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2010 年秋季学期研究生课程考核（阅读报告、研究报告）考核科目:科学技术哲学学生所在院（系）:电气工程及自动化学院学生所在学科:仪器科学与技术学生姓名:李海洋学号:10S001049学生类别:工学硕士考核结果阅卷人匹配滤波器的设计与验证实验报告实验目的：1、了解匹配滤波器的基本原理；2、掌握如何设计一个传输系统的匹配滤波器；3、深刻认识匹配滤波器的一些实际应用；实验原理：设线性滤波器输入端输入的信号与噪声的混合波形为并假定噪声为白噪声，其功率谱密度，而信号的频谱函数为，即。
我们要求线性滤波器在某时刻上有最大的信号瞬时功率与噪声平均功率的比值。
现在就来确定在上述最大输出信噪比准则下的最佳线性滤波器的传输特性。
这就是最佳线性滤波器的传输特性。
式中，即为的复共轭。
在白噪声干扰的背景下，按式(8.7-3)设计的线性滤波器，将能在给定时刻上获得最大的输出信噪比。
这种滤波器就是最大信噪比意义下的最佳线性滤波器。
由于它的传输特性与信号频谱的复共轭相一致(除相乘因子外)，故又称其为匹配滤波器。
匹配滤波器的传输特性,当然还可用它的冲激响应来表示，这时有：由此可见，匹配滤波器的冲激响应便是信号的镜像信号在时间上再平移。
为了获得物理可实现的匹配滤波器，要求当时有。
为了满足这个条件，就要满足：这个条件表明，物理可实现的匹配滤波器，其输入端的信号必须在它输出最大信噪比的时刻之前消失（等于零）。
这就是说，若输入信号在瞬间消失，则只有当时滤波器才是物理可实现的。
一般总是希望尽量小些，故通常选择。
顺便指出，当我们专门关心匹配滤波器的输出信号波形时，它可表示为由此可见，匹配滤波器的输出信号波形式输入信号的自相关函数的K倍。
至于常数，实际上它是可以任意选取的，因为与无关。
因此，在分析问题时，可令。
实验过程1.产生1000点的白噪声nt，所用命令nt=randn(1,1000)(如图一)2.产生1000点的有用信号st，st的角频率是8000pi，相位是时间的函数0.5*k*t.*t，幅度是1的余弦函数。
匹配滤波器原理(总3页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除数字通信课程设计匹配滤波器摘要在通信系统中，滤波器是重要的部件之一，滤波器特征的选择直接影响数字信号的恢复。
在数字信号接收中，滤波器的作用有两个方面，使滤波器输出有用信号成分尽可能强；抑制信号带外噪声，使滤波器输出噪声成分尽可能小，减少噪声对信号判决的影响。
对最佳线性滤波器的设计有一种准则是使滤波器输出信噪比在特定时刻到达最大，由此导出的最佳线性滤波器称为匹配滤波器。
在数字通信中，匹配滤波器具有广泛的应用。
因此匹配滤波器是指滤波器的性能与信号的特征取得某种一致，使滤波器输出端的信号瞬时功率与噪声平均功率的比值最大。
本文设计并仿真了一种数字基带通信系统接收端的匹配滤波器。
一、课程设计的目的通过本次对匹配滤波器的设计，让我们对匹配滤波器的原理有更深一步的理解，掌握具体的匹配滤波器的设计方法与算法。
二、课程设计的原理设接收滤波器的传输函数为)(f H ,冲击响应为)(t h ,滤波器输入码元)(t s 的持续时间为s T ,信号和噪声之和)(t r 为式中，)(t s 为信号码元，)(t n 为白噪声。
并设信号码元)(t s 的频谱密度函数为)(f S ,噪声)(t n 的双边功率谱密度为2/0n P n =,0n 为噪声单边功率谱密度。
假定滤波器是线性的，根据叠加定理，当滤波器输入信号和噪声两部分时，滤波器的输出也包含相应的输出信号和输出噪声两部分，即 由于：)()()()()()(2*f P f H f P f H f H f P R R Y == )(f P R 为输出功率谱密度，)(f P R 为输入功率谱密度，2/)(0n f P R =这时的输出噪声功率0N 等于在抽样时刻0t 上，输出信号瞬时功率与噪声平均功率之比为为了求出0r 的最大值，利用施瓦兹不等式求0r 的最大值且当时02*)()(ft j e f kS f H π-=，等式成立，即得到知道的信噪比为02n E 在白噪声干扰的背景下，按上式的设计的线性滤波器，将能在给定时刻0t 上获得最大输出信噪比02n E 。
功率采集过滤常用算法
功率采集是指通过传感器或仪器测量电路或设备消耗的电能。
在功率采集过程中，常常需要使用过滤算法来处理数据，以便准确
地分析和评估功率消耗情况。
以下是一些常用的功率采集过滤算法：
1. 移动平均滤波，移动平均滤波是一种简单而有效的滤波方法，通过计算一定时间范围内的数据平均值来减少噪音和突发波动。
这
种方法适用于平稳变化的功率采集数据。
2. Kalman滤波，Kalman滤波是一种递归滤波方法，能够根据
系统动态模型和测量数据来估计系统状态。
在功率采集中，Kalman
滤波可以有效地处理噪音和不确定性，提高数据的精确度和稳定性。
3. 小波变换，小波变换是一种时频分析方法，能够将信号分解
成不同频率的成分。
在功率采集中，小波变换可以帮助识别和去除
不同频率范围内的干扰，提高数据的清晰度和可读性。
4. 自适应滤波，自适应滤波是一种根据信号特性动态调整滤波
器参数的方法，能够适应不同的功率采集环境和信号特征。
这种方
法能够有效地处理非线性和时变信号，提高数据的准确性和鲁棒性。
5. 傅里叶变换滤波，傅里叶变换是一种频域分析方法，可以将
信号从时域转换到频域进行处理。
在功率采集中，可以利用傅里叶
变换识别和去除特定频率范围内的干扰，提高数据的质量和稳定性。
综上所述，功率采集过滤常用算法包括移动平均滤波、Kalman
滤波、小波变换、自适应滤波和傅里叶变换滤波等，这些算法可以
根据功率采集数据的特点和要求进行选择和应用，以提高数据的准
确性和可靠性。
基于自适应滤波的雷达目标检测算法优化研究随着雷达技术的不断发展和应用领域的拓展，雷达目标检测技术逐渐成为研究的热点之一。
在雷达目标检测过程中，自适应滤波算法被广泛用于提高目标检测的性能。
本文将围绕基于自适应滤波的雷达目标检测算法进行优化研究。
自适应滤波是一种信号处理方法，通过根据信号的统计特性来选择合适的滤波器参数，以提高信号的质量和抑制噪声等干扰。
在雷达目标检测中，自适应滤波算法可以用于抑制杂波和噪声，使得目标的信号能够更加明显地显现出来。
首先，我们需要对自适应滤波算法进行优化。
传统的自适应滤波算法通常基于最小均方误差原则，选择滤波器参数。
然而，该方法在存在较强干扰的情况下容易出现过度收敛或者误收敛的情况，从而影响到目标检测的准确性。
因此，本文将研究新的自适应滤波算法，以解决传统算法的不足。
其次，我们将研究目标检测算法与自适应滤波算法的融合，以提高目标检测的性能。
目标检测算法可以利用自适应滤波算法得到的滤波结果，进一步提取目标的特征信息，从而实现更精确的目标检测。
我们将探索如何合理地融合这两种算法，在保证目标检测准确性的同时，尽量减小计算复杂度和存储空间。
另外，我们将考虑如何适应多变的环境。
雷达目标检测往往面临多种干扰和复杂的噪声环境，如天气变化、多路径效应等。
针对这些问题，我们将尝试设计一种适应性较强的自适应滤波算法，使得该算法能够有效地应对各种复杂环境，并保持较好的目标检测性能。
另外，我们将结合深度学习技术来改进目标检测算法。
近年来，深度学习在图像处理和目标检测领域取得了突破性的进展。
我们将探索如何将深度学习的思想和算法引入到自适应滤波算法中，以进一步提升雷达目标检测的准确性和稳定性。
最后，我们将通过实验证明优化后的基于自适应滤波的雷达目标检测算法的有效性。
通过采集真实的雷达信号和目标数据，我们将对算法进行验证和评估。
同时，我们将与其他现有的目标检测算法进行对比分析，以证明所研究的算法的优越性。
Vol. 43, No. 3Mar., 2021第43卷第3期2021年3月舰船科学技术SHIP SCIENCE AND TECHNOLOGY一种级联型自适应滤波器的混响抑制技术兰同宇，周胜增(上海船舶电子设备研究所，上海201108)摘 要：在浅海环境中混响是造成主动声呐性能下降的主要原因之一。
混响是由发射信号引起的，其频域上覆盖区域与发射信号基本重合，时域上与发射信号及目标回波强相关，这给混响和目标的分离造成了很大的困难。
本文借鉴PD 雷达中的动目标检测方法，提出一种适用于声呐动目标检测的滤波器设计算法。
该算法利用运动目标回波和混响在时频域上的不同特性，设计了级联自适应滤波器实现混响抑制和目标增强。
在此基础上进行匹配滤波 等处理可以获得理想的效果。
该算法可大幅提高信混比，有效改善运动目标的检测能力。
关键词：主动声呐；混响抑制；多普勒频移；自适应滤波器；特征矢量法中图分类号：TP393 文献标识码：A文章编号：1672 - 7649(2021)03 -0130-04 doi ： 10.3404/j.issn.l672 - 7649.2021.03.025A cascaded adaptive filter for reverberation suppressionLAN Tong-yu, ZHOU Sheng-zeng(Shanghai Marine Electronic Equipment Research Institute, Shanghai 201108, China)Abstract: The perfonnance of active sonar often degrades dramatically because of reverberation in shallow water. Re verberation is caused by the transmitted signal. In the frequency domain, its coverage area basically coincides with the trans mitted signal, and in the time domain, it has strong correlation with the transmitted signal and target echo signals. This make it difficult to separate the reverberation from the target echo signals. This paper draws on a mature method of moving target detection in PD radar, and proposes an algorithm of filter design for underwater situation. The algorithm uses the differences between target echo signals and reverberation in the time and frequency domains, and designs two cascaded adaptive filters.The two filters accomplish the aim of reverberation suppression and target echo signals enhancement. On this basis, matched filters or other processing method will achieve optimal performance. This algorithm can increase the signal-to-reverberation ratio and effectively improve the detection ability of moving targets.Key words: active sonar ； reverberation suppression ； doppler shift ； adaptive filter ； eigenvector method0引言主动声呐探测中混响是干扰其性能的主要因素。
专利名称：基于自适应归一化匹配滤波的杂波图单元中值检测方法
专利类型：发明专利
发明人：许述文,黄盛杰,薛健,水鹏朗
申请号：CN201810033473.X
申请日：20180112
公开号：CN108387879A
公开日：
20180810
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了基于自适应归一化匹配滤波的杂波图单元中值检测方法，主要解决现有技术检测性能差的问题，其技术方案是：利用雷达发射机发射脉冲信号，雷达接收机接收回波数据，回波数据的每个分辨单元中的回波序列为Z；对Z利用自适应归一化匹配滤波器计算检验统计量ξ；利用ξ进行单元中值处理得到处理后的数据对进行杂波图更新处理得到扫描估计值利用蒙特卡洛实验估计杂波图门限因子T；计算检验统计量ξ与扫描估计值的比值C,并将比值C与门限因子T比较进行检测，得到检测后的结果。
本发明提高了海杂波背景下目标检测的性能，提高了抗异常数据的稳健性，可用于运动或静止相参体制平台下的海面目标检测。
申请人：西安电子科技大学
地址：710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
国籍：CN
代理机构：陕西电子工业专利中心
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/article/11-09/422921315975560.html频谱感知，是指认知用户通过各种信号检测和处理手段来获取无线网络中的频谱使用信息。
从无线网络的功能分层角度看，频谱感知技术主要涉及物理层和链路层，其中物理层主要关注各种具体的本地检测算法，而链路层主要关注用户间的协作以及对本地感知、协作感知和感知机制优化3 个方面。
因此，目前频谱感知技术的研究大多数集中在本地感知、协作感知和感知机制优化3个方面。
文章正是从这3个方面对频谱感知技术的最新研究进展情况进行了总结归纳，分析了主要难点，并在此基础上讨论了下一步的研究方向。
1 本地感知技术1.1 主要检测算法本地频谱感知是指单个认知用户独立执行某种检测算法来感知频谱使用情况，其检测性能通常由虚警概率以及漏检概率进行衡量。
比较典型的感知算法包括：能量检测算法，其主要原理是在特定频段上，测量某段观测时间内接收信号的总能量，然后与某一设定门限比较来判决主信号是否存在。
由于该算法复杂度较低，实施简单，同时不需要任何先验信息，因此被认为是CR系统中最通用的感知算法。
匹配滤波器检测算法，是在确知主用户信号先验信息(如调制类型，脉冲整形，帧格式)情况下的最佳检测算法。
该算法的优势在于能使检测信噪比最大化，在相同性能限定下较能量检测所需的采样点个数少，因此处理时间更短。
循环平稳特征检测算法，其原理是通过分析循环自相关函数或者二维频谱相关函数的方法得到信号频谱相关统计特性，利用其呈现的周期性来区分主信号与噪声。
该算法在很低的信噪比下仍具有很好的检测性能，而且针对各种信号类型独特的统计特征进行循环谱分析，可以克服恶意干扰信号，大大提高检测的性能和效率。
协方差矩阵检测算法，利用主信号的相关性建立信号样本协方差矩阵，并以计算矩阵最大、最小特征值比率的方法做出判决。
文献[1]提出基于过采样接收信号或多路接收天线的盲感知算法。
通过对接收信号矩阵的线性预测和奇异值分解(QR)得到信号统计值的比率来判定是否有主用户信号。
数字摄影测量学习题与参考答案一、名词解释1、数字摄影测量：基于数字影像和摄影测量的基本原理，应用计算机技术、数字影像处理、影像匹配，模式识别等多学科的理论与方法，提取所摄对像以数字方式表达的几何与物理信息的摄影测量学的分支学科。
2、计算机辅助测图（机助测图）以计算机及其输入、输出设备为主要制图工具实现从影像中提取地图信息及其转换、传输、存贮、处理与显示。
3、影像的颗粒噪声：采用摄影方式获得光学影像，由于卤化银颗粒的大小和形状以及不同颗粒状曝光与显影中的性能都是一些随机因素，这就形成了影像的颗粒噪声。
4、Shannon 采样定理：当采样间隔能使在函数g(x)中存在的最高频率中每周期取有两个样本时，l f x 21≤∆根据采样数据可以完全恢复原函数g(x)。
称fl 为截止频率或Nyquist频率。
5、影像灰度的量化：是把采样点上的灰度数值转换成为某一种等距的灰度级。
6、比特分割就是将量化后的数据分成不同的比特位, 依次取出某一比特位上的值（0或1）或形成二值图像。
在每个比特位上交替地以黑白标记表示0和1。
7、影像分割将一幅影像划分为互不重叠的一组区域的过程,它要求得到的每个区域的内部具有某种一致性或相似性,而任意两个相邻的区域则不具有此种相似性。
8、分频道相关：先对原始信号进行低通滤波，进行粗相关，将其结果作为预测值，逐渐加入较高的频率成分，在逐渐变小的搜索区中进行相关，最后用原始信号，以得到最好的精度。
9、金字塔影像结构：对二维影像逐次进行低通滤波，增大采样间隔，得到一个像元素总数逐渐变小的影像序列，将这些影像叠置起来颇像一座金字塔，称为金字塔影像结构。
10、多测度（多重判据）影像匹配利用多个匹配测度进行判别，当满足所有条件时，才认为是同名影像。
11、影像匹配：12、彩色变换：是指将红、绿、蓝系统表示的图像变换为用强度、色度、饱和度系统表示的图像的处理方法。
13、图像的复合（融合）Image Fusion将多元信道所采集的关于同一目标的图像经过一定的图像处理，提取各自信道的信息，最后综合成统一图像或综合图像特征以供观察或进一步处理。
基于Allan方差解耦自适应滤波的旋转SINS精对准方法胡杰;程向红;朱倚娴【摘要】对旋转式SINS精对准方法进行了研究,由于转位机构转动干扰以及惯性器件误差不确定性带来的影响,旋转式SINS状态方程和量测方程噪声方差参数难以确定,进而导致初始对准精度降低,针对这个问题引入自适应Kalman滤波技术.Sage-Husa是一种常用的自适应滤波算法,但是存在噪声参数强耦合缺陷.通过研究Allan方差与量测噪声方差之间的关系,利用Allan方差滤波器具有带通滤波的特点,独立计算量测噪声协方差阵Rk,该方法能够有效克服Sage-Husa滤波耦合问题,相比其它改进方法具有简单易实现等特点.对该研究进行了仿真实验与实际系统验证实验,结果表明:对于中等精度光纤陀螺单轴旋转SINS,自适应Kalman滤波算法航向角对准精度比标准Kalman滤波算法精度要高0.6′左右,且在误差估计过程中,自适应Kalman滤波器能够更好地抑制外界干扰误差的影响,是一种较好的精对准方法.%The refined alignment for rotary strapdown inertial navigation system (SINS) is studied.The adaptive Kalman filtering alignment is proposed to solve the problems of low filtering performance derived from uncertain noise caused by rotating disturbance of indexing mechanism and uncertain errors of inertial device in measurement equations.Sage-Husa is a generally used adaptive filtering algorithm,but it has the defection that the noise parameters are strongly coupled.Here,the relationship between the Allan variance and the measurement noise variance is studied by using the Allan variance filter which has the characteristics of band-pass filtering,and a filtering method is proposed,which can effectively overcome the strong coupling problem oftraditional Sage-Husa filtering algorithm.The verifications by simulation and real inertial system are given,and the results show that the accuracy of the adaptive Kalman filtering algorithm is about 0.6'higher than that of the conventional Kalman filtering algorithm,and the adaptive Kalman filtering algorithm is able to restrain the influence of the outside interference errors in the attitude error estimation process.Therefore,the adaptive Kalman filtering algorithm is a better refined alignment algorithm,which can be used to improve the accuracy of initial alignment of the rotary SINS.【期刊名称】《中国惯性技术学报》【年(卷),期】2017(025)002【总页数】6页(P156-160,165)【关键词】旋转式SINS;精对准;Allan方差;自适应Kalman滤波【作者】胡杰;程向红;朱倚娴【作者单位】东南大学微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室,南京210096;东南大学微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室,南京210096;东南大学微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室,南京210096【正文语种】中文【中图分类】U666.1旋转式惯导系统通过周期性转动惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）能够将惯性器件常值误差对导航精度的影响予以抵消，达到误差自补偿的目的[1-2]。
