A New Range Sidelobe Suppression Technique for Randomly Intermittent Spectra HF Radar Signal

The randomly intermittent spectra (RIS) signal is employed to combat spectrum congestion in radar and other radio services to evade the external interferences in high-frequency (HF) and ultrahigh-frequency (UHF)bands. However, the spectra discontinuity of the signal gets rise to high range sidelobes when matching the reflected echo, which is much more difficult for targets detection. So it is indispensable to investigate the technique for sidelobes suppression of the range profile when RIS signal is utilized, This paper introduced a new processing technique based on time domain filtering to lower the range sidelobes. A robust and effetive algorithm is adopted to solve the coefficients of the filter, and the restriction on the desired response of the filter is derived. The simulation results show that the peak range sidelobe can be reduced to -27dB from -9.5dB while the frequency band span (FBS) is 200kHz.     

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。     

水下机器人近水面横摇运动的解耦控制

水下机器人在近水面低速航行时,为了有效克服海浪干扰的作用,提高水下机器人横摇控制的性能,依据解耦控制理论和零航速减摇鳍的工作原理,在水下机器人水平面运动耦合模型的基础上运用解耦控制方法进行横摇控制.该方法将水平面运动耦合模型分解为横荡、横摇和艏摇三个子系统进行分析,根据期望性能指标配置横摇子系统模型的极点,并将均方差最小线性递推滤波算法引入到状态信号的反馈通路中.通过对各种海情下水下机器人的横摇运动姿态进行仿真,结果表明:该解耦控制方法可应用于水下机器人近水面横摇运动的控制,其控制结果良好.     

基于自适应联邦滤波的列控车载设备测速测距算法

基于转速传感器技术,提出1种列控车载设备测速测距算法,由自适应参数列车运动模型、空转/滑行时列车速度校正模型和基于联邦滤波的融合算法3部分组成.先建立列车运动模型,利用自适应参数更新列车运动模型和系统状态噪声,估计单个转速传感器所在轮对的速度和加速度;当检测到轮对空转/滑行时,利用设计的速度校正模型计算列车运行速度,并...     

船体梁采样频率和滤波频率确定方法

船舶在恶劣海况中航行时,船中部的实测应力含有静应力、波浪诱导应力与高频砰击应力等多种成分,应力监测系统中采样频率和滤波频率的选择好坏直接影响后续的数据分析,进一步影响相关人员对船体健康状态的判断.通过对不同应力成分的频率特征分析,分别提出适合实船运用的采样频率、滤波频率确定方法,并通过模型试验验证方法的准确性.     

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.     

一种基于加速度及轮速信息的参考车速估计方法

以两轮驱动轿车为研究对象,提出了一种基于加速度及轮速信息的参考车速估计方法。以Kalman滤波为基本算法,结合试验分析,通过估计系统噪声特征和修正量测方程,改进了算法对加速度量测信号静态偏差变化的跟踪能力,提高了参考车速的估计精度。利用该方法估计参考车速具有不依赖大量试验、计算量小的特点,适于实车应用。     

基于Matlab分析的Gabor滤波技术和SVM在交通标志识别中的应用研究

本文将现代统计学理论中的支持向量机技术与Gabor滤波技术相结合,提出一种基于支持向量机的交通标志识别方法,并使用MATLAB工具设计出一个简单的实验验证平台。整个系统由图像处理、特征提取、SVM分类器3个模块构成。首先对数码相机采集到的图像进行色彩分割处理,将得到的GRAY图进行Gabor滤波处理,将提取到的特征量与数据库中的基准元素通过使用SVM算法进行分类,最终实现了对交通标志的准确识别。     

Kalman算法在纯电动汽车SOC估算中的应用误差分析

针对纯电动汽车电池组的工作状态和输出特性,分析了模型参数的变化对Kalman算法估算精度的影响.指出了纯电动汽车应用Kalman滤波算法估算SOC应考虑的因素,并结合电池模型参数的变化提出了Kal-man方程修正方案.最后通过电池的城市工况模拟试验,验证了分析的正确和可行性.     

基于加速度区间判断的坡道识别方法

介绍了坡道识别的原理;在功率谱分析的基础上,设计了纵向加速度滤波算法,通过比较汽车在坡道上行驶时用加速度传感器测得的加速度数值与汽车纵向速度经差分后获得的加速度数值之间的差异,进行了基于加速度区间判断的坡道识别方法研究;完成了水平道路的加速度比较试验和坡道识别的实车试验,并在此基础上进行了基于坡道识别的换挡规律设计。实车试验结果表明:该方法能够进行坡道识别,并具有简单、实用、高效的优点;这种基于行驶环境识别的控制是未来汽车控制技术发展的方向。