一种特殊要求的数字滤波器的设计与实现

数字滤波器是现代数字信号处理的重要基础。针对一种数字接收机对数字滤波器的特殊要求,提出了设计的基本原理,利用MATLAB软件进行了设计和仿真,结果表明达到了系统要求。最后给出了在DSP中实现的程序片段。     

基于DSP的GPS/DR组合定位系统的设计

对于城市车辆GPS导航来说,其很大的一个缺点是跟踪卫星的信号常常由于建筑物、隧道及树木等的遮挡而使GPS的定位精度大大降低,甚至无法进行正常的定位。为此,提出了基于DSP的GPS/DR组合定位系统,详细介绍了系统的硬件设计方法、组成和软件设计思想。最后进行了采用联合卡尔曼滤波器的GPS和DR系统的组合定位的仿真实验。实验证明,采用联合卡尔曼滤波算法的GPS/DR组合定位系统的转度明显高于GPS单独定位方式。     

改进的基于“当前”统计模型自适应滤波算法及其在航迹预测中的应用

基于"当前"统计模型的模糊自适应(FACS)滤波算法利用机动目标"当前"加速度调整加速度极限值,实现了对一般机动目标的有效预测;但是在预测强机动目标时却存在较大的预测误差。为了解决这一问题,引入强跟踪滤波器(STF),提出了一种新的自适应滤波算法STF-FACS。该算法根据滤波残差实时调整卡尔曼滤波增益,提高了对强机动目标的预测能力;同时保留了FACS算法对于一般机动目标的预测性能。最后,对强机动目标分直线机动和转弯机动,分别进行航迹预测仿真。仿真结果表明,对弱机动目标进行航迹预测时,两种算法的预测效果相当;对强机动目标进行航迹预测时,STF-FACS算法无论是在动态时延和预测精度方面都比FACS算法要好。     

基于卡尔曼滤波的实时总电子含量周跳探测与修复

总电子含量(total electron content, TEC)作为描述电离层形态和内部结构的重要参量,对于电离层领域的理论研究和发展有着重要作用,而周跳的探测一直以来都是全球定位系统(global position system, GPS)载波相位测量数据预处理的重点和难点,尤其是在高精度GPS定位中,卡尔曼(Kalman)滤波在周跳探测与修复中的应用使得能够准确可靠地探测出观测值中可能出现的周跳,利用Kalman滤波算法探测不同的观测数据类型及其组合,并将修复后的观测值与理论值进行对比。结果表明:该算法对周跳探测和修复有很强的有效性和精度。     

基于改进自适应无迹卡尔曼滤波的国产民机导航数据滤波算法

针对国产民用飞机导航数据存在杂波不能准确测量的问题,提出一种基于改进自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法的导航数据滤波方法。将无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)与改进Sage-Husa次优无偏极大后验噪声估计器结合构造出改进AUKF,有效解决了在模型不确定或干扰信号统计特性不完全得知的情况下,滤波精度低甚至发散的问题,同时与维纳滤波器和小波阈值法滤波效果进行对比。选择ARJ21飞机实际运行的高度、经度及纬度数据进行仿真,结果表明：改进后的AUKF算法较其他滤波算法精度更高,有效提高了导航数据的可靠性。研究对提高国产民机导航定位精度具有重要意义。     

一种利用无源滤波器抑制真空吸尘器的谐波发射电流的方法

谐波是一种干扰信号,在家电设备中由于电气设备本身的非线性,导致谐波电流越来越突出,为了解决这一问题,本文给出了一种低成本的抑制谐波电流的方法,并以小家电吸尘器为测试样品提出了一些解决谐波电流的具体方法。通过实际测量获取大量的数据,针对具体数据进行分析总结谐波超标的原因,最后利用无源滤波器的方法,改进后的测试结果表明选择适当参数的无源滤波器对真空吸尘器的谐波电流的抑制效果较明显。     

基于GPS/INS组合导航的改进自适应渐消卡尔曼滤波算法

基于GPS/SINS组合导航系统的模型不准确或者量测噪声多变所产生的滤波发散问题,研究了自适应渐消卡尔曼滤波对于滤波发散的抑制作用,文章提出一种利用新息协方差估计值和量测值实时自适应计算渐消因子的方法,用它调节卡尔曼滤波方程中预测误差协方差阵和增益矩阵,调整历史新息和当前新息的权重达到抑制滤波发散的目的。该算法能有效减少严格收敛判据推导渐消因子的计算量和限制条件,有效利用了当前新息值。仿真验证表明,提出的算法能有效抑制滤波发散,并且比常规卡尔曼滤波效果更佳。     

基于CKF算法的卫星轨道实时预报方法

卫星轨道实时预报常采用EKF方法,但是EKF应用于非线性度较大的系统时精度和效率都不高。CKF算法利用带权重的点对状态量进行估计,用球面积分的方法解决了求函数与高斯随机变量乘积的积分的难题,既不需要对函数进行线性化,也不需要计算Jacobin矩阵。将其应用到轨道的实时预报当中,通过仿真验证,表明基于CKF的卫星轨道实时预报方法对预报精度和速度均有一定程度的提高。     

基于改进扩展卡尔曼滤波的爬架运行安全姿态估计

为了实时准确的获取爬架运行时的姿态信息,提出了一种基于改进Sage-Husa扩展卡尔曼滤波算法（ISHEKF）的爬架姿态估计方法。首先建立了爬架姿态估计模型,然后在扩展卡尔曼滤波（EKF）对传感器进行融合滤波时,加入Sage-Husa扩展卡尔曼算法（SHEKF）对时变噪声进行调节,再以协方差匹配技术对Sage-Husa进行滤波发散判定,通过在调节因子中引入爬架实时运动速度,改进滤波发散判定依据,从而满足爬架运行时高精度的滤波要求。实验结果表明：静态实验中以横滚角为例,ISHEKF的最大误差较SHEKF减少了21.9%,较EKF最大误差减少了70.8%;动态实验中ISHEKF表现出更好的稳定性和滤波精度,能够准确反映爬架运行的状态变化。     

小波模极大值匹配算法的瞬变信号检测

分析了井下电磁脉冲数据传输中接收到的瞬变信号和噪声的小波变换模极大值在各尺度上的特点。在此基础上,结合匹配滤波器理论提出了瞬变弱信号小波变换模极大值匹配算法,该算法可以有效的区分信号与噪声的最佳尺度模极大值并检测信号。仿真结果表明,与小波模极大值方法相比,匹配算法实现瞬变弱信号的检测更为有效。