基于小波和Kalman滤波对GPS数据的去噪方法分析

根据KaIman滤波和小波分析基本理论及GPS信号噪声特性,将小波分析这一数学工具应用到GPS数据的去噪处理中,同时引入Kalman滤波方法,将其与小波分析方法有机结合,进而提出基于小波分析的扩展KaIman滤波方法进行GPS数据去噪处理。     

基于bp神经网络的kalman滤波在大坝变形数据处理中的应用

kalman滤波是一种处理动态数据的有效的方法,其在大坝变形数据处理中将会有很好的应用前景.但当存在异常时,kalman滤波精度将会降低甚至滤波发散.bp神经网络是一个高度复杂的非线线性动力学系统,它可以处理含有不确定因素的问题,可以任意精度逼近.因此bp神经网络辅助kalman滤波能在一定程度上提高滤波的精度.     

高斯模板均值化在图像滤波中的应用

在信号处理的问题中,常常因为噪声或者其他后续处理需要对信号进行滤波操作.图像滤波主要的方法是通过对图像的卷积操作进行,而常见的卷积操作所使用的模板为高斯卷积模板,但对于模板尺度过大的情况,高斯卷积模板的滤波速度是很低的.本文通过对大尺度高斯卷积模板的特性,研究其模板权值在数值上的均值特点,将大尺度的高新卷积模板均值化运用于图像的滤波操作上,减少了运算的复杂性以及提高了运算的速度,并通过比较两种滤波方法的方差,验证了高斯模板均值化在图像滤波操作中的可行性.     

α－β滤波器的基本问题分析与仿真研究

针对α－β滤波器滤波增益随采样时刻的增加而减小的问题,提出了一种根据位置滤波平均误差、速率滤波平均误差以及速度滤波效果确定滤波增益下降截止时刻的方法,并分析了可能影响滤波增益下降截止时刻的因素。仿真结果表明：通过该方法确定的滤波增益下降截止时刻可以使α－β滤波器的滤波效果达到最佳;滤波增益下降截止时刻与目标采样间隔的相关性最强,与过程噪声的相关性次之,与量测噪声的相关性最弱。     

短时傅里叶变换在线性调频信号时频滤波中的应用

将短时傅里叶变换（STFT）的时频分析方法应用到线性调频（LFM）信号的滤波中, 突破了传统匹配滤波方法基于平稳假设的限制,将信号分析空间从一维频率域扩展到二维的 时间-频率域。利用自滤波的时频滤波方法进行LFM信号的滤波,然后分别采用时域和时频域 的均方误差（MSE）标准,分析了时频滤波的性能。仿真结果表明,基于STFT的时频滤波方 法能有效实现对LFM信号的滤波。     

一种改进的粒子滤波算法

在粒子滤波中,防止粒子退化的两个关键因素是选择适当的采样建议分布和重采样算法.针对建议分布的选择条件,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法采用强跟踪扩展卡尔曼滤波方法构建其建议分布.强跟踪扩展卡尔曼滤波可在线调节参数,从而使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果.仿真结果表明,该算法的性能优于其它几种非线性滤波算法.     

随机抽样一致性算法在Vondrak滤波中的应用

针对传统Vondrak滤波法易受粗差值影响的问题,提出了一种基于随机抽样一致性的Vondrak滤波算法来探测和剔除数据中的粗差。首先通过采用随机抽样一致性算法对需要滤波的观测数据进行预处理;然后对数据是否在阈值范围内进行判断,给相应的数据赋予不同的权值系数;最后利用Vondrak滤波估计预处理后的数据。为了验证所提滤波算法的有效性,通过计算机仿真的方法,采用两种不同的信号模型产生信号,并且在两种信号中都加入粗差,分别利用传统的Vondrak滤波、抗差Vondrak滤波和所提滤波算法对两种信号进行滤波。仿真结果表明,所提滤波算法具有良好的粗差探测能力。     

常用图像去噪滤波方法比较分析

图像在成像、传输、转换或存储的过程中会受到各种随机干扰信号即噪声的影响,从而会使画面变得粗糙、质量下降、特征淹没。为了减弱噪声、还原真实的画面,就需要用到降噪滤波器对图像数据进行处理。选取了图像降噪最具有代表性的滤波方法即均值滤波、中值滤波和维纳滤波对同时加有高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声的图像进行了滤波处理,并由各种滤波的原理,再结合各种方法处理的效果和详细分析比较了各种滤波在图像去噪方面的特征、以及各自作用的利弊。     

汽车安全性能检测系统中的软件滤波算法及设计

汽车安全检测系统中的电子设备运行在一定的环境条件下,常会遇到各种各样的干扰,对于这些干扰仅靠硬件抗干扰措施是不够的,还需用软件滤波来进一步克服干扰,以提高系统的可靠性和检测数据的准确性.本文分析了汽车安全性能检测系统中常用的软件滤波方法,着重阐述了利用未确知有理数理论进行滤波的方法及其在制动信号滤波中的应用     

一种简化的拟蒙特卡洛-高斯粒子滤波算法

提出了一种简化的拟蒙特卡洛-高斯粒子滤波（QMC-GPF）算法（SQMC-GPF）,以解决将QMC方法应用于GPF时计算复杂度高、运算量大的问题。该算法中，在连续的迭代滤波过程开始之前，首先利用QMC采样产生单位拟高斯分布粒子集，然后用其线性变换产生GPF算法中需要的高斯分布粒子集，省去了重新进行QMC采样步骤。该算法简化了新粒子集的产生过程，减少了运算量和滤波时间，增强了算法的实时性。将粒子滤波算法（PF）、GPF 算法、QMC-GPF算法和SQMC-GPF算法用于单变量非静态增长模型（UNGM）和二维纯角度跟踪模型（BOT）的仿真结果表明，SQMC-GPF算法的滤波性能与QMC-GPF算法的滤波性能相近，但有更为明显的速度优势，具有重要的实际应用价值。     

基于人工鱼群粒子滤波的信号源定位

针对传统粒子滤波算法精度不高、难以满足移动监测车对无线电信号源定位需求的问题,提出了一种基于人工鱼群粒子滤波的信号源定位方法。将人工鱼群算法的优化思想引入到粒子滤波中,通过觅食行为和聚群行为驱动粒子向最优位置移动,改善粒子的分布。结合移动监测车对信号源定位的需要,建立了信号源波达角定位（AOA）的数学模型,在Matlab环境下对人工鱼群粒子滤波算法的信号源定位进行了仿真。实验结果表明,在保证实时性的前提下,该方法定位结果的最大误差为0.101%,定位精度远大于粒子滤波定位方法的估计精度,是一种有效、可行的定位方法。     

EHF频段集成上变频器研制

针对卫星通信的需求,提出了一种谐波混频结合宽带匹配滤波电路的设计方法。采用小型化平行耦合微带滤波器,利用高频场仿真软件和谐波平衡仿真软件,研制了小型化的极高频（Extremely High Frequency,EHF）上变频器,实现了变频、滤波、驱动放大一体化设计。模块集成度高,结构简单,体积小,测试结果表明其技术指标全面满足设计要求。     

基于δ匹配滤波器的扩频码同步门限检测方案

新近提出的δ相关检测/解扩方案,较经典相关检测/解扩方法在同步条件下其计算量减少了99.61%,抗干扰能力提高了2～3个数量级。然而,广泛应用的经典匹配滤波扩频码同步门限检测方法的计算量太大,抗干扰能力不足,当干扰较强时,难以提供有效同步扩频码序列。为了发挥δ相关检测/解扩方案的潜在抗干扰能力,提出了δ匹配滤波扩频码同步门限检测方案。仿真分析表明,所提方案较经典匹配滤波扩频码同步门限检测方法,计算量减小了99.61%,在输入SNR（－0～－20dB）＋sf256条件下,平均误同步率降低了1～2个数量级。     

修正Kalman滤波多带UWB信道估计改进方法

针对多带超宽带(UWB)系统中修正Kalman滤波算法复杂度高的缺陷,提出一种低复杂度的修正Kalman滤波改进方法。该方法中UWB信道采用自回归模型(AR)建模,利用导频跟踪时变信道衰减因子,通过Kalman滤波和频域分段最小均方误差(MMSE)算法同时跟踪信道的时域相关性和频域相关性,提高了系统性能,降低了计算复杂度。仿真结果表明,和修正的Kalman滤波方法相比,在估计精度损失很小的情况下,所提方法极大降低了计算复杂度,提高了系统整体的估计性能。     

基于多相滤波的宽带数字接收机二次变频设计

分析了基于多相滤波结构的宽带侦察接收机中频数字信号下变频处理方法。在简要说明多相滤波结构的基础上,介绍了基于多相滤波结构的数字下变频实现方法,重点分析了一种二次变频结构,该结构可以极大简化接收机设计,且具有很大的灵活性。最后通过Simulink仿真验证了该结构的合理性和正确性。     

基于改进粒子滤波的GPS接收机自主完好性监测算法

针对基本粒子滤波重采样过程中粒子权值退化和多样性丧失的问题,将遗传算法引入基于神经网络的权值调整粒子滤波算法中,结合了遗传算法全局寻优的收敛性与神经网络局部寻优的快速性优点。将提出的算法与对数似然比方法结合用于GPS接收机自主完好性监测,通过建立一致性检验统计量实现对故障卫星的检测与隔离。通过采集实测数据进行验证,结果表明：该算法可以成功检测和隔离故障卫星,其性能优于基于基本粒子滤波的接收机自主完好性监测,验证了该算法应用于GPS接收机自主完好性监测的可行性和有效性。     

基于测量船的实时定轨改进方法

为了适应多目标任务的测定轨需求,进一步提高测量船定轨的时效性,对时间序列 最优定轨方法进行了研究,分析了定轨工作中涉及的飞行动力学模型,对序贯定轨的过程进 行了贝叶斯统计描述。基于工程应用的可行性,采用扩展卡尔曼滤波方法和无迹滤波方法, 并对两者进行了改进,在计算上采用平方根扩展卡尔曼滤波方法和平方根无迹滤波方法,在 定轨模式上,采用一种新的混合定轨方法。改进后的方法在保持精度的基础上提高了滤波 器时间更新效率,模拟数值计算和实战数据验证的结果表明,两种滤波定轨方法均能够在较 短的时间内收敛,并达到预期的定轨精度。     

比特串中值滤波

本文根据信号的分解性,对传统的多电平中值滤波(MF),提出了一种新的比特串中值滤波概念.其主要工作包括:(1)导出了比特串中值滤波的定义;(2)讨论了它的基本特性:(3)给出了它的实时信号处理电路结构和实验结果.     

应用空域相关理论的直扩信号检测研究

直接扩步频通信技术广泛应用于民用及军事通信中,文章分析了对直接扩频通信信号检测的现实意义.阐述了直扩通信系统的原理及优点.简单介绍了小波理论,深入研究了空城相关滤波理论,对空域相关滤波进行了详细介绍,给出了空域相关滤波的实现方法,并用matlab进行仿真消除含噪信号噪声,证实了空城相关滤波的有效性.提出了将空域相关滤波理论应用于直接扩频通信系统信号检侧中,为进一步提高低信噪比信号检测给出了一条新的途径.     

任意均分间隔的预失真结构

基带预失真技术是解决调制器输出信号出现的幅度失真和群时延失真的有效方法。对于全数字高速调制器的升采样、软件无线电和中频数模转换器（DAC）等特点,传统的码元间隔滤波和分数间隔滤波结构难以取得很好的效果。针对这一问题,提出了一种新的任意均分间隔的滤波结构,跳过重采样,直接对升采样后的数据做自适应滤波,可以获得更好的预失真效果。Matlab仿真得到的任意均分间隔滤波结构效果好于码元间隔滤波结构,且实测结果表明该结构可以显著减少高速调制器输出信号的失真。