摘要：针对无人机编队飞行时由于目标建模的不确定性导致相对导航滤波算法精度降低甚至出现滤波发散的问题,提出了一种自适应平方根容积卡尔曼滤波算法。首先,建立了无人机双机编队时的相对导航模型。然后,基于新息的自适应修正准则,对滤波状态预测量进行修正,进行了基于自适应修正的平方根容积卡尔曼滤波相对导航算法设计。最后,开展了仿真计算与结果分析。仿真结果表明,该算法具有较好的滤波精度和稳定性,且当目标运动状态与模型不匹配时,该算法与平方根容积卡尔曼滤波算法相比有更好的滤波性能。

摘要：广泛应用于目标跟踪和故障诊断的动态多模型估计 (SMME)假设模式的切换服从马尔可夫过程 .对马尔可夫切换概率 (MTP)的非MonteCarlo分析有助于深入了解SMME的机理 ,发现参数寻优的法则 ,设计或发展新的自适应多模型估计器 .然而由于SMME的复杂性 ,非MonteCarlo分析很难给出 .本文针对SMM中著名的交互式多模型 (IMM)估计器 ,通过将IMM看作是输入交互和子滤波器串联 ,分析了具有m个参数的MTP矩阵 ,给出了六条不依赖于应用环境及子滤波器设计的结论 .部分结果也适用于一阶广义伪贝叶斯算法 (GPB1) .

摘要：对常见的滤波算法进行分析,在此基础上提出"近均值"的概念,设计相应的滤波算法。对滤波窗口尺寸采用自适应的方式,在排除部分可疑噪声数据后,对剩余数据计算均值。提出三种计算近均值的规则和两种噪声判断方案,组合设计了九种滤波算法。在与均值滤波、中值滤波及部分改进的滤波算法进行实验对比后,确定提出的第七种滤波算法具有更好的滤波效果,能适应不同类型的噪声,其普适性和实用性进一步增强。

摘要：大长径比,低弹性频率的推力矢量控制导弹,由于其喷管摆动形成的惯性力对弹性模态产生激振,使弹体控制中存在伺服弹性问题.为了解决该问题,对摆动喷管控制下的弹性弹体模型进行了分析,针对弹性模态对控制系统的影响途径,提出了双传感器布局及测量信号预综合的方法.在此基础上,基于Steiglitz-McBride系统辨识方法,设计一种自适应噪声抑制滤波器对测得信号中的弹性分量进行处理,取得导弹刚体运动的有用信号.仿真证明该方法有效提高了控制系统对弹体弹性特征变化的适应性.双传感器的使用也增加了测量及滤波系统的可靠性.

摘要：为了提高双端发声检测算法的性能、减少切音现象,文中提出了一种基于双统计量模糊逻辑推理的双端发声检测算法,并在回声消除系统中加入了舒适噪声生成部分。文中对传统的双端发声检测算法进行了分析,指出了这些算法由于采用固定门限,不能处理双端发声检测统计量其固有的模糊性,造成了在给定的虚警概率下,漏警概率偏高的问题。算法分析和实验结果表明,该算法大大地提高了双端发声检测的性能,很好地解决了加入非线性处理后的切音问题。

摘要：介绍了基于自适应滤波理论的谐波检测原理,分析了自适应神经元算法用于谐波检测的可行性,设计了基于自适应谐波检测的并联型航空混合有源滤波器,对滤波特性进行了仿真研究。结果表明,基于自适应滤波理论的谐波检测方法能够快速、精确地检测相电流谐波含量,在相电压波形发生畸变的情况下,也具有较好的自适应能力、快速补偿能力和跟踪性能。

摘要：针对水下目标跟踪定位系统中信号的特点,采用自适应Notch滤波器对接收信号进行检测,使系统在低信噪比的情况下仍能保证较高的正确检测率。提出了用FPGA实现Notch滤波器的硬件电路方案,用DDS技术解决了Notch滤波器的正交参考源的输入问题,简化了系统的设计,提高了稳定性,同时保持了较高的检测正确率。

摘要：针对同一噪声源的多传感信号,采用自适应模糊神经网络系统(AFNNS)设计自适应噪声抵消器.采用AFNNS获取多路信息融合的权系数和自适应噪声抵消器的系数,基于AFNNS的自适应噪声抵消器不仅能获取信号的最佳估计,并且能克服模型和噪声存在的不确定性和不完备性.仿真结果表明,该自适应噪声抵消器的设计方法简单易行,去噪声效果优于基于平均法的去噪效果.

摘要：在对线聚焦超声传感器声场进行数值模拟和实际测试的基础上,设计了用于海底管道缺陷自动检测的线聚焦超声传感器阵列。用该阵列对样管中的缺陷进行了实际检测。测试结果表明,该阵列对管道中的轴向裂纹有很好的检出率。通过对测试信号进行分析,发现信号经二级自适应滤波去噪后,可得到更好的检出效果。

摘要：为了提高使用精度,研究了某微机电系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)陀螺仪的随机漂移模型.应用时间序列分析方法对经过预处理的陀螺仪量测数据进行建模,提出采用状态扩增法设计Kalman滤波器.进行速率试验和摇摆试验,验证了在静态和恒定角速率条件下,滤波后的误差均值和标准差分别为滤波前的55%和12%.针对在摇摆运动时随着振幅的增加滤波效果下降的问题,设计了自适应Kalman滤波器,分析了衰减因子的选取原则.仿真结果表明:常值衰减因子法和自适应衰减因子法都能显著改善摇摆运动时的滤波效果,而自适应衰减因子法的精度更高.