频域匹配滤波-FFT联合捕获算法北大核心

频域匹配滤波法利用FFT-IFFT完成时域伪码的快速相关,提出频域匹配滤波-FFT联合捕获法,该方法在频域匹配滤波法的基础上对相关结果进行二次FFT运算。通过仿真结果可知,在相同条件下得到的相关峰值高于频域匹配滤波法的相关峰值,提高了多普勒频率的估计精度,在信噪比大于-14 dB时捕获概率能达到0.988。由此可见,频域匹配滤波-FFT联合捕获法在估计精度和捕获概率上优于传统的频域匹配滤波法。     

基于多通道DMF的高动态信号捕获

为解决靶场对高动态目标测量中存在的信号捕获难题,依托传统的直扩-码分多址信道,探讨了采用多通道数字匹配滤波方法进行高动态目标信号捕获的原理;在对平均捕获时间、捕获概率和虚警概率等动态信号捕获等性能指标进行分析的基础上,提出了高动态目标信号的捕获方法。将多通道数字匹配滤波技术应用于高动态目标的信号测量,在保持较高抗干扰特性的同时,可以缩短多普勒频移捕获的完成时间,为在靶场精确测量高动态目标提供了可靠的技术手段。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于LMS自适应滤波和希尔伯特差值的二次相关时延估计算法

针对卫星干扰源定位系统中时延估计的问题,在研究经典的广义互相关和二次相关时延估计算法的基础上,为避免不同加权系数的选取对广义互相关时延估计精度影响差异很大这一缺点,提出了一种基于LMS自适应滤波和希尔伯特差值的二次相关时延估计算法,该算法利用自适应滤波器对信号和噪声的先验知识需求较少、具有自动调节自身参数的能力,首先对信号进行前端滤波处理,再将处理后的信号进行二次相关,最后利用希尔伯特差值法对相关峰值进行锐化,以获得较为精确的时延估计结果。     

导航精度对某型电视制导无人攻击机攻击性能影响

针对电视制导无人机的作战使用方式,分析了影响其攻击性能的因素;建立了导航精度与攻击无人机捕获目标概率之间的关系;基于捷联惯导的误差分析,对无人机中制导末段的导航精度进行了计算。构建了对无人攻击机目标捕获概率进行仿真计算的方案,建立了方案航迹,对其进行了中制导精度分析和目标捕获概率计算,结果表明导航精度和捕获概率直接相关。     

边缘化粒子概率假设密度滤波的多目标跟踪

针对复杂情况下的多目标跟踪问题,提出一种边缘化粒子概率假设密度滤波(MPF-PHD)方法。该方法首先将复杂情况下多个目标的状态向量分别提取出其中的非线性状态与线性状态。然后利用粒子概率假设密度滤波(PF-PHD)估计非线性状态,利用卡尔曼滤波(KF)估计线性状态,并把其中与非线性状态相关的线性状态估计用来优化非线性状态估计。通过对MPF-PHD方法与传统的PF-PHD方法仿真对比,验证了MPF-PHD方法有效解决了复杂情况下多目标跟踪的漏检问题,提高了多目标状态估计精度。     

宽带信号目标参数估计精度分析

现代雷达中随着信号带宽的增大和目标速度的提高,常规窄带近似的条件无法满足需要。根据匹配滤波和宽带模糊函数的特点,推导了目标回波延时和尺度因子的理论估计精度。通过仿真证明,推导的尺度因子估计的理论精度与相关文献一致,而新得到的延时估计理论精度基本不随载频变化,更符合实际应用。     

直接序列扩频码元同步的快速捕获及跟踪

讨论基于软件无线电技术的直接序列扩频码元捕获及跟踪的快速算法。利用伪随机序列尖锐的自相关特性,通过计算中频接收信号与本地匹配滤波器的循环相关完成码元捕获,提出了循环相关的两种快速算法,并分析了正确捕获概率及平均捕获时间,最后给出码元跟踪的简便算法及精度。仿真及实验验证了所述算法的正确性和有效性,特别适用于信噪比较低、对设备体积及功耗限制严格的通信系统中。     

干扰条件下的扩频码捕获性能研究与改进

文中提出了扩频接收机捕获模型,并对可行性进行了仿真。在此模型基础上分析了不同干扰样式对接收机捕获性能的影响,给出捕获概率的仿真曲线,对文献[1]、文献[2]中用到的假设的成立条件进行了修正。最后文中采用频域接收机结构并给出了基于频域抑制算法的捕获概率仿真曲线。结果表明捕获性能较之无干扰抑制时大大提高。     

一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。     

数据和导频通道的功率加权联合捕获算法

下一代全球导航卫星系统将采用数据和导频通道功率不等的调制方式,而传统算法多采用数据和导频通道的等权重加权联合进行捕获。当二者功率不相等时,等权重加权联合不能获得最优的捕获性能。因此提出功率加权联合的改进捕获算法,在数据和导频通道的功率分配不等的情况下,进行不同加权系数的联合捕获,并且利用最小二乘的方法进行最优加权系数的拟合估计。利用捕获判决量的特征函数推导检测和虚警概率。仿真实验验证了当数据和导频功率比为1∶3、检测概率为0.8、虚警概率为10-3时,所提出的改进算法能提升0.4 d B的捕获灵敏度。     

闪烁噪声条件下基于交互多模框架的雷达目标跟踪算法

针对传统雷达目标跟踪算法在处理闪烁噪声时面临的性能下降问题,提出一种将容积卡尔曼估计器与交互多模框架相结合的高性能滤波算法。该算法将目标状态建模为高斯分布,将闪烁噪声建模为混合高斯分布,同时将其发生概率建模为一阶马尔可夫过程;在此基础上,利用交互多模框架实现对不同高斯噪声分量的匹配滤波处理。为了减轻非线性观测条件对目标跟踪精度的影响,进一步采用容积卡尔曼估计器作为高斯近似滤波器,对目标状态进行递推预测和更新。仿真结果表明：所提算法较传统高斯混合滤波器和粒子滤波器具有更高的跟踪精度和更好的实时性能,同时还能对闪烁噪声出现时刻进行有效的估计。     

多帧高斯混合概率假设密度的多目标跟踪算法

针对低检测概率下多目标跟踪时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标被漏检时,依据目标状态抽取标志,并结合目标多帧权值记录集中权值信息估计丢失目标的状态。仿真实验表明,算法有效地提高了低检测概率下现有相关算法的目标状态和数目估计精度。     

潜艇纯方位跟踪中系统误差的消除方法

针对潜艇纯方位法水下目标跟踪过程中，如果存在系统误差，会导致收敛速度变慢，状态估计有偏的问题，提出了联合sigma点卡尔曼滤波算法。该算法不仅能消除系统误差对状态估计的影响，而且能减小线性化误差，提高滤波精度。仿真实验结果证明了算法的有效性和优越性。     

无人机数据链联合同步技术研究

依据基于OFDM的无人机数据链路同步技术的特点，分析了不同偏差对链路解调的影响，利用导频和循环前缀分别实现了频域联合同步和时域联合同步，并提出了时频域2级联合同步方案，数据仿真表明，2级联合同步不仅可以提高系统的捕获性能，还可以提高系统的跟踪精度。     

用于目标弱信号处理的三重相关匹配滤波技术

分析了在二重相关匹配滤波技术的基础上实现三重相关匹配滤波的方法。三重相关匹配滤波对于目标的弱信号进行检测和处理 ,具有广泛的实用价值。给出了一个红外搜索目标信号处理的计算机模拟结果 ,并对计算机模拟结果进行了分析 ,证明了三重相关匹配滤波技术相对于二重相关和三重相关检测技术的优越性     

基于地形差分矩的 TERCOM 地图性能估计

提出了一种非平稳地形中TERCOM地图匹配性能的估计方法。首先利用地形差分过程研究相关匹配算法度量值的统计特性 ,获得度量值的均值和方差关于地形差分矩的解析表达。然后讨论度量值统计特性与局部匹配搜索截获概率的关系 ,建议用地形差分矩和局部搜索截获概率作为TERCOM地图匹配性能的估计。通过对实际地形的试验 ,说明基于地形差分矩的匹配性能估计方法是有效的。     

提高惯导系统Unscented卡尔曼滤波实时性技术

Unscented卡尔曼滤波(UKF)通过构造一组,具有与给定状态估计相同的一、二阶矩,也可能是高阶矩的样本点,实现对非线性系统的状态估计,因此其计算效率取决于能够捕获这些数字特征的样本点数目.通过构造n 2个样本点来捕获n维状态变量的均值和方差,提出了将这种方法应用于惯性导航的初始对准.仿真结果表明在同等滤波精度的情况下,该方法比UKF计算效率更高,实时性更好.     

基于模型概率估计的两层交互多模型算法

在机动目标跟踪问题的研究中,针对转弯机动目标跟踪精度差的问题,设计了一种利用模型概率对模型集合进行实时计算的两层交互多模型算法。该算法由第一层目标转弯速率的粗估计和第二层目标状态向量的精估计构成,它利用第一层模型计算出的目标运动估计转弯速率,构建与当前目标运动状态匹配程度较高的第二层转弯模型集合,并将该转弯模型集合运用于状态估计中。仿真结果证明了该算法在针对转弯机动目标时仍有较好的跟踪精度。     

车载火炮火力与底盘匹配性薄弱环节捕获方法

针对在车载火炮火力与底盘匹配性评估中只评估而未对薄弱环节进行捕获的现状,提出一种基于指标关联度的薄弱环节捕获方法,采用结构熵权法求得指标权重,利用模糊综合评判法对车载火炮进行定量化评估,应用指标关联度法对车载火炮的匹配薄弱环节进行捕获,最后根据薄弱环节捕获结果对车载火炮进行改进,改进后的再评估结果验证了新方法的可行性。     

自适应模板匹配在坦克火炮稳定精度测试中的应用

在坦克火炮稳定精度测试中采用了模板匹配,给出了测试系统的工作原理,对基于归一化相关度量的模板匹配进行了分析,针对目标可能发生的变化对匹配结果产生的影响,提出了自适应模板匹配的算法,并详细阐述了初始模板确定、目标运动估计和模板更新的方法.最后,用实验的方法证明了自适应模板匹配在坦克火炮稳定精度测试中的优势.