简介:受欺骗的卫星导航信息与惯导系统组合滤波,会导致错误的惯性器件误差修正量,最终组合导航系统也会被欺骗干扰影响。针对这一问题,提出了一种基于MEDLL算法的改进的GNSS/INS组合导航模式,能够实现欺骗信号的辨识和抑制,保证组合导航信息的可靠性。GNSS接收机通过MEDLL算法同时估计接收的全部卫星信号参数,当欺骗干扰存在时,MEDLL算法可同时估计出两路信号参数,并判定欺骗干扰存在;MEDLL估计的信号参数生成两组输出伪距信息与惯导系统定位信息提供的参考伪距进行比较,实现欺骗信号的辨识。在200次实验测试中,对于牵引速率大于2m/s的牵引式欺骗信号,4s内成功辨识的次数为200次。同时,与传统的GNSS/INS组合导航系统相比,提出的MEDLL辅助的组合导航模式能够有效减小欺骗信号的影响,定位结果稳定在真实位置附近。
简介:Fourier变换性质是信号与系统频域分析教学中的主要内容。围绕Fourier变换性质的教学目标及教学重点、难点,对教学过程作新的探索,依据探究式教学方法,充分确立学生在课堂上的主体地位,激发了学生的学习兴趣,提高了课堂教学质量。
简介:高速光电探测器阵列可对脉冲辐射场的时空分布进行高时间分辨连续测量,但对信号处理电路的性能和紧凑性提出了极为苛刻的要求。探测器阵列的信号处理主要包括探测器模拟信号调理前端和高速模拟信号实时采样处理后端。针对32通道1维光电探测器阵列,设计实现了后端实时信号处理系统。该系统采用多通道高速ADC和FPGA实现了探测器模拟信号的12bit量化,采样频率为75MHz;针对多通道ADC输出的高速串行信号,设计实现了低开销的时钟对齐与帧识别电路,时钟对齐精度为78ps,保证了对多路高速串行数据的正确获取;基于高性能FPGA,实现了对32个采样通道数据的实时处理与存储,信号处理电路的数据获取和实时处理速度达28.8Gb/s。
简介:对于具有一定机动能力的弹道式再入目标跟踪问题,稳定性好、鲁棒性强、收敛精度高的估计方法是保证跟踪精度的关键。针对再入运动模型和测量体制的强非线性以及目标机动引起的滤波精度下降问题,提出一种将强跟踪滤波(STF)和基于三阶球面-向径容积规则的容积卡尔曼滤波(CKF)相结合的强跟踪-容积卡尔曼滤波(STCKF)。通过将强跟踪算法中的自适应渐消因子引入到滤波时间更新和测量更新方程中,在线实时调整滤波增益矩阵,能有效避免模型失准造成的滤波性能下降,使该算法兼具CKF滤波精度高和STF鲁棒性强的优点。通过数学仿真表明,改进后的STCKF可以实现对具有机动的弹道式再入目标的高精度跟踪,相对于CKF精度提高50%,并且具有更强的鲁棒性和自适应能力。
简介:在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法以实现动态模型存在不确定性广义连续-离散系统的故障诊断;然后提出一种结合多模型自适应估计的强跟踪卡尔曼滤波(STUKFMMAE)算法以实现传感器故障的有效隔离。最后,针对基于广义连续-离散系统的惯性传感器故障模型提出仿真算例。仿真数据表明,传统无迹卡尔曼滤波对于传感器故障估计误差为0.002左右,而提出的基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法对于传感器故障估计误差最大值为未超过4×10~(-4),且STUKFMMAE相较于UKFMMAE算法具有更好的隔离效果。仿真结果验证了设计方案的有效性。
简介:针对单一图像源下目标跟踪精度不高的问题,利用跟踪状态下的目标存在于可见光与红外图像中的特征对连续自适应均值移动跟踪算法做出改进。首先选取可见光图像的“颜色梯度背投影”作为改进的目标模型,选取红外图像的“灰度梯度背投影”作为改进的目标模型;然后根据可见光序列图像和红外序列图像各自进行连续自适应均值移动跟踪算法得到的对应的口‘系数判定两种图像跟踪的效果,对两种图像的权重进行自适应调整,得到这两种图像的特征级融合图像和跟踪结果。实验结果表明,对于320像素×240像素的可见光和红外图像,基于可见光与红外图像特征融合的目标跟踪算法在复杂背景下能够较准确的跟踪目标,目标跟踪精度为0.5像素,跟踪速度为30~32ms/帧。