基于压缩感知的塔康方位估计算法

塔康(tactical air navigation,TACAN)信号峰值检测后的离散数据呈随机采样特性,为避免Kalman算法产生滤波发散问题并有效减小对数据量的需求,提出一种基于压缩感知理论的方位估计方法.通过对塔康信号的角度空间进行稀疏分解和观测值压缩,优化重构原始包络信号进而获得方位估计值.仿真实验证明了该算法的性能,与最小二乘拟合算法相比,在保证估计精度的同时进一步降低了峰值数据量,大大减少了计算过程中的冗余,并且在信噪比较大的情况下,方位估计准确度较最小二乘拟合有一定提高.     

基于最小二乘迭代算法精确估计塔康方位参数

对中频数字化技术的塔康视频信号方位估计进行了研究。首先通过搜索PAM信号的峰值,得到由随机峰值点组成的包络信号;再根据确定的信号形式,采用最小二乘迭代算法估计出包络信号的方位参数。不需要寻找正斜率拐点和脉冲对译码,通过迭代运算能减小运算量和计算机内存,在对峰值进行拟合过程中,能有效抑制噪声的影响,提高参数估计精度。计算机仿真验证了其有效性。在3 dbW的功率信噪比下,估计误差不超过0.5°,满足塔康系统的方位误差为2°的要求。与传统方法相比,该方法具有实现简单、高精度的特点。     

基于下变频器AD6654的塔康中频数字化接收机设计

分析了塔康地面信标的信号特征,讨论了数字下变频器AD6654的特性、结构、接口操作和寄存器配置方法,并在此基础上利用AD6654芯片设计了塔康地面信标信号的中频数字化接收机,通过实际信号的采样分析,验证了方案的可行性。     

塔康脉冲峰值滑动窗检测与方位包络拟合方法

针对在低信噪比情况下塔康(tactical air navigation,TACAN)峰值检测误差大、脉冲形变和易丢失等问题,提出了滑动窗方法检测塔康钟形脉冲峰值.设计了与塔康钟形脉冲匹配的滑动窗,通过多次滑动比较窗中离散点与首尾点幅值来判断脉冲到达时刻,累加离散点做归一化估计峰值,采用最小二乘算法拟合周期内各峰值点估计包络,剔除偏差包络分布较大值并重新拟合提高角度测量精度.仿真结果表明,所提方法在低信噪比情况下,能有效检测峰值和估计方位信息,估计误差小于0.5.,满足塔康系统方位误差小于2°的要求.     

基于决策树的自适应互补滤波姿态解算

为解决惯性传感器在磁场干扰和大加速度干扰坏境下姿态解算精度下降的问题,提出了一种基于决策树自适应的互补滤波姿态解算方法。针对陀螺仪特性,对其进行零偏补偿处理。将处理后的角速度数据与加速度数据构成静态检测单元,实现了静态情况和动态情况的准确分类。在动态情况下,由加速度数据和磁场数据组成的决策树通过分析外界干扰程度来自主调节系统误差增益,进而达到抗干扰目的,有效提高姿态解算精度。实验结果表明,静态情况下姿态解算不受磁场干扰,动态情况下能够有效避免磁场和大加速度干扰。     

基于多传感器数据融合的四旋翼飞行器的姿态解算

 用于农田信息采集的四旋翼飞行器姿态解算过程中,存在姿态角测量不够准确这一难题。选择基于加速度计、电子罗盘与陀螺仪的捷联式惯性测量系统,采用卡尔曼滤波算法,通过融合多个传感器的测量数据,解算出高精度的姿态角。为验证卡尔曼滤波算法的有效性和实用性,搭建了四旋翼飞行器姿态检测实验平台。结果表明,经卡尔曼滤波算法处理之后的姿态角动态响应好,解算精度高,其最大跟踪误差控制在±1.5°以内,消除了由加速度计或电子罗盘带来的测量白噪声,也有效抑制了陀螺仪的温度漂移,满足四旋翼飞行器对姿态解算精度的要求。     

捷联式旋转导向井斜方位动态解算方法

针对捷联式垂直钻井现场试验,对测量系统井下存储数据进行回放分析,提出捷联式旋转导向井斜方位动态解算方法,即在钻柱不旋转的情况下同时采用三轴实时滤波信号计算井斜方位并存储滤波后的x、y轴信号,在钻柱旋转的情况下采用滤波后的实时z轴信号,不旋转情况下采用存储的x、y轴信号进行计算。将井下钻具的黏滑状态也看作是一种不旋转的"静止"状态,提出利用井下测量数据实时判断钻柱旋转状态的方法,给出井斜方位角解算公式以及动态解算方法流程,并在Matlab软件中编制程序进行仿真验证。结果表明:钻柱旋转过程中的振动是引起井斜方位测量误差的主要原因;所提出的动态测量算法能够有效提高测量精度,减少钻柱振动对井斜方位解算结果的影响。     

基于平方根容积卡尔曼滤波的四旋翼无人机的姿态解算

为了提高四旋翼无人机姿态解算的精度,提出了基于平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter,SCKF)的多传感器数据融合策略。基于加速度计、磁力计和陀螺仪输出的数据,采用了四元数的姿态解算方法,避免了单一传感器获得的姿态角误差过大的问题,解决了扩展卡尔曼滤波(extend Kalman filter,EKF)精度低以及无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)、容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)协方差矩阵正定性丧失的问题。设计了基于pixhawk飞控板的实验方案。通过实验数据表明,与传统的EKF、UKF、CKF算法相比,SCKF的精度最高。且与UKF、CKF算法相比,SCKF具有计算时间少、数值计算稳定性强等优势。     

基于VISA的塔康信标信号的自动测量

为了提高信号测试工作的测试效率和准确度,可以利用计算机与可编程仪器通信。通过发送相应的指令来代替人工在仪器面板的手动操作来完成测试。介绍了在LabVIEW环境下利用VISA编程实现对频谱仪的程序控制。对塔康信标信号的频率、相噪和电平的自动测量的实现过程。该方法极大地降低了人工测试的工作量,提高了测量精度,更好地发挥了仪表的性能。     

基于信赖域方法的矿井通风网络解算

针对在通风网络解算中,若初始值选择不当,Hession矩阵不正定,将导致迭代次数显著增加.为了解决此问题,采用基于信赖域方法的求解大型非线性方程组进行网络解算.应用信赖域方法求得非线性方程组的解,即为网络解算的结果.对基于信赖域方法的矿井通风网络解算进行研究探讨,具有一定的理论指导意义.     

塔康导航系统机载中频信号数字化技术

现用的塔康设备以模拟体制为主,难与数据设备系统交连,因而有必要进行数字化改进,基于软件无线电思想中的中频信号数字化技术已被广泛应用到现代通信领域。由FPGA和DSP构成的硬件系统为先进数字信号处理技术的实用化、工程化提供了实现平台。首先分析了塔康导航信号特点,然后运用数字信号处理技术,结合大规模数字集成电路,在FPGA和DSP搭建的硬件平台上讨论并实现了塔康导航系统机载中频信号的数字化处理,所得结果证明,所采用的算法达到了塔康系统的性能要求,并且较之传统的模拟机载系统具有节省功耗、空间的优点。     

塔康高精度测角及抗野值研究

针对传统塔康测角精度不高?抗干扰能力弱的问题,设计了一种新的抗野值Kalman滤波器,并与最小二乘曲线拟合相结合,实现对塔康方位的精确解算?建立了抗野值Kalman滤波模型,引入压缩影响函数修正滤波增益,推导出判决门限表达式,证明压缩影响函数的正确性?仿真结果表明,该算法实现了对塔康测角的高精度解算,并能有效抑制野值,具有很高的精度和抗干扰能力?     

基于核函数与卡尔曼滤波的室内定位方法

针对室内定位中存在的定位精度不高、定位稳定性较差的问题,提出了一种基于核函数与卡尔曼滤波结合的室内定位算法.首先利用核函数作为匹配算法进行初步定位,高斯核函数可以充分捕获参考点指纹与测试点RSS之间的非线性相关性,取得比K最近邻算法更好的匹配效果,再利用卡尔曼滤波对核函数的定位结果作滤波处理.实验结果表明,在真实无线局域网环境下,对核函数定位的结果作卡尔曼滤波处理后,均方根误差降低了25%,2m以内的定位准确度由75%提高到90%,定位稳定性提高了29%.     

基于小波分析与卡尔曼滤波的网络流量估计和预测方法

将目标状态的小波变换系数向量描述为卡尔曼滤波方法的状态变量,进而建立了网络流量估计和预测模型,能够实现周期内的实时跟踪和动态多步预测.利用CERNET华中地区主干网的实测流量数据对该模型进行检验,所有检验周期网络流量预测值的相对误差均值为4.58%,表明网络流量估计和预测模型具有较强的适用性.     

基于修正扩展卡尔曼滤波和粒子滤波的混沌信号检测与跟踪

针对恶劣环境下混沌信号的检测与跟踪这一难题,以及基于一阶线性化的扩展卡尔曼滤波(EKF)技术存在的严重退化现象,提出了具有较强稳健性的修正EKF技术,获得了与Unscented Kalman filter相匹配的性能.针对上述两种滤波方法在低信噪比情况下存在跟踪误差大的问题,为此引入了新颖的粒子滤波技术并且分析了该技术的可行性,最后仿真实验验证了该技术在低信噪比环境下的优越性.     

基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计

给出了一种基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计方法，分析了算法的剩余误差能量随迭代次数增加的变化情况，对饱和MIMO系统和欠饱和MIMO系统，分别采用Kalman自适应MIMO信道估计方法和最大似然信道估计方法，进行了数值仿真和对比。从对比的结果来看，文中给出的Kalman自适应信道估计具有和最大似然信道估计相近的性能，而在饱和系统中，Kalman估计算法性能要略好一些。     

基于组稀疏卡尔曼滤波的多步轨迹预测方法

提出一种基于组稀疏卡尔曼滤波的机动轨迹多步预测方法。首先引入组稀疏编码,通过一次学习建立简单的多步线性回归预测模型,克服了传统方法未能充分利用历史数据而导致预测精度降低的问题;再利用最小角回归算法来计算该模型的稀疏系数,进一步改善模型系数估计的准确性;然后改进了卡尔曼滤波算法,并结合上述组稀疏编码算法,来确保预测结果的精确性;最后通过与传统BP、长短时记忆网络和组稀疏编码方法的仿真比较,验证了所提方法的有效性。     

基于图像处理的激光中心实时滤波算法

为了提高激光线结构光在复杂3D曲面测量系统中激光中心的计算精度,提出基于图像处理的激光中心快速滤波算法,对激光亮带的搜索和亮带区域的平滑滤波同时进行,以消除传统图像边缘检测算法和整帧图像平滑处理计算数据量大的缺点.同时还提出排除虚反射光的激光中心线平滑滤波算法.对同一像素多次重复测量实验表明示值稳定性达0.16个像素,算法在精度和速度上满足实用要求.