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.     

自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法

将一种变结构多模型算法——自适应网格交互多模型(AGIMM)算法和不敏粒子滤波(UPF)算法相结合,提出了自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法(AGIMMUPF).该算法通过自适应网格实现了模型自适应,从而以较小的模型集合覆盖了目标大范围的机动,并以此来克服固定结构交互多模型粒子滤波(IMMPF)算法存在的缺陷,同时各模型滤波算法采用不敏粒子滤波(UPF)算法,使重要性密度函数融合了最新量测信息,更好地逼近真实状态的后验概率分布.通过计算机仿真证明,提出的算法可以有效提高IMMPF的费效比.     

基于观测器的半主动悬架仿真和实车控制

基于Kalman滤波算法设计了一个状态观测器,利用测得的簧载和非簧载质量加速度信号估计半主动悬架的簧载质量绝对速度以及簧载和非簧载质量之间的相对速度,并且基于这两个速度构建了天棚控制策略.仿真和实车试验表明,该状态观测器能较准确地估计这两个速度信号;与被动悬架相比,天棚控制有效提高了悬架的平顺性.     

安全阀试验台的研制

介绍了安全阀试验台的用途、系统组成以及测试原理.     

舰船多目标识别中的一种抗碎云干扰方法研究

随着计算机图像处理技术的飞速发展,各种智能化的目标检测设备已经被广泛应用在舰船目标的识别中,通过采用智能目标检测算法,智能设备能够对舰船的特征进行快速学习,然后进行计算机处理后,就能够快速准确地对目标的状态进行判断。但是,在目标数据获取的过程当中,常常会受到碎云的干扰。因此,本文主要介绍了一种改进后的目标识别算法,该算法能够显著降低碎云的干扰噪声,通过加强目标的特征信号,能够在碎云干扰情况下,快速对目标的特征进行定位和提取,通过对有用信号的滤波和模式识别,有效改善了对舰船多目标的识别效果。     

动力定位系统自适应滤波技术

与普通船舶相比,耙吸挖泥船变吃水作业动力定位的滤波器设计,不仅需要考虑到模型偏差,还需要考虑到模型的时变性和突变性。本文采用Sage-Husa自适应滤波和强跟踪卡尔曼滤波相结合的改进自适应滤波算法,前者滤波精度高但自适应能力有限,后者应对突变的能力较强但精度有限。由仿真实验可以看出,二者的有机结合很好地解决了耙吸挖泥船变吃水作业动力定位的滤波问题。     

基于频率及F-K域联合应用的地震波去噪技术研究

地震反射波勘探是铁路工程地质勘察的一种重要地球物理勘探方法,地震波数据的处理直接关系到数据的解译质量,提高信噪比是关键环节。针对单一去噪技术,难以获取高信噪比地震数据的难题,以某一在建铁路项目地裂缝勘察的地震波数据为例,详细研究各种有效波及干扰波的性质和特征,建立一种频率域滤波、声波衰减和频率-波数域(F-K)滤波联合应用的去噪技术。结果表明:该技术能有效去除和压制干扰波,增强有效波能量,去噪效果明显。     

变时窗滤波技术压缩瞬变电磁测深数据

研究目的:对采样密度高、数据量大的等间隔瞬变电磁测深数据进行反演解释时,必须对数据进行无损滤波和压缩,得到反映信号衰减规律的不等间隔类对数采样瞬变电磁测深数据.本文特对此进行研究.研究结论:在瞬变测深晚期,尽管数据信噪比非常低,利用变时窗滤波技术仍然可以获得符合规律的瞬变衰减曲线.因此,变时间(时窗)依赖滤波方法是对密度非常大的等间隔瞬变电磁测深数据进行无损压缩的良好工具.     

双边带幅度调制及其MATLAB仿真

调制解调技术直接决定着通信系统质量的好坏,是通信系统中的一个重要研究方向。双边带幅度调制是一种重要的模拟调制技术,在实际通信系统中得到了较多的应用。利用MATLAB/Simulink,可以在计算机上实现对双边带幅度调制过程仿真,从而为实际应用和设计通信系统提供了一个便捷、直观的平台。     

基于推广卡尔曼滤波的无源定位系统仿真

在现代电子战、信息战环境中，由于利用目标辐射电磁信息的无源探测定位系统具有自身隐蔽和探测距离远等优点，因此它具有重要的应用价值，并已成为当今非线性跟踪与估计研究领域的热点问题、针对无源定位中状态空间模型非线性和程度较高所引起的滤波发散问题，分析总结了推广卡尔曼滤波(EKF)次优递推滤波过程，最后给出滤波方程及仿真结果．