基于渐消记忆自适应滤波的船舶动力定位算法仿真

由于船舶在海上运动的复杂性和非线性,精确的船舶动力定位系统数学模型难以建立.为了实现有效的动力定位控制,需要应用一定的状态估计滤波算法得到所需的船舶运动低频信号.采用常规的Kalman滤波,状态变量的新测量值对预测值的修正作用下降,旧测量值的影响随着计算步数的累积而相对提高,这是引起滤波发散的主要原因之一.文章针对船舶动力定位系统中使用常规的Kalman滤波而存在的模型不精确、 不能准确表达系统噪声和测量噪声等问题,采用渐消记忆自适应滤波估算低频运动信息,在状态估计算法中引入渐消记忆因子,减小旧测量值对状态估计值的影响权重,从而增大新测量值的作用;并根据滤波发散判断准则,选择适当的渐消记忆因子值来抑制滤波器的发散,使控制器输出较为平稳,从而降低推力系统不必要的能耗.仿真实验表明,所设计的自适应滤波器的收敛性、跟踪性优于常规的Kalman滤波,有效地提高了系统的定位精度和稳定性.     

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。     

基于自适应渐消Sage-Husa扩展卡尔曼滤波的协同定位算法

[目的]针对多自主水下航行器（AUV）在航行过程中的定位精度等问题,提出一种基于自适应渐消Sage-Husa扩展卡尔曼滤波的多AUV协同定位算法。[方法]首先,改进滤波算法中的自适应滤波器,由渐消记忆指数加权得到新息协方差估计值,并引入渐消因子修正预测误差协方差,以达到调节滤波增益的目的。然后,建立多AUV协同导航模型,得到基本的协同导航滤波过程,通过对速度、加速度及位置信息的融合,实现对跟随AUV位置状态的准确估计。最后,采用此算法与EM-EKF,EKF算法分别对AUV协同导航模型进行仿真,并对结果进行对比。[结果]结果表明,在噪声协方差不匹配时,所提算法与EM-EKF,EKF算法相比均方根误差（RMSE）分别减少17.82%和24.48%,平均定位误差分别减少17.87%和22.54%;在噪声协方差时变时,RMSE分别减少42.11%和51.23%,平均定位误差分别减少34.87%和46.90%。[结论]所提算法有效改善了滤波的可靠性、精确性和自适应性。     

基于强跟踪滤波器的多传感器非线性动态系统状态容错融合估计

将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合估计方法相结合，提出基于强跟踪滤波器的多传感器数据融合估计新算法。对拥用相同采样的分布式多传感器单模型非线性动态系统，应用强跟踪滤波器，得到目标状态基于全局信息融合估计结果，并利用计算机仿结果对算法的有效性进行了验证。这些工作初步解决了Kalman滤波中由于模型的不确定性而造成估计误差值偏大情况下的状态融合估计问题，从而丰富和发展了多源信息融合理论。     

小波分析在船舶测试信号和图像消噪方面的应用

小波消噪已经成为目前信号消噪的主要方法之一，小波变换由于在时频两域都具有良好的局部性能，尤其在信号处理过程中，采样信号都不可避免地受到各种噪声和干扰的影响，利用小波分析可以对实验数据进行消噪处理。本文详细介绍了目前小波消噪的各种方法，揭示了小波消噪的数学背景和滤波特性；并阐述了针对不同信号的自身局部特性以及使用不同的小波变换函数和构造出适合的闻值之间的联系。对一个含有噪声的多普勒测试信号和一个含噪声图像分别进行了多尺度一维离散平稳小波分解和二维离散平稳小波消噪分析，仿真的结果表明：小波分析可以对信号更有效地消噪。     

雷达在明石海峡的应用

通过对日本濑户内海明石海峡的实践,进一步说明船舶雷达对航行的重要性,并阐述了雷达的正确运用。     

数字图像处理技术在通航船模试验中的应用

利用数字图像来测定船模运动参数是一种成本低、精度高的方法。该系统利用数字图像技术实现了船模试验在自然光条件下的实时测量、实时数据处理和自动操纵控制。介绍了一套多CCD摄像机的船模自动测控系统，对电视图像变形修正、船模自动识别与跟踪等关键技术进行了详细的讨论。根据船模试验的特点提出了有别与一般目标识别跟踪的方法。     

自适应滤波器在组合导航系统中的应用

为克服传统卡尔曼滤波器过于依赖模型先验噪声知识的不足，针对计程仪／SINS组合系统提出基于信息更新序列为反馈的自适应滤波器，建立相应模型。仿真结果表明，这种自适应滤波器算法简单，并能有效提高组合系统的精度。     

有效保留图像细节的自适应图像消噪方法

采用小波图像降噪方法容易去除图像的边缘细节特征,导致关键信息丢失,提出一种有效保留图像细节的自适应图像消噪方法。采用局部二值拟合方法对图像进行二值化处理,提取图像的边缘轮廓特征并进行多尺度分割,采用局部区域梯度模特征匹配方法调整邻域的大小,对图像进行全局分割,从而有效保留了图像的细节特征,在此基础上利用变尺度的小波降噪方法实现图像自适应降噪。仿真结果表明,采用该方法进行图像消噪能有效保留图像细节特征,图像消噪输出的峰值信噪比较高,说明图像质量较好,性能优越。     

小波分析在信号消噪中的应用研究

小波分析具有在频率域的多分辨能力,已广泛用于信号和图像的消噪中。在引入小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。经过信号仿真验证,这种新的阈值函数取得了较好的消噪效果,克服了采用传统的软、硬阈值函数去噪的不足。     

图像块混沌特征在海面运动目标检测中的应用

为了消除舰船目标检测中海面背景的影响,提出了一种基于图像块混沌特征的目标检测算法.该算法利用小数据量法计算图像块的最大Lyapunov指数,分析运动目标存在时背景信号混沌特征的变化,检测淹没在混沌背景信号中的目标信号.实验采用400帧图像进行检测,检测率为100%,虚警率为5%.结果表明,算法能有效地检测出海面背景下的舰船目标.     

小掠角下探测海底全掩埋雷—理论、试验与设备

回顾了小掠角下声波透射入海底的国内外研究的历史和现状,介绍主要的理论模型和一些著名的试验,对若干掩埋雷探测声纳的实现方法进行评价,并根据现有的理论和试验研究结果,对掩埋雷探测和识别声纳的设计提出建议.     

水声探测技术在水雷武器中的应用研究

随着水雷技术的进步,新型水雷的不断涌现,水雷已经从早期比较原始的爆炸物变为一种高技术设备,其中水声探测技术则是水雷武器的技术基础。从水雷武器的特点出发,分析了水声探测技术在水雷武器中的应用,介绍了用于水雷声引信的新技术。     

基于ZMNL的相关复合K分布雷达海杂波仿真

相关K分布是一种适于描述雷达海杂波的非高斯分布模型。快速、准确地模拟雷达海杂波，对雷达最优信号处理器的设计及雷达系统的模拟是十分重要的。讨论了相关K分布海杂波的建模与仿真，在K分布的自相关函数与高斯分布的自相关函数之间的非线性关系的基础上，利用修正的零记忆非线性变换（ZMNL），仿真产生了相关复合K分布雷达海杂波。仿真实验结果表明，这种方法是准确、有效、可行的。     

一种基于共享存储器的通信同步机制的实现方式

享存储器是一种能被两个CPU访问的存储器。介绍了一种通用的通信同步机制的实现方式，并结合具体应用，说明了该机制能在双机访问共享存储器的各共享区时保证数据的一致性，具有简单、实时、高效、通用的特点。     

工程物探技术在海域工程勘察中的应用

通过工程实例,论述了浅地层剖面探测、地震映像勘探、侧扫声纳、磁力测量等地球物理勘探技术在海域工程勘探中的部分应用,并简要分析物探方法的适用范围和缺陷。     

基于卡尔曼滤波的地形辅助导航

利用海底地形辅助导航是水下载体导航技术致力研究的新方向。该文利用多波束测深系统测量真实地形数据,在此实测地形图的基础上,采用ICCp算法为对准匹配算法,得到水下载体的最佳匹配位置,提高水下载体的导航精度。并利用仿真以平台式惯导系统为例,用卡尔曼滤波对惯导系统误差进行最优估计,取得了较好的效果。     

铁基形状记忆合金用于扣合键工艺修复船舶铸件

铁基形状记忆合金的特性,用作扣合键修复铸铁件裂缝的原理、步骤和适用范围。     

FIR内插滤波器结构与实现综述

在全数字接收机对多抽样率信号处理的需求下，滤波器的高效实现成为我们关注的重点。首先综述了FIR内插滤波器的三种常用结构，然后对半带滤波器、CIC(cascaded integrator-comb)滤波器的特殊结构进行了剖析，说明了各种类型内插滤波器的优缺点，给出了CIC滤波器设计参数和幅频响应的关系。最后对内插滤波器的一类特殊应用-分数倍内插滤波器进行分析，并提出了一种分数倍内插滤波器的高效实现结构。