采用一维及多维算例验证了几种方法的估计精度。给出基于实际系统需求一般性评价和选用原则。