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题名阵列调制随机共振在微弱信号特征提取方面的应用
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作者
涂水林
邬正义
吴正阳
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机构
常熟理工学院物理与电子工程学院
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出处
《计算机测量与控制》
CSCD
北大核心
2012年第6期1599-1601,1609,共4页
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基金
江苏省高校自然科学研究计划项目(10KJD510002)
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文摘
论述了阵列调制随机共振方法在强噪声背景下多频微弱信号特征提取中的工作原理和实现步骤;采用预先设定系统参数的多个并联非耦合随机共振单元形成阵列,将被测强噪声背景下的多频微弱信号分别与不同频率的载波进行调制,生成多个差频均为0.01Hz的信号作为各对应随机共振单元的激励信号,采用龙格-库塔算法求取各单元输出并进行频谱分析,根据0.01Hz处的信噪比判断在微弱信号中是否存在载波频率与差频值之和大小的频率分量,最后综合各个随机共振单元的检测结果生成微弱信号的频率特征向量;仿真结果表明,阵列调制随机共振在微弱信号特征提取方面效果明显,具有很好的应用前景。
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关键词
摘要:论述了阵列调制随机共振方法在强噪声背景下多频微弱信号特征提取中的工作原理和实现步骤
采用预先设定系统参数的多个并联非耦合随机共振单元形成阵列
将被测强噪声背景下的多频微弱信号分别与不同频率的载波进行调制
生成多个差频均为0.01Hz的信号作为各对应随机共振单元的激励信号
采用龙格一库塔算法求取各单元输出并进行频谱分析
根据0.01Hz处的信噪比判断在微弱信号中是否存在载波频率与差频值之和大小的频率分量
最后综合各个随机共振单元的检测结果生成微弱信号的频率特征向量
仿真结果表明
阵列调制随机共振在微弱信号特征提取方面效果明显
具有很好的应用前景.关健词:阵列
调制随机共振
微弱信号
特征提取
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Keywords
array
modulated stochastic resonance
weak signal
feature extraction
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分类号
TM561
[电气工程—电器]
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题名基于UKF的雷达和机载ESM扩维跟踪
被引量:6
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作者
张翔宇
王国宏
王娜
张静
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机构
海军航空工程学院信息融合技术研究所
[
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出处
《国外电子测量技术》
2011年第9期30-32,39,共4页
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基金
国家自然科学基金(61032001
60972159
+1 种基金
61002006)
航空基金(20085184003)资助项目
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文摘
为有效提高异类传感器融合跟踪的效果,提出了一种基于UKF的雷达和机载ESM扩维跟踪算法。首先将目标和机载ESM的状态信息组合起来,形成一个高维的状态向量,从而有效抑制滤波中GPS定位误差所带来的影响;接着在此基础上采用UKF来实现目标的定位跟踪,以求进一步减小扩维后线性化误差加大等问题的影响。仿真结果表明,该算法可更好地实现对目标的定位跟踪。
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关键词
不敏卡尔曼滤波
扩维跟踪
雷达
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Keywords
UKF
augmented tracking
radar(上接第32页)估计误差和速度估计误差均呈逐渐收敛的趋势
且它们的误差估计值明显小于非扩维时的情况。图4和图5分别描述了不同滤波算法下下目标的位置和速度估计误差。从图4和图5可以看出
基于UKF的目标位置估计误差和速度估计误差均小于基于EKF时的情况
同时很好地解决了扩维后线性化误差加大等问题的影响。因此
基于UKF的雷达和机载ESM扩维跟踪算法可更好的实现对目标的定位跟踪。3 结束语本文雷达和机载ESM融合跟踪的问题进行了深入的研究
提出了一种基于UKF的雷达和机载ESM扩维跟踪算法
并通过蒙特卡洛仿真同非扩维情况进行了对比验证。仿真结果表明
本文所提的基于UKF的雷达和机载ESM扩维跟踪算法不仅可以有效地提高雷达和机载ESM融合跟踪的定位精度
而且较大程度地克服了ESM的GPS定位误差所带来的影响。因此
研究基于UKF的雷达和机载ESM扩维跟踪算法有着重要的意义。
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分类号
TN958.93
[电子电信—信号与信息处理]
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