一种改进粒子滤波的双站无源定位跟踪算法

在非线性非高斯状态空间下，粒子滤波器是一种有效的非线性滤波算法，它的关键问题包括粒子权重的计算、粒子重采样和状态估计等。本文根据粒子滤波算法思想和双站无源定位跟踪的非线性，将粒子滤波算法用于双站无源定位跟踪问题，给出了一种改进的粒子滤波算法，并对其关键问题根据双站无源定位跟踪的特殊性进行了改进。利用Matlab进行了仿真实验，与最小二乘算法、扩展卡尔曼滤波算法进行了比较，结果表明所提算法定位跟踪精度优于其他方法。     

粒子滤波及其改进算法的比较

针对非线性、非高斯问题,建立了动态状态空间模型,详细分析了贝叶斯滤波的原理。对于满足线性和高斯的状态空间模型,卡尔曼滤波性能是最优的。但是,真实世界的非线性、非高斯问题存在,使得人们不得不寻找一种更好的滤波方法。解决非线性滤波问题最普遍的方法就是扩展卡尔曼滤波。但扩展卡尔曼滤波只适合弱非线性系统,对于强非线性系统,容易导致滤波发散。因而介绍了适用于强非线性、无高斯约束的基于序列蒙特卡罗算法的粒子滤波波器及其改进算法规则化粒子滤波器。最后对上述几种滤波器进行了性能仿真及分析。     

基于随机积分的非线性滤波跟踪算法

针对雷达系统的非线性目标跟踪存在精度低、滤波易发散等问题,提出一种新的非线性滤波算法——随机球面径向积分滤波算法(SSIF)。该滤波算法基于随机积分准则,利用随机球面积分准则和随机径向积分准则来近似函数积分。所提的滤波算法和传统的非线性滤波算法,例如扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波等相比在计算复杂度相当的情况下,不仅可以消除系统误差具有更高的跟踪精度,而且可以防止滤波发散提高滤波稳定度。通过蒙特卡洛仿真实验表明,所提出的非线性滤波算法整体性能明显优于传统的滤波算法。     

无迹卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的研究

无迹卡尔曼滤波(UKF)是重要的非线性滤波方法。无迹卡尔曼滤波方法是通过一组代表着均值和方差分布的采样点来对非线性系统进行非线性计算,在不对非线性方程线性近似的条件下,达到线性卡尔曼滤波器的滤波性能。文中在机动目标选定运动模型和滤波算法的基础上,对机动目标的运动作了仿真实验。从仿真分析中可以看出,无迹卡尔曼滤波在跟踪方面有很高的精度,与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比较,无迹卡尔曼滤波算法有较小的跟踪误差。     

一种卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的非线性滤波算法

提出一种基于卡尔曼滤波与粒子滤波的非线性滤波算法.这种方法对于状态变量服从线性变化而观测方程为非线性的动态系统模型具有显著的效果.首先使用粒子滤波对状态变量进行初估计,然后对估计结果进行卡尔曼滤波,另外推导出该系统模型下状态变量估计误差的克拉美劳下界.通过计算复杂度分析及仿真实验验证,表明新方法与标准粒子滤波算法复杂度相当,但参数估计精度要高于标准粒子滤波以及扩展卡尔曼滤波算法,估计误差甚至要低于系统模型的克拉美劳下界.     

非线性滤波算法性能对比

随着目标运动的多样性和复杂化,雷达非线性目标跟踪算法越来越受到重视。本文对目前非线性滤波的主要算法即扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波、粒子滤波的滤波模型、适用条件、性能进行了分析比较,通过一个非线性非高斯模型进行了仿真,验证了这些算法的性能,仿真结果表明非线性条件下粒子滤波算法要明显优于其它两种滤波算法。     

扩展容积卡尔曼滤波-卡尔曼滤波组合算法

传统单一线性或非线性滤波方法往往难以获得最优线性/非线性混合动态系统状态估计,针对这一问题,结合卡尔曼滤波（KF）方法可获得线性状态估计最优解、计算量小等优势,提出了一种基于KF和扩展容积卡尔曼滤波（A-CKF）的组合滤波方法。该方法将系统状态分解为线性状态与非线性状态两部分,分别采用KF和简化两次扩展容积卡尔曼滤波（STA-CKF）方法进行系统状态估计。机动目标跟踪和捷联惯性导航系统非线性对准仿真结果表明,相比于Rao-Blackwellized粒子滤波方法,新方法在保证滤波精度的前提下,使得计算成本有效降低;相比于STA-CKF方法,新方法在滤波精度和滤波实时性方面均得到明显提高。     

平方根容积卡尔曼滤波在角测量跟踪中的应用

为解决扩展卡尔曼滤波算法(EKF)在处理角测量跟踪问题时对复杂非线性状态估计收敛速度慢、估计精度低的问题,引入一种平方根容积卡尔曼滤波算法(SRCKF)。SRCKF是一类sigma点滤波方法,基于容积原则的数值积分方法计算非线性随机函数的均值与协方差,避免了EKF中Jacobian矩阵的计算,有效提高了计算效率。另外,与一般容积卡尔曼滤波算法相比,SRCKF确保了状态协方差矩阵的对称性与半正定性,有效改进了数值精度和鲁棒性。将SRCKF应用于角测量跟踪系统中,仿真结果表明,SRCKF、Unscented卡尔曼滤波(UKF)滤波精度较传统EKF有较大提高,同时,与UKF相比,SRCKF能以较快的运行效率获得较好的滤波效果。     

粒子滤波在目标跟踪算法中的应用研究

针对非高斯、强噪声背景下的高机动目标实施跟踪时,卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等算法将出现滤波精度下降甚至发散现象。粒子滤波方法作为一种基于贝叶斯估计的非线性滤波算法,在处理非高斯非线性时变系统的参数估计和状态滤波问题方面有独到的优势。以目标跟踪问题为背景,将粒子滤波与卡尔曼滤波算法进行了对比研究。     

一种扩展H∞粒子滤波方法

重要性函数的选择是粒子滤波算法的核心,本文提出一种基于扩展H∞滤波(EHF)产生重要性函数的扩展H∞粒子滤波(EHPF)算法,由于EHF滤波算法鲁棒性强、滤波精度高,且该滤波算法考虑了最新的观测数据,因此由其产生的重要性函数更接近于系统状态的真实后验概率分布.理论分析和仿真结果表明扩展H∞粒子滤波算法的滤波性能明显优于标准粒子滤波算法,扩展卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼粒子滤波算法,与不敏粒子滤波算法滤波精度相当,但计算复杂度要低于不敏粒子滤波算法,是一种有效的粒子滤波算法.     

IIR数字滤波器在定点DSP中可实现性的仿真分析

在使用定点DSP芯片实现IIR数字滤波器的工程实践中,对于给定的滤波器设计指标,当取样频率提高时,在Matlab辅助设计中能够实现的IIR滤波器,在TMS320C54x上却特性改变,甚至无法使用。对此进行了较深入的仿真分析和研究,找出了在定点DSP上实现IIR数字滤波器时,滤波器系数取值的约束条件,摸索了解决问题的基本途径。     

Improving differential detection of MDPSK by nonlinear noiseprediction and sequence estimation

A new technique is proposed to improve the performance of differential detection (DD) of M-ary differential phase-shift keying (MDPSK) significantly, applying sequence estimation. In order to obtain an appropriate representation of the received signal, a nonlinear time-variant finite impulse response or infinite impulse response prediction-error filter is used. For both filter structures the optimum coefficients are derived, assuming transmission over an additive white Gaussian noise (AWGN) channel. Delayed decision-feedback sequence estimation (DDFSE) is employed to estimate the transmitted symbol sequence. It is shown by simulations that even for decision-feedback equalization, which is a simple special case of DDFSE, a significant performance improvement of conventional DD under AWGN conditions results. In contrast to other noncoherent low-complexity receivers proposed in literature, this receiver is very robust under flat fading (Rayleigh and Ricean) conditions     

关于数字滤波器与线性相位特征的讨论

针对FIR数字滤波器具有线性相位的充要条件,本文给出了必要性命题的严格证明,即证明线性相位FIR系统的单位脉冲响应必然为奇对称或偶对称,以弥补相关教材在这一问题论述的不足。论文由该证明过程进一步指出,有限阶次的因果IIR数字滤波器不可能具有线性相位。     

硅衬底上射频无源低通滤波器的设计及版图实现

文章系统地研究了微波无源低通滤波器的设计原理及其设计方法。根据网络综合法，设计出了一个—3dB截止频率为1．2GHz的2阶低通无源滤波器，其器件参数C1、L1、C2分别为2．56pF、13．252nH和2．56pF。采用自行设计的算法，编制了相应的Matlab程序，计算出滤波嚣的版图结构参数。最后，用ADS软件对该滤波器进行了版图级的模拟验证。结果表明，该微波无源滤波器的散射参数曲线与理想元件所组成的滤波器的散射曲线相吻合，且性能好，能够满足实际应用的需要。     

一种迭代正弦频率估计硬件实现研究

 本文提出了一种基于迭代算法的八通道滤波器组单频正弦信号频率估计方法,该算法的基本思想是利用频域重叠的多通道滤波器来实现大的频率估计范围,同时提高单通道内的信噪比;还对滤波抽取后的数据进行迭代,这样即使采用运算量最小的不加权线性预测算法也能实现高精度测频,并采用FPGA实现了该算法,最后数值仿真结果证实所提算法的优异性能.     

1D and 2D economical FIR filters generated by Chebyshev polynomials of the first kind

Christoffel–Darboux formula for Chebyshev continual orthogonal polynomials of the first kind is proposed to find a mathematical solution of approximation problem of a one-dimensional (1D) filter function in the z domain. Such an approach allows for the generation of a linear phase selective 1D low-pass digital finite impulse response (FIR) filter function in compact explicit form by using an analytical method. A new difference equation and structure of corresponding linear phase 1D low-pass digital FIR filter are given here. As an example, one extremely economic 1D FIR filter (with four adders and without multipliers) is designed by the proposed technique and its characteristics are presented. Global Christoffel–Darboux formula for orthonormal Chebyshev polynomials of the first kind and for two independent variables for generating linear phase symmetric two-dimensional (2D) FIR digital filter functions in a compact explicit representative form, by using an analytical method, is proposed in this paper. The formula can be most directly applied for mathematically solving the approximation problem of a filter function of even and odd order. Examples of a new class of extremely economic linear phase symmetric selective 2D FIR digital filters obtained by the proposed approximation technique are presented.     

一种具有频率选择特性的加权伪中值滤波算法

相对于中值滤波而言,伪中值滤波具有计算快速等特点.通过引入负加权系数并使滤波窗口大小无奇偶限制,该文将原有的伪中值滤波扩展为具有负系数的加权伪中值滤波.基于Mallows样本选择概率理论,由FIR滤波器的脉冲响应来获得伪中值滤波器加权系数,使其具有和FIR滤波器一样的频率选择特性.仿真结果表明,本文提出的滤波方法在赋予了伪中值滤波频率选择特性的基础上,减小了计算量,保持了中值滤波所具有的优点,并且能够去除信号中高频的周期性干扰噪声.     

一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法

该文提出了一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法。均值漂移算法是一种最优梯度下降法,通过迭代来搜索目标,从而实现对运动目标的跟踪。而粒子滤波是一种在非线性和非高斯情形下进行跟踪的强有力方法。该文首先对图像的直方图进行改进,提出了一种基于统计直方图分布的目标模型,然后通过这个模型将这两种方法有效地结合起来。根据跟踪的过程,自适应地调整参数,能够较好地处理图像序列中由于光线变化或遮挡所带来的影响。实验证明,该文所提出的方法与均值漂移方法相比,即使在复杂的情形下,也能够准确地对目标进行跟踪。     

有源滤波器的三相四线制谐波检测新方法研究

基于瞬时无功理论的传统有源滤波器在三相四线制电路中不适用,文章针对这个问题,综合运用瞬时无功理论中的p-q方法和ipi-q方法,提出了一种新的基于瞬时无功理论的有效的三相四线制谐波检测新方法,将三相电流中的零序电流剔除,完善了p-q方法和ip-iq方法的不足,通过计算验证了该方法适用于任何三相电路,包括三相四线制电路,并且三相电压波形的畸变不影响检测结果的准确性。并用MATLAB仿真验证了该方法的准确性和有效性。该方法有效地解决了传统有源滤波器不适用于三相四线制电路的缺陷。