一种改进的EKPF算法在固定单站无源定位中的应用

本文针对EKPF算法在固定单站无源定位目标跟踪的应用中运算量大、实时性差的问题,通过对部分粒子进行EKF采样,将EKPF算法进行改进,改进的EKPF算法不仅有效降低了运算量,同时增加了粒子的多样性,使粒子集更能体现概率密度函数的真实分布。Matlab仿真表明,与传统的EKPF算法相比,改进算法在保证滤波性能基本不变的前提下,算法运算量大幅下降。     

基于修正SUKF的固定单站无源定位跟踪算法

针对基于超球面单形采样策略的SUKF在初始误差和观测误差较大时滤波性能下降的问题,以固定单站无源定位目标跟踪为应用背景,引入后向平滑处理,并结合系统模型特点对算法作进一步的优化,提出一种修正的SUKF算法。理论分析和仿真实验表明,文中所提算法相对于传统UKF和SUKF算法,在运算开销增加不大的前提下,有效提高了算法的稳定性和滤波精度,具有一定的工程实用意义。     

基于改进SRUKF的多机无源定位跟踪算法

SRUKF能够解决UKF在滤波过程中由于噪声和计算误差导致的误差协方差阵负定的问题,但也付出了增加运算量的代价。以多机编队对地面辐射源进行无源定位跟踪为应用背景,提出了一种改进的SRUKF算法。该算法采用比例修正的最小偏度单形采样策略,减少采样点的同时又能基本保持算法精度;借鉴简化UKF的思想,针对此应用背景下的线性化状态方程,对状态和状态误差协方差平方根的一步预测采用KF进行递推,从而进一步降低运算量。仿真结果表明,相对于采用比例对称采样的标准SRUKF算法,文中所提算法不但能够保持计算精度,而且减小了运算量,具有一定的工程实用意义。     

基于UT的混合粒子滤波单站无源定位算法

为利用无源固定单站对运动辐射源快速定位,将粒子滤波和UT(unscented transformation)应用于单站无源定位,给出了一种基于UT的角度约束采样混合粒子滤波无源定位算法,该算法从UKF滤波得到建议分布,从该建议分布采样时引入角度测量对状态变量的约束,可以减少粒子滤波用于高维情况时所需的粒子数目,改善滤波性能.与EKF、UKF(unscented kalman filter)以及基于EKF的混合粒子滤波算法的仿真比较表明,本文算法在滤波收敛速度、跟踪精度以及稳定性方面优于其它算法,估计误差可以接近Cramer-Rao下界.     

基于施密特正交变换UKF的单站无源定位算法

在单站无源定位系统中,UKF算法由于采用UT变换,算法的性能虽然要优于EKF及衍生算法,但是增加了计算量。为了减小UKF算法的计算量,易于算法的实时实现,提出了一种基于施密特正交变换的UKF滤波算法。该算法在遵循采样点选取准则的前提下,对所选取的采样点进行施密特正交变换,减少了采样点的数量。计算机仿真结果表明,该算法在保证定位跟踪滤波精度的前提下减小了计算量,提高了计算效率。     

基于SMSS-UKF的机载单站无源定位算法

基于机载单站无源定位中常用的扩展卡尔曼滤波具有近似线性方程的雅可比矩阵计算困难、不敏卡尔曼滤波(UKF)具有计算量较大的问题,提出了基于改进的变尺度最小斜度不敏卡尔曼滤波(SMSS-UKF)的机载单站无源定位算法,该方法采用最小斜度采样策略进行Sigma 点采样,减少Sigma点提高计算效率,利用变尺度不敏变换克服了采样点非局部效应问题。同时,针对大部分定位跟踪模型中状态方程为线性方程的特点,依据在线性状态方程情况下的贝叶斯理论,运用卡尔曼滤波状态预测的方法进行UKF的最优状态预测,使状态预测避免了不敏变换的数值近似误差和Sigma采样点计算的复杂性,提高了算法的运行效率和滤波精度。仿真实验的结果证明了SMSS-UKF滤波算法的有效性。     

基于角度约束采样的单站无源定位混合粒子滤波算法

为实现固定单站对运动辐射源的快速定位,该文给出了一种基于角度约束采样的混合粒子滤波算法。该算法从EKF(Extended Kalman Filter)滤波得到建议分布,利用角度测量对状态变量的约束关系从建议分布产生所需粒子,可以减少粒子滤波用于高维情况时所需的粒子数目,改善滤波性能,降低运算成本。结合利用多普勒变化率和角度测量的单站定位方法,与EKF,UKF(Unscented Kalman Filter)以及一般混合粒子滤波算法的仿真比较表明,该算法在滤波收敛速度、跟踪精度以及稳定性方面优于其它算法,估计误差更接近Cramer-Rao下界。     

基于角度约束采样的单站无源定位混合粒子滤波算法

为实现固定单站对运动辐射源的快速定位,该文给出了一种基于角度约束采样的混合粒子滤波算法。该算法从EKF（Extended Kalman Filter）滤波得到建议分布,利用角度测量对状态变量的约束关系从建议分布产生所需粒子,可以减少粒子滤波用于高维情况时所需的粒子数目,改善滤波性能,降低运算成本。结合利用多普勒变化率和角度测量的单站定位方法,与EKF,UKF（Unscented Kalman Filter）以及一般混合粒子滤波算法的仿真比较表明,该算法在滤波收敛速度、跟踪精度以及稳定性方面优于其它算法,估计误差更接近Cramer—Rao下界。     

基于UPF的GPS/SINS组合导航系统设计

建立了GPS/INS非线性误差模型,利用UPF滤波算法实现了该组合系统定位功能,一方面针对UKF估计误差协方差极易非正定的问题进行了正定化处理;另一方面在粒子滤波环节针对重采样导致的粒子多样性降低的问题,增加了MCMC移动步骤.实验结果表明:应用UPF实现的组合导航系统定位精度明显优于EKF和UKF,且定位误差波动幅度较小,既能够满足非线性系统的导航精度要求,又能够满足定位系统对滤波稳定性的要求.     

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。     

欠采样与过采样技术研究

数据采集面临两类问题:要有更高的采样率,来满足对高频信号的采样需求;能有更大的采样动态范围,来满足对微弱信号的采样需求。欠采样技术和过采样技术的出现很好地解决这两个问题。文章将解析欠采样和过采样的基本原理,并利用欠采样和过采样解决实际遇到的问题。     

基于DSP的新型SPWM算法研究与实现

通过分析各种SPWM采样算法的优点与缺陷,提出了一种新的SPWM采样算法,并采用Matlab软件计算出在该算法下开关器件的开通与关断时刻点,同时将其与规则采样法、切线采样法的时刻点比较。结果表明：新型的采样算法产生的SPWM脉冲比规则采样法、切线采样法更接近自然采样算法产生的脉冲,计算量远远小于自然算法,体现了该新型采样算法的优越性。最后通过DsP验证该新型算法的可行性。     

采样时钟抖动在弱光信号检测中的影响分析

信号采样是弱光信号检测的关键技术环节,由于采样时钟抖动引起的采样信号的输出误差会影响后续的信号检测和处理。为此,分析了输入光信号为近高斯分布波形时由时钟抖动引起的采样误差,推导出了采样输出的信噪比损失公式,讨论了采样带宽、输入信噪比以及信号脉宽对输出信噪比损失的影响,最后以取样积分检测技术为对象,计算了在不同累积次数的条件下采样抖动对取样积分检测性能的影响,对弱光信号检测中的采样时钟选取具有一定的指导意义。     

Inside packet sampling techniques: exploring modularity to enhance network measurements

Traffic sampling is viewed as a prominent strategy contributing to lightweight and scalable network measurements. Although multiple sampling techniques have been proposed and used to assist network engineering tasks, these techniques tend to address a single measurement purpose, without detailing the network overhead and computational costs involved. The lack of a modular approach when defining the components of traffic sampling techniques also makes difficult their analysis. Providing a modular view of sampling techniques and classifying their characteristics is, therefore, an important step to enlarge the sampling scope, improve the efficiency of measurement systems, and sustain forthcoming research in the area. Thus, this paper defines a taxonomy of traffic sampling techniques resorting to a comprehensive analysis of the inner components of existing proposals. After identifying granularity , selection scheme , and selection trigger as the main components differentiating sampling proposals, the study goes deeper on characterizing these components, including insights into their computational weight. Following this taxonomy, a general‐purpose architecture is established to sustain the development of flexible sampling‐based measurement systems. Traveling inside packet sampling techniques, this paper contributes to a clearer positioning and comparison of existing proposals, providing a road map to assist further research and deployments in the area. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

Complex bandpass sampling and direct downconversion of multiband analytic signals

The kernel concept of the software defined radio architecture is to eliminate the analogue mixers and to place analogue-to-digital converters as near the antenna as possible. Bandpass sampling can be used for direct downconversion without analogue mixers. In this paper, we report an efficient method to find the ranges of valid bandpass sampling frequency for direct downconverting multiple bandpass analytic signals (single-sideband RF signals). The algorithm results in the ranges of valid bandpass sampling frequency for the complex signals in terms of bandwidths and band positions of the single-sideband RF signals. Compared to real bandpass sampling, the valid sampling frequency ranges are easier to find and the ranges thus obtained having much wider interval than those of real sampling. As a consequence, the complex sampling scheme is more flexible in choosing sampling frequency and more robust to the sampling frequency variation. Furthermore, if spectral inversion is not permitted, then in some cases there will have no applicable sampling frequency under Nyquist rate for real sampling.     

周期非均匀采样多带信号时最优参数的确定方法

 以采样完全重构为基础,提出了一种周期非均匀采样多带信号时的采样阶数、单通道采样周期等参数最优值的确定方法;同时以此方法的构建思想作为指导,推导出了采样阶数固定时最优单通道采样周期以及单通道采样周期固定时最优采样阶数等确定方法.最后,通过实例验证了通过该方法确定参数可保证周期非均匀采样多带信号时的采样频率降到最低.     

数字信号抽取与插值不同次序的频域分析

在数字化信号的处理过程中，改变数字信号的抽样率是经常的事。本文主要从频域来分析抽取与插值的不同次序对数字信号处理的影响。首先，我们简单介绍了抽取与插值系统。然后重点介绍抽取与插值不同次序的频域分析。根据抽取与插值的不同次序，我们分两种情况对信号基带频宽的损失进行分析。通过对比两种情况对信号基带频宽造成的损失量，使我们对抽取与插值的不同次序，对数字信号处理的影响有深入的认识。     

周期非均匀采样信号的重建中的优化子频带划分

对于周期非均匀采样,由于每个均匀采样流的采样率通常都是小于Nyquist率的,因此,采样信号频谱中会发生频率混叠。这表明在采样信号的重建频带内将会有多于1的谱分量。因为不是所有的与重建频带相交的谱分量都会覆盖整个重建频带,所以有必要将重建频带分成若干个子频带进行分析,构造内插函数,这样有利于减小重建所必需的最小采样率。本文提出一种优化的子频带划分方法,通过该方法在重建频带上定义子频带,能在保证重建所需的采样率最低的情况下使子频带的个数最少,这对于简化内插滤波器的结构有重要的意义。     

A/D采样在软件无线电中应用的研究与实现

对软件无线电中的采样方法进行了探讨,分析了三种采样方法的实现原理,给出了基于软件无线电的三种A/D采样方法的实现方法,并对各自的应用范围进行了讨论,并结合实例,论述了A/D采样的设计方法。     

一种适于时差法超声流量计的自适应采样方法

针对超声流量计高精度、低功耗的要求,提出一种自适应采样方法,克服了周期性采样的不足.该方法以相邻二次采样的时差变化率作为动态控制采样周期的主要指标,可根据流体流动情况自动调整采样周期.通过对自适应和周期性采样算法的实验数据进行比较分析,自适应采样方法不仅能在流体波动环境中显著提高计量精度,而且还可以在流体处于稳定时降低系统功耗.