一种基于随机理论的寻北滤波噪声影响分析方法

以寻北系统Kalman滤波器为研究对象,从滤波噪声在寻北Kalman滤波器中传播机理的角度对其影响进行分析。基于随机可控制性和随机可观测性得到了误差协方差矩阵与噪声统计特性之间的解析表达式,并利用单轴旋转式寻北系统对所提出的基于随机理论的解析分析方法进行验证。实验结果表明,利用基于随机理论的解析分析方法分析寻北系统有效而且适用,并且所得到的解析式能够更全面地表示系统的性能。     

一种基于随机理论的寻北滤波噪声影响分析方法

以寻北系统 Kalman滤波器为研究对象,从滤波噪声在寻北 Kalman滤波器中传播机理的角度对其影响进行分析。基于随机可控制性和随机可观测性得到了误差协方差矩阵与噪声统计特性之间的解析表达式,并利用单轴旋转式寻北系统对所提出的基于随机理论的解析分析方法进行验证。实验结果表明,利用基于随机理论的解析分析方法分析寻北系统有效而且适用,并且所得到的解析式能够更全面地表示系统的性能。     

基于改进无迹卡尔曼滤波的动力定位系统状态估计

动力定位（DP）船舶状态估计的准确性是影响其在海面上沿期望航迹运行或位置固定的关键因素。在DP状态估计研究中，当遇到观测噪声反常或噪声协方差与算法不符等情况时，无迹卡尔曼滤波（UKF）无法调整算法参数以适应海洋环境的变化，严重影响着状态估计的精度。鉴于此，提出一种基于误差序列协方差估计的自适应UKF，利用观测变量残差更新观测噪声协方差矩阵R。设计基于自适应UKF的状态估计器，对DP船舶纵荡、横荡和艏摇3个重要状态变量进行估计。数值仿真结果表明，提出的自适应UKF能明显降低纵荡、横荡和艏摇3个状态变量的估计误差，状态估计的准确性和滤波平滑性均优于传统UKF算法。     

相关噪声背景下声矢量阵目标方位估计

传统的矢量水听器数据处理方法将单个矢量水听器的输出用一复数向量来表示,没有充分利用矢量水听器各振速通道的正交特性,为此提出了用复四元数对矢量水听器的输出数据建模,将矢量水听器输出的三个振速分量用复四元数的三个虚部表示,保留了矢量水听器各阵元的正交性,对相关噪声有较好的抑制能力。针对声源的非平稳特性,将观测数据分成多个子段,计算每个子段的协方差矩阵并进行向量化处理,通过一正交映射,消除干扰噪声,最后对去除噪声的伪协方差矩阵做特征值分解,利用MUSIC算法原理建立目标的方位估计公式。算法降低了对声源信号平稳性要求,对相关噪声有较强的鲁棒性。     

基于距离参数化EKF滤波器的纯方位目标运动分析

针对纯方位机动目标运动分析问题,提出一种距离参数化EKF(RPEKF)滤波器设计方法,该方法能够有效降低探测平台与目标初始距离不确定性影响,提高目标运动状态估计滤波收敛性。针对水面目标典型机动形式,给出一种适用于RPEKF滤波器目标机动检测方法,基于评估目标方位角观测误差与目标运动状态协方差矩阵检测目标机动,通过重置滤波器保证目标运动状态估计滤波稳定。数字仿真分析结果表明,本文提出的算法能够实现对水面机动目标运动要素的快速无偏估计。     

源识别方法在实艇水下噪声数据分析中的应用

本文对多点同步测量方法记录的舰艇噪声数据,采取在时域上作滤波、时延补偿和互相关得到输入输出协方差矩阵,然后从输入输出协方差矩阵计算在网络意义和偏相干意义下输入对输出的贡献以及其它有用的量。     

基于信息论准则的信源数估计改进算法研究

MDL准则和AIC准则是基于信息论准则的信号源数目估计算法。针对其只适用于白噪声背景而不适用于色噪声背景的限制提出了两点改进,首先根据信号协方差矩阵特征值大小分布特点提出一种减小色噪声背景下信号协方差矩阵噪声特征值发散程度的特征值校正算法。该算法可以明显改善色噪声背景下噪声特征值的特性,使其接近白噪声条件下特征值的特性,利用校正后的特征值,MDL准则和AIC准则可以进行色噪声背景下的信源数目估计。然后为了提高检测精度,采用了基于MDL准则和AIC准则函数比值的估计方法。理论分析和仿真结果表明,改进后的MDL准则和AIC准则可以有效估计色噪声背景下的信号源数目,并且性能优于适用于色噪声背景的盖尔圆算法。     

基于分数低阶统计量的卡尔曼滤波目标跟踪算法

针对杂波干扰环境中的非高斯特性,发现海杂波噪声、闪烁噪声等具有显著尖峰的非高斯噪声,可以采用α稳定分布建立更符合实际的噪声模型。根据统计信号处理最新理论和技术,利用p阶分数相关和分数低阶协方差替代传统相关和协方差来改进Kalman滤波器,优化获得基于分数低阶统计量的Kalman滤波目标跟踪新算法(FLOS-KF)。仿真验证了FLOS-KF滤波跟踪新算法可以更好地适应非高斯复杂环境,得到稳健的跟踪效果。     

源贡献的时域分析方法

本文通过对采用多输入输出模型的舰艇水下噪声系统的分析,给出时域处理的输入对输出贡献网络解的方法;其次,给出输入输出协方差矩阵的归一化处理;最后给出输入对输出贡献的偏相干处理。方法对实际数据的应用可参见文献[3]。     

MSINS/GPS深组合导航系统中量测噪声估计

在MSINS/GPS深组合导航系统中,伪距、伪距率噪声对应的量测噪声阵R随环境、卫星位置的改变而改变,它对卡尔曼滤波器的性能影响很大.定点观测能得到量测噪声阵R的准确估计.仿真研究表明,对于MSINS/GPS深组合导航系统,当采用定点观测法估计量测噪声阵R时,卡尔曼滤波器能较好地估计导航参数误差.若适当减小量测噪声阵R,卡尔曼滤波器将提高估计导航参数误差的精度,加快收敛速度.     

概率数据相关技术在目标跟踪中的应用

介绍了目标跟踪系统和概率数据相关(Probabilistic Data Association)算法的基本原理,并对怎样将PDA算法用于杂波环境下的目标跟踪进行了详尽的叙述.     

船用光伏发电系统最大功率跟踪及自动跟踪控制研究

太阳能是一种新型的可再生清洁能源,资源丰富,对环境无任何污染,被越来越多的用在船舶上。搭载光伏发电系统的船舶具有经济性好、噪音低、振动小、安全性好及无污染等优点,已经得到了初步应用。为研究光伏发电系统在船舶上的应用,针对如何提高光伏发电系统输出功率,提高光伏发电系统的发电效率展开研究,重点对最大功率跟踪控制及自动跟踪控制技术的实现进行研究与分析。     

视频跟踪系统模型研究

针对视频跟踪系统在高精度位置控制系统中普遍应用的情况,分析了视频跟踪系统的组成和原理,分析了视频跟踪系统的硬件组成,信号去噪和目标提取算法,研究了视频跟踪系统的数学模型,给出了该模型的使用条件,有利于提高高精度位置控制系统的性能。     

光学在船模运动跟踪中的应用

本文研究光学在船模运动跟踪的应用,首先通过双目摄像机得到正确的船模特征板上的特征点,并获得其空间坐标,由此得到船模在三维空间的六自由度运动。本文主要进行图像采集、摄像机标定和空间特点的计算。最后进行仿真实验,实验结果表明本文算法可行性强。     

一种岸上目标跟踪算法

结合地面目标运动特征和地理信息之间的关系,基于图像序列配准输出的目标位置伪量测值,建立利用地理信息实现对岸上运动目标跟踪的数学描述。分析岸上不同的运动模式,设计目标运动模型集,提出基于位置滤波不确定区域与道路是否相交基础上的运动模式判别方法,给出基于运动模型动态调整的自适应滤波算法。仿真结果表明,提出的方法和算法是有效的,具有重要的应用参考价值。     

FPGA在舰载视频光电跟踪系统的应用

近年来,舰载视频光电跟踪系统在海洋资源探测、海洋环境检测、海上救援等领域发挥着越来越重要的作用。在军事领域,舰载视频光电跟踪系统是武器装备的重要辅助设施,它能够实现对海面目标的跟踪、监控和搜索。本文对FPGA组成原理和开发设计流程进行深入研究,在此基础上,设计实现了基于FPGA的舰载跟踪系统。     

多目标干扰环境中威胁目标自动跟踪方法

针对多目标干扰环境中威胁目标发现与跟踪困难的问题,研究一种基于随机有限集(RFS)的高斯混合概率密度假设(GM-PHD)滤波的算法,建立目标的随机有限集形式的运动和观测模型,利用卡尔曼滤波的预测和更新过程,对被动声呐输出的多目标方位和窄带线谱同时进行跟踪,利用所提取窄带线谱能量作为不同方位目标的输出检测量,可实现对包含线谱的窄带威胁目标的自动跟踪。试验数据的处理结果表明,所提方法可以实现在多目标的复杂情况下对感兴趣的威胁目标的自动跟踪。     

潜艇跟踪过程中声呐浮标的作战使用

为了提高反潜航空兵跟踪潜艇的效率,在声呐浮标基本组成的基础上,提出声呐浮标在跟踪潜艇时的战斗使用方法,即保持连续目标接触法和保持周期性目标接触法.分别对使用这2种方法时浮标障的布放形式进行了分析,并就声呐浮标跟踪潜艇时的战术质量指标进行了定量计算.研究结果对我海军当前航空兵反潜有一定的现实指导意义.     

一种新的密集杂波环境多目标跟踪算法

针对传统联合概率数据关联算法的不足,综合考虑关联精度和工程实践性,提出了一种新的改进关联算法.先通过设定阈值得出近似关联矩阵,去除小概率事件;然后进行同源划分,构建各个独立区域内的确认矩阵,综合考虑候选回波离关联门中心的距离和关联门内的候选回波数目这2个因素的影响,最后按照概率数据关联滤波相同的方式对状态进行估计.该算法减少关联矩阵数量,降低关联概率计算难度,可有效解决JPDA算法计算量过大的问题.仿真实验结果表明,该算法具有较高的关联精度和跟踪成功率,便于工程实现.     

主动轮廓模型在运动舰船目标跟踪中的应用

应用数字图像处理技术对视频监控系统中的舰船目标进行运动检测与跟踪。针对水面环境存在的复杂变化,选用混合高斯背景模型的方法构建实时背景模型,应用背景差分法检测出监控画面中的运动舰船区域,并得到舰船目标的初始轮廓,再利用主动轮廓模型方法,提取运动舰船目标轮廓,并利用舰船轮廓实现目标跟踪。实验表明,算法可对目标轮廓进行较好地跟踪,并且复杂度较低。