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  • 简介:针对再入弹道目标跟踪问题,提出了一种基于平方根容积信息滤波的多传感器融合估计算法(SCIF)。SCIF通过在扩展信息滤波(EIF)框架中嵌入平方根容积卡尔曼滤波算法(SCKF)实现状态滤波。仿真结果表明:所提出的算法不仅避免了EIF由于模型线性化误差易导致滤波发散的问题,且克服了不敏信息滤波(UIF)在高维滤波中数值不稳定的缺点,算法的滤波精度较高,能够更加有效地解决弹道目标跟踪中的强非线性滤波问题。

  • 标签: 非线性系统 多传感器融合 扩展信息滤波 不敏信息滤波 平方根容积信息滤波
  • 简介:信号的载频估计在无线电频谱资源的使用和管理中起到了至关重要的作用。现有的载频估计算法载估计精度,计算复杂度等方面存在严重不足,不利于仪表应用。结合典型的谱重心法和最小方误差算法的特点,提出了一种新的载频盲估计算法。该算法无须知道信号的体制类型,即可对信号直接进行载频估计。该算法以谱重心法得到的载频估计值为粗估计,并利用平滑后的功率谱中间段对称性更好的特性,根据最小方误差算法计算粗估计误差范围内的局部对称性大小,求取对称性最好的位置作为载频精估计值。在高斯信道下的仿真实验结果表明:相比谱重心法,新算法的估计精度在不同信噪比下均有较大的提高。特别是在低信噪比的情况下,载频估计的精度提升更明显。因此,新算法在无线频谱监测中有着很好的应用前景。

  • 标签: 载波频率 盲估计 谱重心法 最小均方误差算法 频谱资源监测