基于模糊逻辑控制的单脉冲雷达测距算法改进

针对某型号雷达在对飞行器的初始段跟踪测量过程中,由于受地杂波影响较大,存在跟踪稳定性较差、测距精度偏低的问题,提出对雷达测距跟踪环路采用模糊自适应扩展Kalman滤波取代模糊自适应常规Kalman滤波的方法.方法主要是通过引进估计误差方差阵的加权系数α,通过在滤波过程中对系数α进行"在线"调整,来实现对滤波器噪声方差阵的实时调整,从而优化了滤波器执行最优估计的性能,达到了增强雷达设备跟踪稳定性和提高测距精度的目的.仿真结果表明,该模糊自适应扩展Kalman滤波器跟踪目标稳定性和精度高于模糊自适应常规Kalnum滤波器.     

用成型滤波器组提高测距精度的一种方法

在许多测距系统中,精确地调整用户端回复帧的发送时刻是提高测距精度的关键。介绍了用FPGA实现的一种数字式成型滤波器组,它可大幅度地缩短发送时刻的调整步长,有效地提高测距精度,已被成功应用于某个测距系统中。     

基于最大相关峭度解卷积与形态滤波的齿轮故障特征提取

为了准确地进行齿轮故障特征提取,结合最大相关峭度解卷积和形态滤波,给出了一种新的方法。首先利用最大相关峭度解卷积恢复信号中的周期性故障特征并实现信号的降噪,再运用形态差值滤波器对解卷积后的信号进行滤波以增强信号中的冲击特征并解调出包络,最后求取包络谱以进行故障特征提取;通过齿轮断齿故障振动数据的分析,验证了方法的有效性。     

基于时间可预测性的粒子群优化盲解卷积算法

针对信道对声音信号的卷积效应,提出了一种基于粒子群优化的盲解卷积新算法。利用信号的时间可预测性作为盲解卷积的解卷测度,采用粒子群优化算法对基于该测度的代价函数进行优化求解,从而成功得到解卷积滤波器系数,实现对信号的盲解卷积。仿真实验表明,所提出的算法对于声音信号具有很好的盲解卷积效果,所恢复信号与原始信号的相关系数和重构信噪比均较高。     

多传感器最优信息融合白噪声反卷积滤波器

应用现代时间序列分析方法和白噪声估计理论,基于线性最小方差意义下按标量加权最优信息融合准则,对于带白色和有色观测噪声的多传感器单通道系统,提出了分布式融合白噪声反卷积滤波器.它由局部白噪声反卷积滤波器加权构成.可统一处理融合滤波、平滑和预报问题.给出了计算局部滤波误差互协方差公式,可用于计算最优加权.同单传感器情形相比,可提高融合滤波器精度.它可应用于石油地震勘探信号处理.一个3传感器信息融合Bernou lli-Gaussian白噪声反卷积滤波器的仿真例子说明了其有效性.     

嵌入改进SENet的卷积神经网络连续血压预测

提出了基于改进SENet卷积神经网络和自学习参数滤波器的连续血压预测方法。实验结果表明,改进SENet可以有效增加简单卷积神经网络对时序数据的预测能力,在卷积层数为二层、三层和四层时比简单卷积神经网络预测精度提升了34.8%、23.5%和36.0%,在此基础上利用自学习参数滤波器消除血压预测波形中的毛刺,最终得到平滑的连续血压预测结果。     

白噪声Wiener反卷积滤波器

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型提出了白噪声Wiener反卷积滤波器。该滤波器可统一处理滤波、平滑和预报问题,可用ARMA递推滤波器实现,适用于石油地震勘探数据处理。同多项式方法和Kalman 滤波方法相比,避免了求解Diophantine方程和Riccati方程,减少了计算负担。Bernoulli-Gaussian白噪声反卷积的仿真例子说明了其有效性。     

CNN和三维Gabor滤波器的高光谱图像分类

卷积神经网络(CNN)具有强大的特征提取能力,能够有效地提高高光谱图像的分类精度.然而CNN模型训练需要大量的训练样本参与,以防止过拟合,Gabor滤波器以非监督的方式提取图像的边缘和纹理等空间信息,能够减轻CNN模型对训练样本的依赖度及特征提取的压力.为了充分利用CNN和Gabor滤波器的优势,提出了一种双通道CNN和三维Gabor滤波器相结合的高光谱图像分类方法Gabor-DC-CNN.首先利用二维卷积神经网络(2D-CNN)模型处理原始高光谱图像数据,提取图像的深层空间特征;同时利用一维卷积神经网络(1D-CNN)模型处理三维Gabor特征数据,进一步提取图像的深层光谱-纹理特征.连接2个CNN模型的全连接层实现特征融合,并将融合特征输入到分类层中完成分类.实验结果表明,该方法能够有效地提高分类精度,在Indian Pines,Pavia University和Kennedy Space Center 3组数据上分别达到98.95%,99.56%和99.67%.     

混沌扩频测距方案研究

混沌序列以其相关性好、对初值敏感、保密性强等特性成为直接扩频通信系统中理想的扩频码。为充分发挥混沌序列测距的优点,在分析伪码测距的基本原理基础上,设计了两种混沌扩频测距的方案,利用数字匹配滤波器进行混沌码捕获的方法实现测距,分析了其测距的工作过程、捕获时间和测距精度。通过理论与仿真分析结果表明,利用混沌码作为扩频码实现测距是可行的,且具有高保密性、低截获和适合多目标测距等优点。     

Gabor滤波器的快速实现

本文提出了 Gabor 滤波器的两种快速实现方法. 这两种方法首先把 Gabor 滤波器分解为多个不同方向上有着不同参数的一维高斯滤波器的组合, 然后通过递归的方法分别实现这些高斯滤波器, 从而实现 Gabor 滤波器. 实验和分析结果表明, 本文提出的 Gabor 滤波器的快速实现方法, 不论是计算复杂度还是计算精度, 都比基于卷积的标准实现方法有着更好的性能和效果.