带乘性噪声系统的传感器故障检测方法

针对水下目标跟踪和石油地震勘探等领域中传感器故障检测的必要性和复杂性,提出了一种带乘性噪声系统的传感器故障模型。并基于状态估计,给出了故障发生前后新息序列正交性变化的结论及相关证明,由此建立了故障检测指标。该方法摆脱了基于状态估计的故障检测方法中对新息需满足正态分布特性的束缚,同时显著地提高了故障诊断的精度,也在一定程度上实现了对滤波器工作性能的监测及观测数据可靠性的判断。仿真结果表明:该方法能够及时有效的识别出故障发生点。

基于交互式多模型的双站高频地波雷达机动目标跟踪算法

在实际应用中,由于高频地波雷达的测向精度较低,利用单站式雷达系统进行目标跟踪容易造成偏差。然而,在双站式雷达系统中,可以只利用位置和速度信息进行跟踪来避免了方位不精确带来的影响。同时,在双站式雷达体制下,仍然存在提高机动目标跟踪精度的需求。因此,本文提出一种基于交互式多模型(IMM)的跟踪算法,该算法通过建立不同的运动模型来反映目标不同的运动状况,并以此来估计目标的真实运动状态。仿真结果表明,对于双站高频地波雷达机动目标跟踪,IMM算法表现出比传统的单模算法更好的跟踪性能。

多通道带乘性噪声2-D广义系统状态最优估计算法

2-D系统及其广义系统在图像处理,电力网络等领域有着广泛的应用,本文基于多通道带乘性噪声的2-D广义Roesser模型提出一套状态最优估计算法。在以往基于2-D广义系统的研究中乘性噪声因子多假设是一维随机序列,本文的乘性噪声因子是对角矩阵,矩阵对角线上每个元素都是一维随机序列,这意味着系统不仅具有多个观测通道而且每个观测通道都受到不同乘性噪声的影响,更加符合实际情况,能够解决系统在更加复杂环境中的状态估计问题。仿真结果验证了该算法的有效性。