基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。     

基于小波变换的场强定位算法

利用服务基站与移动台之间的场强测量值来进行移动台位置估计,并从场强信号传播模型和定位算法出发,提出了一种基于小波变换的改进场强定位算法。通过小波变换来修正传播误差,然后利用LS算法进行定位。仿真结果表明,该基于场强的移动台定位方法在一定程度上提高了定位精度,定位效果明显优于Chan算法、LS算法、Taylor算法。     

结合总体最小二乘的自适应抗差滤波算法

在动态导航定位中,不仅会存在有色噪声的影响,而且还会出现观测系数矩阵存在偏差的情况,数据处理中不容忽视。针对此,本文将总体最小二乘和自适应抗差滤波相结合,提出了能够同时控制有色噪声和系数矩阵偏差影响的新方法。该算法先用总体最小二乘方法求出观测方程系数矩阵偏差,并对观测方程系数矩阵进行修正,再基于修正后的观测系数矩阵使用自适应抗差滤波算法求解出最后的状态参数估值。计算结果表明,该方法不仅能够改正系数矩阵偏差且能控制有色噪声的影响,有效地提高导航定位的精度和可靠性。     

电视机滤波电容损坏造成的干扰故障

有用户反映电视图像有两三横道亮线上下滚动干扰电视信号，我们怀疑可能是光接收机、电源或线路放大器的故障，抽查几个用户，结果是西半部比东半部严重，我们带去光接收机、电源、放大器换了一遍，故障依旧，用户还反映这个故障时有时无不定时出现，事隔两三天我们再去，把所有的编码分支器全部换上普通的六分支器，但故障依旧。当时夏天农忙看电视时间少，用户也没计较，事隔两三个月用户又打电话说：电视图像还像原来一样不好，我们再次来到故障严重的用户家，分析故障现象，怀疑可能是某个电源或桌用户电视机造成的干扰，     

二维离散小波变换的FPGA实现

提出了一种二维离散小波变换的FPGA实现方法．并对设计结果进行了功能和时序仿真。本设计方案不仅可以满足实时性的要求，而且采用模块化设计，可以实现多级小波变换。     

地震多次波压制方法技术应用研究

辽河盆地西部凹陷地质条件复杂，地震波场中多次波较发育，受其影响，主要目的层反射波干涉现象较严重，有效波难以识别，总体信噪比不高，给构造及岩性解释造成困难。对三维地震资料的处理研究表明，采用预测反褶积、F—K域多次波衰减技术及近道内切法等相结合的方法压制多次波是一种有效的途径。从资料处理效果看，剖面质量明显得到改善，证明该组合去噪技术是切实可行的。     

监视器电源滤波电容失效引起发射机伴音嗡声

1台工作在高山发射台的1 kW全固态电视发射机的伴音中有明显的交流声,刚开始声小,慢慢变得越来越严重,图像上也有轻微交流干扰现象.     

小波变换在光谱特征提取方面的应用

人们在处理高光谱图像时一般要对一些典型地物进行光谱分析、特征波段的提取,以便提取出最大量的有效信息,剔除无用或冗余的信息,然后再进行分类识别.采用小波变换的分析方法,选用合适的小波进行分解,根据分解后的高频分量中包含的重要信息,利用局部相邻的正负极值点找出对应于原始光谱曲线上每个吸收带的左右边界;利用局部过零点,即可比较精确的提取出各个吸收带的中心波长.该方法比传统的光谱特征提取方法更简洁、有效,实验证明为一种比较理想的光谱特征提取方法.     

基于矢量平均的信道估计算法

提出一种适用于DS-CDMA无线通信系统的低计算量而性能良好的信道估计算法。在DS-CDMA系统中，当接收信号经过解扩或多用户检测等时域预处理后，可以认为干扰大大减弱、期望信号在处理后的信号中占主要地位。这样，用预处理后信号相关阵的最大特征值对应的特征矢量可以很好地近似期望信号的信道矢量。但是，直接特征分解需要很大的计算量，特征跟踪计算量较低，但瞬态性能较差。本文提出一种基于相关矩阵列矢量平均的信道估计算法，该算法不需要特征分解或跟踪。仿真结果表明：新算法在降低计算量的情况下可以获得同直接特征分解方法几乎相同的性能。