离散LTI系统的Kalman滤波的自适应算法

运用现代时间序列分析方法 ,提出了一类线性时不变离散随机系统的自适应稳态 Kalman滤波算法 ,该算法应用白噪声估值器理论对 ARMA新息模型进行在线辨识 ,可进行简单的自适应滤波处理 ,仿真例子说明了算法的有效性。     

误差有界下的音频驻波液位估计算法

该文提出了一种在误差有界下的音频驻波液位估计算法.首先根据音频驻波的测距原理构造关于驻波波长的非线性状态方程和线性观测方程,其中将麦克风的观测误差和扬声器的状态误差建模为有界区间噪声的形式;再根据建立的系统模型和确定的误差界限,利用基于区间置信结构的状态估计算法估计出音频驻波的波长;最后根据波长的估计值换算出液位的高度...     

离散LTI系统的Kalman滤波的自适应算法

运用现代时间序列分析方法,提出了一类线性时不变离散随机系统的自适应稳态Kalman滤波算法,该算法应用白噪声估值器理论对ARMA新息模型进行在线辨识,可进行简单的自适应滤波处理,仿真例子说明了算法的有效性。     

机载激光雷达回波形心算法修正及硬件验证

针对推扫式机载激光雷达系统实时探测、回波信号微弱等特点,基于常见高斯回波波形,研究高效、精确、易于硬件设计的回波时刻提取算法,实现高精度距离探测.本文通过分析传统波形形心算法的精度及存在的问题,为降低硬件实现时数据精度受损、噪声干扰等对算法的影响,提出一种基于中位数法修正的形心算法,可有效减弱算法硬件实现时的形心分层现象,并利用MATLAB建立数学模型进行仿真实验.结果表明,与传统形心算法以及高斯拟合算法相比,此算法具有较好的稳健性,在信噪比为5 d B时,测时精度可达到0.5 ns,与传统形心算法相比,精度提高了45%,信噪比较高时精度高于高斯拟合算法,可实现0.01 ns理论精度.该修正算法简洁高效,在不增加系统复杂度的前提下,可对形心计算结果做出实时判断与修正.由于算法运算简单,适于向FPGA平台进行移植.该算法已用于推扫式激光雷达系统的信息处理电路,通过基于FPGA的板级测试,验证了理论分析的正确性,可实现±7.5 cm的测距精度,且满足实际应用中对实时性的要求.     

微弱高频CW信号的自适应滤波

高频电报(CW)是强噪声背景下战术应急通信的主要工作方式,由于高频信道是典型的随参信道,不可能事先已知干扰噪声的统计特性。该文提出了一种基于ARMA新息模型的CW信号自适应Kalman滤波方法,以解决高斯背景下高频电报系统干扰噪声方差未知的问题。根据CW信号的时频域特征定义状态空间随机信号模型,构造ARMA新息模型,通过在线辨识新息模型参数来估计Kalman滤波增益,实现CW信号的自适应跟踪滤波。仿真结果表明,该方法能够有效估计微弱高频CW信号时域波形,算法可递推实现,实时性强。     

基于倒谱分析的实时广播音频相似度快速比对算法

为了解决广播音频中经常存在噪声干扰和时间延迟导致音频比对结果不准确的问题,提出具有延时自适应意识的音频比对算法。针对常用算法中测量音频特征距离抗噪性能差的不足,采用倒谱对两音频的混合信号分析,并利用倒谱对功率谱中的等距离频率成分有很强的分辨能力这一特性来进行自适应延时估计和比对;为比对不同情况的两音频都可得到准确的相似度,提出对其中一音频加入短延时,再将两音频叠加混合后做倒谱分析;并根据加入不同短延时的效果选择出最优短延时,进一步提升算法性能。使用真实广播不同节目中截取出来的多个音频,在无噪声和不同信噪比加性高斯白噪声条件下,通过仿真实验评估了所提出算法的性能,比较了不同信噪比下的延时估计结果和音频相似度。实验结果证明,所提出方法的延时估计结果和比对结果优于现有算法,在低信噪比（SNR= 2dB）下,也可以达到90.36%的音频比对匹配精度,且计算速度能够达到实时比对的要求。     

GPS/SINS组合导航系统中自适应滤波器

在系统模型和噪声统计特性不确定的情况下,引入了自适应滤波算法,通过调整遗忘因子,实时地对系统噪声和观测噪声进行在线估计和修正。仿真结果表明,自适应滤波效果优于Kalman滤波。     

一种基于极大似然准则的自适应卡尔曼滤波算法

在系统不能确切建模或模型本身会产生改变的应用场合，传统卡尔曼滤波算法的性能受到直接影响，甚至无法正常应用。基于标准卡尔曼滤波假设，利用极大似然估计准则推导了一种新的自适应卡尔曼滤波算法，这种滤波算法的主要思路是利用新息序列对系统和量测噪声方差阵Q和R实时估计和调整，以实时反映系统模型的变化。在相关理论分析的基础上，针对低成本惯性／GPS组合导航系统对这种自适应卡尔曼滤波方法的性能进行了仿真分析，与传统卡尔曼滤波算法进行了比较，探讨了这种算法的实用性。     

雷达信号处理系统仿真设计

针对强噪声背景下雷达信号处理困难的问题,提出一种基于Lyapunov指数的雷达信号处理算法,建立相应的Duffing系统仿真模型,利用Lyapunov指数求解该模型由混沌态跃变为周期态的阈值,提取出回波信号频率,根据其多普勒频移计算出导弹与目标间的相对速度。仿真结果表明,该系统的最低检测门限可达到-70dB以下。     

BAQ压缩回波数据的噪声影响分析

星载SAR下行数传链路易受噪声干扰,降低了回波数据质量。针对星载SAR下传链路中的回波数据压缩受噪声干扰的影响,构造了解压缩回波数据误差矩阵,将误差矩阵分解为3个具有各自含义矩阵,建立了噪声对BAQ压缩的影响模型。最后利用RADARSAT-1的实测回波数据进行了仿真实验,基于SAR图像质量评价指标的评估结果表明了分析的正确性。