免微分非线性Bayesian滤波方法评述

以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器、中心差分滤波器和Gauss-Hermite滤波器或积分卡尔曼滤波器;另一类是后验密度数值逼近免微分方法,包括栅格法(GBMs)与近似栅格法、矩近似法和以粒子滤波为代表的Monte Carlo方法。其中还包括了作者的一些最新研究成果,如迭代UKF算法、裂变自举PF算法和关于粒子滤波算法有限收敛界的概念等。之后从加权统计线性回归的角度对两类免微分方法进行了统一认识,统一为以数值方法为特点的广义PF。为了建立一个关于各种免微分算法性能的整体印象,论文还通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用MonteCarlo仿真实验的方法对7种典型的免微分方法和和传统的EKF算法进行了比较研究。最后对两类免微分方法进行了简单的比较,并指出了进一步研究的方向。

粒子滤波评述

以最优Bayesian滤波的求解为起点,综述了粒子滤波的发展历程、基本思想、算法的各个基本环节、基本的滤波算法及其收敛性以及算法的多种重要衍变形式,包括辅助变量粒子滤波、自适应粒子滤波、实时粒子滤波、分布式粒子滤波、Rao-Blackwellised粒子滤波、免重采样粒子滤波和裂变自举粒子滤波,并通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用Monte Carlo仿真实验的方法对几种典型的粒子滤波算法进行了比较研究,最后总结了粒子滤波的应用并展望了进一步研究的方向。

裂变自举粒子滤波

自举粒子滤波(BPF:Bootstrap Particle Filtering)是一种经典而应用广泛的粒子滤波算法,但其重采样后常会引起严重的样本枯竭问题.本文提出在权值蜕化较为严重时,在原先的重采样前增加SFN预处理,即权值排序、裂变繁殖(fission)和权值归一,得到裂变BPF(FBPF)算法.针对一个典型的后验密度为双峰的强非线性滤波估计问题,通过Monte Carlo仿真表明,FBPF算法在保持与BPF算法相当的估计精度和运算时间的条件下,克服了样本枯竭问题,算法的鲁棒性更强.

带通欠采样技术及在数字中频软件接收机中的工程应用

对无混叠带通信号的均匀采样定理进行了讨论,分别指出了经典的低通信号均匀采样定理和最小无混叠带通信号采样定理均是该定理的特例,整数频带位时两倍带宽采样率的潜在危险,大于四倍带宽的采样率并不能保证带通信号的无混叠采样,无混叠采样率的降低与对信号保护带和采样时钟精度要求之间的矛盾,以及欠采样区间的选取与欠采样后原信号正负频谱错位之间的关系。之后,结合作者的工程实践,论文给出了该技术在数字中频软件接收机中的具体应用实例。根据实际中需要考虑的几个制约因素对采用的欠采样率进行了精确选择,使得系统可以采用一款廉价的DSP芯片,并成功地使用了该芯片所集成的低速ADC和有限的DSP运算资源,大幅降低了接收机的生产成本。其中还对带通信号欠采样后的频谱结构进行了讨论,指出利用欠采样实现免混频解调法存在的不安全性,为此,论文提出了在欠采样后再进行低频混频和低通滤波的解决办法。

土地退化的研究进展

定义了土地退化的概念 ,并从土地退化的驱动因素、分类、防治及其评价理论和方法四个方面介绍了土地退化的研究进展 ,并以土地退化评价的三种理论和两种方法为基础 ,提出了土地退化的研究方向。

迭代无味卡尔曼滤波器的算法实现与应用评价

为了对各种迭代无味卡尔曼滤波(iterated unscented Kalman filter,IUKF)算法的应用及性能表现给出较为全面、客观的评价,分别导出并探讨了3种IUKF算法之间的内在联系。多种情况下的仿真应用表明,当观测噪声不太大,且该非线性系统状态的后验密度为可用高斯分布很好近似的单峰形式时,或者说是引起系统非线性的状态量是完全瞬时可观测时,选用恰当的IUKF算法,通过2～3次迭代,就可以在保持滤波一致性的条件下,进一步获得显著的精度收益;否则,IUKF相对于无味卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的迭代收益就难以保证。

粒子滤波算法中的有限收敛界

在已有的关于粒子滤波(PF)收敛性研究的成果上,指出了其在工程实践中存在的问题;根据粒子滤波在实际应用中普遍存在的收敛现象,提出了粒子滤波算法的有限收敛界(LCB)的概念,并针对一个经典的非线性滤波估计例子,给出了关于自举PF、裂变自举PF、高斯PF、无味高斯PF和辅助变量PF这5种典型粒子滤波算法有限收敛界的计算结果。LCB既可作为粒子滤波算法性能的度量指标之一,也可作为工程应用中某种粒子滤波算法粒子数选取的一个参考值。

HSP50214B PDC及其在软件无线电中的应用

介绍了HSP50214B可编程下变频器的结构组成、工作机理、引脚功能、技术特性和应用范围,并结合作者的开发经验谈了几点应用体会,最后给出了一个实用的数字中频软件无线电实验系统.

迭代无味卡尔曼滤波器

通过对无味卡尔曼滤波器（Unscented Kalman filter，UKF）的误差进行分析，提出了迭代UKF（IUKF）算法。该基本思路是用测量更新后的状态估计去重新对状态量和观测量的一步预测，然后再次应用LMMSE估计子估计状态量的均值和协方差阵，如此多次迭代后的滤波估计输出具有更高的精度和更小的方差，故滤波器表现出更好的一致性。Monte Carlo仿真表明，IUKF主要应用于观测噪声较小的场合，其中的迭代只需进行2～3次即可。

基于辅助变量粒子滤波的空对海BO-TMA的研究

论文探讨了TMA(目标运动分析)中基本的非线性估计问题;介绍了粒子滤波(PF)的基本思想和辅助变量PF(AVPF)的基本算法,特别针对空对海单站只测方位TMA(BO-TMA)问题应用AVPF和EKF(扩展卡尔曼滤波)进行了对照研究;建立了问题的离散非线性滤波估计模型;设计了典型的应用场景;给出了Monte Carlo仿真运行结果;表明AVPF具有更高的估计精度、更好的收敛特性和滤波一致性。

基于无味高斯粒子滤波的空-海BO-TMA的研究

介绍了粒子滤波(PF)的基本思想和免重采样无味高斯PF(UGPF)算法的基本原理,特别针对空-海单站只测方位目标运动分析TMA(BO-TMA)问题应用UGPF和EKF(扩展卡尔曼滤波)进行了对照研究,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,给出了Monte Carlo仿真运行结果;表明UGPF具有更高的估计精度、更好的收敛特性和滤波一致性。

无味变换与无味卡尔曼滤波

综述了非线性估计问题的由来、无味变换(UT,Unscented Transformation)的基本思路与基本算法、各种衍变形式、σ点集的设计原则、无味卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filtering)的基本算法及其各种改进算法、UT的本质、UKF与几种免微分非线性滤波方法的比较、UT与UKF的相关应用、针对几种UKF算法的仿真实例,以及目前在UT与UKF的研究中尚存在的一些问题和对今后研究的展望等;提出了笔者的一些最新研究成果和见解。

基于无味卡尔曼滤波的空对海单站无源BO-TMA

探讨了目标运动分析(TMA)问题中的递推非线性滤波问题,介绍了基于无味变换(UT)的无味卡尔曼滤波(UKF)的设计思想与具体实现,特别针对空对海单站无源只测向TMA(BO-TMA)问题,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,并应用UKF和EKF(扩展卡尔曼滤波)分初值无偏和有偏两种情况,从算法的估计值、估计方差、均方根误差(RMSE)和归一化新息平方(NIS)等方面进行了对照研究,给出了Monte Carlo仿真运行结果;表明UKF在该应用背景下是切实可行的,显示出良好的滤波一致性,具有更高的估计精度和更强的收敛特性。

开发神东矿区对生态环境的影响

基于神东矿区1986年和2008年的遥感影像资料,综合运用遥感与GIS(地理信息系统)技术手段,从土地利用/覆盖(LUCC)和景观格局指数方面分析了神东矿区开发20 a来生态环境的变化。研究结果表明:LUCC综合动态变化度减小1.01%,表明其在此期间的土地覆盖类型变化程度较小,仍属农业生态系统;矿区景观结构水平有所变化,但矿区开发并未改变矿区景观结构的支配类型,总体认为对景观结构影响较小。

基于无味卡尔曼滤波的空对海BTO-TMA问题的研究

探讨了TMA(目标运动分析)中基本的非线性估计问题,介绍了基于无味变换(Unscented Transform ation-UT)的无味卡尔曼滤波(Unscented Kalm an F iltering-UKF)算法的设计思想与具体实现,特别针对空对海单站只测方位与到达时间TMA(BTO-TMA)问题应用UKF和EKF(扩展卡尔曼滤波)进行了对照研究,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,给出了初值有偏和无偏两种情形下的Monte Carlo仿真运行结果;表明UKF在该应用背景下是切实可行的,具有更高的估计精度和更强的收敛特性。

对消法在提高压缩接收机双信号动态范围中的应用

介绍了压缩接收机的原理及其数学模型 ,并对压缩接收机的输出信号进行了详尽的数学分析 ,重点阐述了如何利用对消法检测压缩接收机旁瓣中的微弱信号 ,有效地克服了压缩接收机双信号动态范围的局限性 ,最后给出了计算机模拟结果 .

真人图书馆发展过程探析

论文介绍了"真人图书馆"的产生及其在国内外的发展过程,揭示了"真人图书馆"在发展过程中存在的一些问题,如影响不大、组织困难、经费紧张以及可能的法律风险等,并在此基础上结合具体情况提出了相应的对策。

阵列信号处理在地震震源位置及震级估计中的应用

提出了对重点地区和地震频繁爆发地区进行地震震源位置估计的新思路,并运用阵列信号处理的理论对该思路进行了详尽的数学分析,建立了实际地壳的复杂非均匀传输介质模型,并将该模型转换为一种简单的均匀传输介质模型;之后给出了具体的算法和计算机仿真模拟结果。容易发现,运用该思路对特定地区进行地震速报,将可以摆脱地震监测中震源定位难的困扰。

基于UKF的只测方位TMA中数据率因素影响的仿真研究

应用无味卡尔曼滤波(UKF)来解决只测方位目标运动分析(BO-TMA)问题,研究了其中数据率因素的实际影响。提出了一种对估计标准差及均方根误差(RMSE)进行归一化的新方法,并据此经过仿真分析揭示了估计的标准差及RMSE与数据率之间存在着简单的1/2次幂的反比关系;而同样的结论在EKF中则无法得到。

基于UKF-IMM的方位-到达时间空-海机动目标的跟踪

探讨了机动目标无源跟踪(PMTT)中基本的非线性估计问题,介绍了无味卡尔曼滤波(UKF)算法的设计思想与具体实现,用UKF代替原交互多模(IMM)中的扩展卡尔曼滤波(EKF)得到UKF-IMM估计算法,特别针对空—海单站只测方位—到达时间PMTT问题分别应用UKF-IMM和EKF-IMM进行了对照研究,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,给出了Monte Carlo仿真结果;表明UKF-IMM滤波算法具有更高的估计精度和收敛特性,滤波的一致性较好,更加适合解决非线性较为严重的PMTT问题。