卡尔曼滤波器基础

卡尔曼滤波器是一种非常有效的和多用途的程序，用来综合有噪声的敏感器输出，以估算一个有不确定动态的系统的状态。     

基于重要性重采样粒子滤波器的机动目标跟踪方法

采用重要性重采样技术改进了标准粒子滤波算法,通过设定有效采样尺度来减少权值较小的粒子数目,在一定程度上克服了退化现象。仿真结果表明,采用PF跟踪机动目标,其跟踪精度要高于IMM,说明PF具有较强的处理非线性系统的能力;对标准PF采用重要性重采样策略后,PF的跟踪精度和平稳性都得到了进一步改善。     

双正交小波滤波器族的构造

给出了一般双正交小波滤波器所对应多相矩阵分解形式及所对应的代数结构空间,完成了一个双正交小波滤波器设计程序.此程序不但可以给出任意双正交小波滤波器族参数表示,还可以用来刻划滤波器族代数结构.     

美国空军最先进的导航系统投入试验

美国第746飞行试验中队对专为美国空军研发的F／A-22隐形战斗机设计的新的全球惯性导航系统(GINS)进行了鉴定。该系统有一个嵌入式12信道接收机和56状态卡尔曼滤波器，GINS代表了当今先进的标准嵌入式(GPS／INS(EGI)军用飞机导航系统。静态以及中、高动态试验环境保证了GINS下一阶段的研制、操作测试和鉴定工作。     

对电网谐波治理的新方法

近年来,随着电力电子技术的不断发展,各类电力电子设备在能源系统、工业领域、民用建筑、电气化交通中应用日益广泛。电网谐波问题越来越为人们所重视。各国对电网质量的评价不再仅限于频率和电压的稳定程度,对谐波也相应制定了国际和国家标准加以限制。本文着重对电网谐波治理进行探讨和介绍。     

基于改进自适应遗传算法的船舶电力系统滤波装置优化配置

近年来随着大量非线性负载的投入使用，船舶电网谐波问题日益严重，直接影响到船舶电气设备的正常工作和使用寿命。论文结合船舶电力系统动态负荷多等特点采用节点电势法进行基波潮流计算，忽略传输线路压降，对非线性负荷进行迭代求解，因而收敛速度快，精度高。在迭代求解过程中，采用改进的自适应遗传算法。根据适应度值的集中程度自适应地变化整个种群的交叉概率和变异概率，增加了种群多样性，扩大了搜索空间。应用改进的自适应遗传算法对一个12节点船舶电力系统进行滤波器优化配置，优化结果表明了算法的有效性。     

基于非理想频响特性的多阻带一维FIR滤波器设计新方法

本文基于非理想频响特性的多阻带一维ＦＩＲ数字滤波器的设计新方法，该设计过程简单直观，可消除采用窗函数等常规方法产生的Ｇｉｂｂｓ效应。本文还给出基于多ＦＩＲ虎波器的正统噪声消除实例，仿真结果表明，本文提出的设计方法是有效的。     

GPS导航滤波器的设计

本文基于卡尔曼滤波的理论，在分析GPS导航滤波器的基础上，应用UDU^T分解法和自适应过程，设计了一个实际不发散且运算速度快的卡尔曼滤波器，并已成功地应用于GPS接收机中。