方位/多普勒频率联合单站无源定位方法

在传统的无源定位技术基础之上,采用增加观测信息量的方法来实现单站无源定位,即方位/多普勒频率联合定位技术.该方法通过测量得到的多普勒频率提取目标的径向速度信息,再结合测角系统所测得的方位信息对目标进行定位.在对其定位原理分析讨论之后予以实现,最后通过计算机仿真实验证明这种定位算法具有较高的定位精度.     

面向时差定位无源雷达的空情想定设计系统

针对时差定位无源雷达操作演练和性能检测时的空情想定设计问题,设计开发空情想定设计系统.基于距离方位标尺部署无源雷达各站,采用样条插值方法和航向平滑算法绘制目标航迹,能够实现在一定战术背景条件下,覆盖多种布站方式,针对多种类型和多批次目标的时差定位无源雷达防空预警作战的空情想定设计.最后给出了一个设计实例.     

粒子滤波算法在单站无源定位中的应用

单站无源定位是目标跟踪领域的一个研究热点问题.首先介绍了采用增加观测信息量的方法来实现单站无源定位的技术,即方位/多普勒频率联合定位方法,对其定位原理以及实现进行分析讨论.引入一种新的滤波器-粒子滤波器方法(Particle Filter,PF)探讨了海面上运动的观测平台对远距离运动目标定位的应用背景,对目标的原始定位结果进行滤波处理,以减弱测量噪声的影响,提高定位的精度.仿真结果表明了这一处理算法的有效性以及高精度.     

周期运动声源的双阵列定位

针对常用的运动声源定位方法存在计算量较大或测试难度大的问题,提出一种基于阵列信号短时处理的运动声源定位方法。分析单、双五元十字阵列的定位性能,并基于单阵列的高精度定向能力,借鉴波束形成中帧处理思想,使用双阵列方位交叉的方法实现声源运动定位。使用自行火炮的发动机周期噪声作为模拟声源,进行外场定位实验,对参与短时相关数据的截取原则和传播路径补偿进行研究。实验结果表明,该方法能够有效实现周期声源的运动定位,最大相对误差保持在5%的水平。     

基于机载威胁源告警器的目标指示方法

针对主动雷达使用条件不具备的特殊战场环境,提出了基于威胁源告警器的目标无源指示方法.威胁源告警器是三代战机上主要的无源探测设备,在载机飞行过程中,通过威胁源告警画面多次得到目标方位信息,在此基础上,建立了基于威胁源告警画面的目标指示方法.根据目标指示区域的不同精度,分别采用方位距离攻击或纯方位攻击方式,并对不可攻击区域...     

纯方位目标运动分析可观测性研究

纯方位目标运动分析(BOTMA)仅利用方位信息实现对目标状态参数的估计,是一种有效的无源被动定位跟踪方法。纯方位系统中的可观测性条件、目标跟踪与估计策略、观测器最优机动轨迹构成了BOTMA的核心研究内容。可观测性问题是BOTMA首先必须解决的关键问题,可观测性条件是后续目标定位与跟踪的前提和基础。介绍了纯方位系统中可观测性的基本概念,从几何方法、线性与非线性方法、数值分析方法等角度,对BOTMA的可观测性研究成果进行了系统的总结和评述,最后对这一领域的研究提出了新的展望。     

基于GA-ML-PMHT的多基站无源协同定位方法

针对无源协同定位系统中低可观测目标的航迹初始及维持问题,提出一种基于遗传算法的极大似然概率多假设的多基站无源协同定位方法。首先,建立多基站无源协同定位系统数学模型。其次,提出基于极大似然概率多假设的无源协同定位航迹初始算法,并首次利用遗传算法解决极大似然概率多假设中的优化求解问题,以提高目标检测跟踪性能。最后,通过滑窗法实现航迹维持。仿真结果表明,所提方法能够有效解决多基站无源协同定位系统中低可观测目标的航迹初始及维持问题。     

基于声矢量传感器阵列的近场声源两步定位算法

针对传统算法中多维搜和索运算量大的问题,首先结合ESPRIT和纯方位估计方法,提出了一种基于声矢量传感器阵列的近场源两步定位算法;然后,利用常规的阵列流形矩阵,结合矢量传感器的ESPRIT定位算法,实现了单传感器的方位角和俯仰角的估计;最后,通过最小二乘估计的方法实现了声源的定位。随后的仿真结果证明了该方法的有效性。     

多基阵无源声测定位算法的研究与仿真

对直升机等低空飞行目标的无源声测定位与跟踪是声学监视系统的重要研究内容。对多基阵低空飞行目标的无源声测定位方法进行了研究,并导出了定位算法和定位误差。理论分析和仿真实验表明,利用单基阵的方位和俯仰角进行多基阵融合定位时,无源声测定位系统有较高的定位精度,而且布阵形式对定位精度有一定的影响。该研究成果可直接用于对空中运动目标,如无人机等目标的无源声测定位。     

固定单站无源定位与跟踪方法应用

地面测向系统实现单站无源探测定位可有效提升现有系统的作战能力.研究了固定单站无源探测定位系统模型和定位方法,根据参数测量集的不同,定位方法可分为利用空时域信息和空频域信息两大类.提出了在典型地面测向系统中实现单站无源探测定位的体制和结构.     

基于时频滤波与EMD分解的单通道发动机振动信号盲源分离

由于传统盲源分离方法要求传感器观测信号数目不小于源信号数目,且在源信号平稳及相互独立的前提下,才能得到较为准确的分离信号,但在实际应用中,这些条件不易满足．针对发动机振动信号,提出一种基于时频滤波与EMD分解的单通道信号盲源分离方法,消除非平稳噪声的干扰,将通过EMD分解得到的本征模态分量作为虚拟的观测信号,并利用FastICA算法实现信号盲源分离．     

基于循环频域滤波及Schmidt正交对消的单通道信号分离算法

单通道盲信号分离是信号处理领域中的研究热点和难点.分析了循环频域滤波用于单通道时频重叠信号分离的可行性,提出了基于循环平稳频移滤波器及Schmidt正交对消的信号分离方法.利用频移滤波器提取一个源信号,通过Schmidt正交化法从观测信号中消去已提取的源信号获得另一个源信号.仿真表明,本文算法可有效分离时频重叠的雷达通信信号,相比时域维纳滤波,分离性能提高了10dB以上.     

基于EEMD方法的混合信号分离识别

针对宽开通信侦察系统中的多信号分离问题,提出了一种总体平均经验模式分解(EEMD)方法。首先对混合信号进行去噪,进行功率谱估计,然后利用EEMD方法对混合信号进行分解得到一簇本征模态函数IMF(Intrinsic Mode Function),对代表单个信号的IMF进行Hlibert变换,得到与各阶IMF相对应的瞬时频率,确定信号的个数,估计出其载波频率,设计出相应的带通滤波器,分离出单个信号。最后设计决策树对分离出的单个信号进行调制识别,确定信号的种类。文中以三个信号组合ASK、BPSK、2FSK为例,通过仿真验证了方法的有效性。     

基于奇异谱分析的盲源分离单通道语音增强算法研究

针对盲源分离算法无法直接对单路含噪语音信号进行分离的问题,提出一种基于奇异谱分析的盲源分离单通道语音增强算法.通过对单路含噪语音信号进行奇异谱分析,将其低频分量作为第二路观测信号,利用改进的最大信噪比盲源分离算法进行处理,从而实现语音信号和噪声的分离.实验结果表明,该算法能够有效抑制噪声,提高信噪比,起到良好的语音增强效果.     

基于最优分离矩阵循环迭代的盲源分离次序调整算法

文章针对盲源分离中输出信号帧与帧之间信号衔接顺序的不确定性问题,提出了最优分离矩阵循环迭代算法,将每帧信号分离时目标函数寻优所得分离矩阵作为下一帧循环的初始化矩阵进行迭代来分离信号。理论分析与计算机仿真表明:该算法能有效解决盲分离中信号次序的不确定性问题,具有较强的实际应用价值。     

Single channel source separation of radar fuze mixed signal based on phase difference analysis

A new method based on phase difference analysis is proposed for the single-channel mixed signal separation of single-channel radar fuze. This method is used to estimate the mixing coefficients of de-noised signals through the cumulants of mixed signals, solve the candidate data set by the mixing coefficients and signal analytical form, and resolve the problem of vector ambiguity by analyzing the phase differences. The signal separation is realized by exchanging data of the solutions. The waveform similarity coefficients are calculated, and the time–frequency distributions of separated signals are analyzed. The results show that the proposed method is effective.     

基于CDMA蜂窝网的定位算法

基于TDOA的经典定位Chan算法主要针对地面移动台,针对中低空飞行器,将Chan算法推广到三维空间,并与飞行器上的惯导系统进行实时组合导航定位。主要思想是根据CDMA蜂窝网导频信号的到达时差(TDOA)两次使用加权最小二乘解算,吸收taylor算法的递推思想,得到飞行器位置的两组解。利用惯导系统提供的位置信息进行解模糊,从而得到飞行器的实时位置信息。仿真结果表明,在相同条件下,与其他经典算法相比,此算法定位精度高,定位运算速度快,其均方误差逼近克拉美罗界(CRLB),对中低空飞行器定位具有一定的参考价值。     

基于负熵最大的FastICA语音信号分离算法

语音信号分离是现代信号处理的热点问题,针对未知信号源个数的情况,提出一种基于负熵最大的FastICA(Fast Independent Component Algorithm)语音信号盲分离算法,有效解决了源信号数目估计、语音信号分离及复原等问题。改进的算法增加了源信号数目估计环节,放宽了算法适用条件,即在源信号数目未知的情况下,也能够实现信号盲分离功能。并将其成功应用于运用信号分选过程中,最终复原语音时域波形,完成信号分选任务。仿真实验中,详细讨论了该方法在不同信噪比以及不同源信号数目情况下的分选能力,证明了方法的有效性和优越性。     

采用区分性幅相联合字典学习的低截获概率信号分离方法

为解决采用字典学习的信号分离方法存在的相位信息缺失和子字典交叉表示问题，提出一种区分性幅相联合字典学习方法。该方法针对相位信息缺失问题，构建了幅相联合字典模型；针对混合信号在联合字典上投影时存在的交叉表示问题，基于区分性字典学习思想提出在字典学习过程目标函数中加入交叉表示抑制项。仿真结果表明：幅相联合字典能够充分表示典型低截获概率信号的幅相信息，交叉表示抑制项能有效抑制信号间的交叉表示，算法具有良好的分离性能。     

基于恒虚警的多卫星信号快速盲检测算法?

在分析实际盲卫星通信信号的基础上，提出了一种对不重叠多卫星信号数量、中心频率进行实时估计的快速盲检测算法。算法基于恒虚警率准确地估计了噪声的统计特性进而设置了信噪分离的门限，并根据卫星通信信号的实际带宽特性实现了盲信号的检测。仿真结果表明，算法能够在较低的信噪比下实现对多卫星信号的快速准确盲检测，且与其他算法相比，该算法准确率高、通用性强，更能满足实际工程的需要。