雷达机动目标跟踪问题中,通常目标运动模型可精确地在直角坐标系下建模,但大多数情形下模型是非线性的,同时在传感器坐标系下所获得目标量测又是直接可用的.通过将无迹变换与最优线性无偏滤波器有机结合,提出一种新的BLUE(Best Linear U...雷达机动目标跟踪问题中,通常目标运动模型可精确地在直角坐标系下建模,但大多数情形下模型是非线性的,同时在传感器坐标系下所获得目标量测又是直接可用的.通过将无迹变换与最优线性无偏滤波器有机结合,提出一种新的BLUE(Best Linear Unbiased Estimator)滤波算法,以便解决上述非线性跟踪问题.首先,该算法利用无迹变换对经由直角坐标系下非线性目标运动模型得到的目标状态及其协方差作出预测,然后在保持传感器坐标系(极坐标系)下所固有的量测误差的同时,直接对它们作出状态估计.在算法推导及Monte-Carlo仿真过程中,将新的BLUE滤波算法和EKF(Extended Kalman Filter)、UKF(Unscented Kalman Filter)滤波算法进行比较,结果表明新算法的有效性和适用性.展开更多
根据中国数字电视地面传输标准帧结构特点,提出了一种大范围频率偏差捕获方法.该算法利用PN(Pseudo Noise)序列移位相加后仍为PN序列这一特征,通过帧头PN序列与本地PN序列的差分互相关得到待求的频偏值,然后利用BLUE(Best Linear Unbi-a...根据中国数字电视地面传输标准帧结构特点,提出了一种大范围频率偏差捕获方法.该算法利用PN(Pseudo Noise)序列移位相加后仍为PN序列这一特征,通过帧头PN序列与本地PN序列的差分互相关得到待求的频偏值,然后利用BLUE(Best Linear Unbi-ased Estimator)方法,在不损失频偏精度的前提下扩大频偏估计范围.该算法能在帧同步前快速捕获大范围频偏,为可靠实现帧同步以及频偏跟踪过程提供了必要条件.仿真结果表明,相对于传统的差分互相关算法,该算法能在一个帧头时间内快速锁定频偏,频偏估计范围扩大了H倍且频偏精度不变.展开更多
文摘根据中国数字电视地面传输标准帧结构特点,提出了一种大范围频率偏差捕获方法.该算法利用PN(Pseudo Noise)序列移位相加后仍为PN序列这一特征,通过帧头PN序列与本地PN序列的差分互相关得到待求的频偏值,然后利用BLUE(Best Linear Unbi-ased Estimator)方法,在不损失频偏精度的前提下扩大频偏估计范围.该算法能在帧同步前快速捕获大范围频偏,为可靠实现帧同步以及频偏跟踪过程提供了必要条件.仿真结果表明,相对于传统的差分互相关算法,该算法能在一个帧头时间内快速锁定频偏,频偏估计范围扩大了H倍且频偏精度不变.
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