一种改进的最小二乘滤波法

最小二乘滤波方法常被用于对低速目标的跟踪滤波。本文通过对最小二乘滤波法的系数矩阵性态分析，指出在一定的条件下，最小二乘滤波法是不稳定的，并给出了一种稳定的改进的最小二乘滤波法。     

α—β滤波参数优选及相关的几个问题

α-β滤波方法常在武器系统中用于跟踪滤波。针对这一问题,作者探讨了如何确定该滤波器的优化参数问题,并与其它参选法进行了比较。本文还讨论了与参数优选相关的几个问题,比如相关波门尺寸的确定和有关自适应滤波的一些考虑。本文引入了一个叫做滤波方差折失比的概念作为标准来衡量滤波效果,引入嵌套率来评判波门的优劣。实验表明:经优化的α-β滤波器可以获得满意的效果,合适的波门选取可以保证高概率的目标录取和较低限度的测量噪声的影响。     

基于频域滤波的噪声识别去噪算法

在频域滤波的基础上,对图像的高频部分进行噪声识别,区分边缘与噪声,进而通过改进的空间滤波算法实施去噪,使图像边缘细节部分得到保护,再将处理后的高频图像与其对应的低频图像进行融合,以获得完整的高质量图像.实验结果表明通过新算法处理后的图像可以达到较好的降噪效果.     

U—D分解渐消记忆滤波神经网络控制器在船舶操纵中的应用

针对前馈网络BP算法所存在的收敛速度慢且常遇局部极小值等缺陷，提出一种基于U－D分解的渐消记忆推广Kalman滤波学习新方法。与EKF相比，该方法不仅大大加快了学习收敛速度，数值稳定性好，而且比BP算法需较少学习次数和隐节点数，学习效果也更好，将这种学习算法应用在船舶操纵的神经网络控制器中，仿真结果表明该方法是提高网络学习速度改善学习效果的一种有效方法，可有效解决非线性系统的控制问题。     

基于船舶操控模型的UKF滤波算法研究

为了提高舰船在机动转弯情况下的定位精度和舰船定位的稳定性、可靠性,进行了滤波模型和滤波定位算法的研究,在此基础上分析了当前滤波模型和滤波定位算法中存在的一些问题,提出了基于船舶操控模型的滤波模型和改进后的UKF滤波算法,给出了滤波系统的方案.通过实验证明,滤波系统的方案不仅能够有效的提高舰船在机动转弯情况下的定位精度,还能够作为测量ASF修正数据有效方法,对定位算法的研究有重大的参考价值和较大的现实意义.     

舰载雷达目标跟踪的非线性滤波仿真

雷达观测模型常常是非线性的,目标跟踪问题是一个非线性状态混合估计.考虑目标稳定跟踪与实时性要求,采用"当前"统计目标运动模型与粒子滤波(PF)非线性方法对雷达机动目标跟踪进行算法分析.仿真验证了"当前"统计模型下的非线性粒子滤波及扩展卡尔曼滤波(EKF)目标跟踪性能,表明非线性粒子滤波,尤其是U变换粒子滤波(UPF)目标跟踪精度和稳定性较好,值得工程应用与推广.     

基于前向线性预测和小波的FOG信号降噪算法研究

针对光纤陀螺输出信号的噪声,提出了一种处理该噪声的前向线性预测滤波与小波变换相结合的级联滤波方法,以前向线性预测滤波作为前段滤波器,采用DB4小波函数的强制阈值小波变换作为第二级滤波器。运用Allan方差法对级联滤波结果进行了分析,结果表明该级联滤波能取得较好的光纤陀螺信号降噪效果。     

海洋平台电网谐波治理

本文结合陆丰13-2平台电网系统,针对平台变频设备产生的谐波,阐述谐波的产生机理、危害,介绍了无源滤波和有源滤波工作原理,并比较了其各自特点,随后给出平台电网谐波分析过程及谐波治理方案.     

抗恶劣环境加固微机电磁兼容的设计

本文简述了在１６ＲＭＣＳ８０系列加固微机中电磁兼容设计所采取的措施，着重介绍了采用滤波、屏蔽、良好接地、隔离等技术方案，并详细记录了该系统电磁兼容测试的结果。     

国际原油运输市场周期波动分析

为研究国际原油运输市场的周期性波动特征,以波罗的海航运交易所原油综合运价指数（BDTI）为研究对象,运用HP滤波和CF滤波方法分析BDTI月度数据的周期波动特征,得出BDTI的波动周期为41．5个月的结论。     

Alpha-beta滤波在船舶动力定位状态估计中的应用

船舶动力定位系统已广泛应用于海洋工程中,状态估计是动力定位系统的重要组成部分。在工程应用中,状态估计方法主要采用基于卡尔曼滤波的算法,但是这些算法对于船舶首向的滤波效果并不理想。alphabeta滤波是一种不基于模型的稳定常增益滤波器,其结构与卡尔曼滤波类似。本文设计了一种混合滤波器,采用alpha-beta滤波对船舶首向进行滤波,扩展卡尔曼滤波对船舶横向和纵向进行滤波,以改善船舶首向的滤波效果。通过将混合滤波器的滤波效果与扩展卡尔曼滤波器进行对比,验证了alpha-beta滤波用于船舶首向滤波的可行性和有效性。     

基于FPGA的实时图像中值滤波设计

FPGA可用来并行实时处理海量的图像数据,通过利用FPGA的这一特点作为实时图像中值滤波算法的解决方案,并加以实现,详细阐述了通过优化中值滤波算法使其在ALTERA的Stratix中高效实现的具体方法。介绍了方案采用的系统结构。     

一种应用自适应滤波的新型船用综合导航系统

本文介绍一种以自适应卡尔曼滤波器为核心,以电子屏幕导航为应用手段的新型船用综合导航系统(以下简称综导)。卡尔曼滤波仍是当今船舶导航最适用的滤波方法,但普通卡尔曼滤波对被测系统动态模型和噪声验前统计的苛求,给研制高效综导带来困难。根据系统辨识理论,我们采用虚拟噪声补偿技术,对普通卡尔曼滤波器进行改造,并加进一种用来递推估计噪声统计特性的估值器,构造成自适应卡尔曼滤波器,结果令人满意。此外,以下三点也是本系统设计中的新颖之处:(1)将导航星全球定位系统(GPS)信息与劳兰C、NNSS卫导信息一并接入综导,改善综导的精度和冗余度;(2)采用一种新的防发散算法,能有效的控制自适应滤波器可能的发散;(3)驾驶员观察以电子海图为背景的显示器画面,根据船位偏离情况引导船舶航行,使导航变得既可靠又方便。我们称这种导航手段为电子屏幕导航。文章末尾给出了计算机仿真结果。仿真表明,70～80%的系统噪声和量测噪声能被抑制掉。该系统样机正在进行海上试验。     

采样时间序列的故障数据检测与滑动容错滤波

在导出采样时间序列数据滑动LS滤波的基础上，建立了一组简洁的故障数据检测与修复算法，并将故障数据修复与滤波估计相结合，构造了对突发性故障数据有良好容错能力的滑动容错滤波算法。仿真计算证实，该方法有效、可靠。     

图像目标识别之实现

为解决当前流行的巡航导弹图像目标识别及瞄准技术，主要采用了分割和归一化技术。分割是很关键的一个步骤，归一化采用了坐标平移及图像缩小技术。归一化是为使图像具有可比性。由于采用了归一化，图像目标识别具有很高的准确性。此外还采用了逐步改变标准和目标图像比值，最后使两者相同及模板匹配技术。     

非理想状态下无陀螺惯导系统的误差分析

非理想状态下，无陀螺惯导系统存在模型误差和系统误差。通过研究系统的数学模型，分析了系统的模型误差；在一种九加速度计配置方案的研究基础上，采用线性化Kalman滤波，抑制系统误差的积累。仿真结果表明，线性化Kalman滤波对系统误差有较好的抑制作用。