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。     

卡尔曼滤波器在船舶运动模型参数辨识中的应用

船舶航行在广阔洋面时,由于速度极快,因此具有很好的机动性,但遇到恶劣天气时,会面临很大的控制难题,尤其是控制信号的传递和导航数据的传输过程中会面临较强的干扰问题。本文主要研究船舶运动模型参数的辨识问题,采用卡尔曼滤波器对输入信号进行处理,能够主动分离出有用信号和噪声信号。在滤波过程中,通过对滤波参数进行提取,能够提高滤波效率,显著改善了船舶运动控制的水平。     

滤波电容参数对船用中频逆变电源稳定性影响研究

中频逆变电源作为现代舰船中的一种重要供电电源,其输出电压要求具有良好的动态和稳态品质。根据某型船用中频逆变电源因部分滤波电容失效导致输出电压振荡的故障情况,分析了中频逆变电源的波形控制方法和数字化过程对控制系统的主要影响,通过将零阶保持器、状态观测器等环节的合理近似化简,讨论了滤波电容参数与控制系统稳定性之间关系。分析结果表明,将单个电容改为2个并联不一定能提高电源的可靠性,在电容并联数量的设计上需考虑与控制系统的关系,利用1台10kVA400Hz逆变电源验证了结论的有效性。     

船舶结构运行模态参数辨识研究

运行模态分析是仅基于结构运行状态下的响应来提取结构模态参数的一种方法,通常假设环境激励为白噪声进行分析。实际上,船舶航行过程所受激励十分复杂,不能简单地假设为白噪声激励,由主机和螺旋桨等产生的确定频率激励同样存在。因此,航行中船舶所受激励可以假设为白噪声和简谐激励同时存在。进一步讨论了运行模态技术在船舶结构振动分析中应用的可行性和前景。研究使用带阻数字滤波技术滤除激励中的简谐成分来提高结构真实模态的辨识精度。讨论了自互功率谱密度法,并研究使用此方法提取同时受白噪声和简谐激励作用的简支梁的模态参数。实验结果表明该方法能够较准确地识别出同时受白噪声和简谐激励的结构模态参数。这对于分析航行中船舶有害振动结构的模态特征,并实施有效的减振优化措施具有很广泛的实际意义。     

粒子滤波在机动目标自适应参数辨识算法中的应用

针对目前机动目标跟踪算法无法有效跟踪反舰导弹末段机动的问题,提出一种引入粒子滤波算法的参数辨识模型.通过仿真分析目标作匀速圆周运动情况下该算法的跟踪性能.结果表明,该算法可有效提高跟踪收敛速度和精度,具有一定工程实际意义.     

SAR图像技术在船舶目标检测和参数提取中的应用

SAR技术飞速发展,大量的船载SAR系统已经运用到了船舶目标检测和参数提取中。本文在传统的船舶目标检测的基础上进行改进,提出基于分解理论的极化SAR图像船舶目标检测,并在检测过程中利用边缘检测模板和Freeman分解理论提取边缘信息,解决边缘模糊的问题。本文还提取船舶目标的运动参数。最后进行仿真实验,实验结果表明本文具有可行性和一致性。     

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。     

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。     

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。     

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。