基于正则化的多平台导航定位及探测偏差估计方法

影响舰载雷达探测误差主要为平台导航定位误差和传感器自身探测误差,针对对这两类误差的影响因素进行了分析,首次综合考虑这两种系统误差,提出了一种基于正则化的多平台导航定位及探测偏差估计方法,利用不同舰艇上传感器对公共目标探测的迭合条件,建立系统误差观测方程,利用LS对两种系统误差同时进行了估计,并在偏差估计中采用正则化估计方法,提高估计结果的稳定性,最后进行了仿真验证,仿真效果验证了算法的有效性,具有较高的工程应用价值.     

基于正则化的多平台多传感器导航定位和探测偏差估计

针对影响舰载雷达探测误差主要为平台导航定位误差和传感器自身探测误差,对这两类误差的影响因素进行了分析,首次综合考虑这两种系统误差,提出了一种基于正则化的多平台导航定位及探测偏差估计方法,利用不同舰艇上传感器对公共目标探测的迭合条件,建立系统误差观测方程,利用LS对两种系统误差同时进行了估计,并在偏差估计中采用正则化估计方法,提高估计结果的稳定性,最后进行了仿真验证,仿真效果验证了算法的有效性,具有较高的工程应用价值。     

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.     

单平台三维传感器组网配准的最小二乘法

针对单平台多部三维传感器组网的校准和姿态偏差给出了一种综合估计算法。根据不同传感器跟踪相同目标时的空中叠合条件,由一阶泰勒展式导出了相对偏差的线性化公式,再利用最小二乘法实时估计出传感器量测间存在的偏差,从而进行配准。本算法对传感器近距离组网或者单舰多传感器组网的配准具有较好的精度和稳健性。     

基于星座图恢复的MQAM信号调制方式识别算法*

针对MQAM信号调制方式的识别问题,提出了一种基于星座图恢复的算法。该算法首先估计信号载频及信噪比等参数,并依据波特率和符号定时完成对接收信号的波特率采样。随后采用一种非判决辅助载频偏差估计方法,以消除载频偏差及相位偏移对星座图恢复的影响。最后利用平均似然比检测的方法,完成MQAM信号调制方式的识别。仿真结果表明,与仅考虑信号幅值分布的极大似然算法相比,该算法具有更优的识别性能。     

幅相调制信号的星座图恢复与调制方式识别

针对幅相调制信号的调制方式识别问题,提出一种基于星座图恢复的算法。该算法估计信号载频及信噪比等参数,并依据波特率和符号定时完成对接收信号的波特率采样;采用一种非数据辅助载频偏差估计方法,以消除载频偏差及相位偏移对星座图恢复的影响;利用平均似然比检测的方法,完成幅相调制信号调制方式的识别。仿真结果表明,与仅考虑信号幅值分布的极大似然算法相比,该算法具有识别性能更优。     

三维传感器组网偏差估计方法

采用地心地固坐标系作为统一坐标系,研究了3-D传感器组网中的偏差估计问题,根据同一目标位置在各个传感器探测中的迭合条件.运用一阶泰勒展式推导出各个传感器的距离、距离增益、方位角、仰角偏差的线性化公式,利用最小二乘法在线估计出各个偏差量,并实时进行修正,仿真结果验证上述方法的有效性.     

一种传感器网络时空融合模型

针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。     

多目标环境下基于分布式融合思想的误差估计方法

针对多雷达多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,提出了基于"分布式融合思想"的误差估计方法。给出相应误差估计方法的计算公式,利用改进截断奇异值方法来减轻矩阵病态性的影响,提高误差估计的稳健性。设置了两种不同的系统误差仿真场景,对"分布式"误差估计方法在两种情形下的估计性能进行了仔细对比分析。结合"分布式"误差估计方法与"集中式估计"方法所体现出的优缺点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法,算法通过合理选择阈值门限η,能够在多雷达多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计算法自适应地进行切换,从而充分发挥两种误差估计算法各自的优点,给出更好的误差估计结果。     

OFDM系统非数据辅助采样频率偏差估计的Cramér Rao界

研究了OFDM系统中非数据辅助采样频率偏差估计性能的衡量问题,推导了其Cramér Rao界(CRB).根据中心极限定理,对接收信号中的子载波间干扰进行近似,推导了在未知调制信息时接收信号的概率密度;根据CRB的定义,对非数据辅助采样频率偏差估计的CRB进行了推导;通过蒙特卡罗积分的方法得到了在不同OFDM基带调制方式...     

杂波环境下机动目标跟踪的分布式估计算法

本文考虑了杂波环境下机动目标的多雷达跟踪问题，提出了一种分布式联合估计算法。子站独立于总站，并单独跟踪，把当地估计结果周期地传送给总站，由总站进行合并，得出基于所有子站量测的全局估计。数字仿真表明，分布式联合、估计算法在各种性能指标上都优于单站跟踪算法。     

基于循环累积量的QAM信号载波相位估计算法

利用通信信号的循环平稳特性,在循环累积量域内提出了一种基于高阶循环累积量的载波相位估计算法,该算法通过提取观测样本的循环累积量特征并对其进行归一化,有效消除了信号能量、时延和成形脉冲参数对算法性能的影响。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。     

邻域灰度差加权的模糊C均值聚类图像分割算法

模糊C均值(FCM)算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点.但是这种算法没有考虑到样本空间中不同的样本点对分类的贡献不同,因此分割效果不理想.提出了邻域灰度差加权的模糊C均值聚类算法,实验结果表明,该算法不仅取得了很好的分割效果,而且加快了算法的收敛速度,从而满足了图像分割的有效性、实时性的要求.     

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。     

基于特征值分析的雷达脉冲波形估计及性能分析

雷达侦察接收机往往侦收到多个受噪声污染的目标雷达脉冲,如何从噪声中提取雷达脉冲波形,是现代雷达侦察信号处理中的一个重要内容。提出了一种基于特征值分析的雷达脉冲波形估计算法,该算法通过对脉冲协方差矩阵的特征值分析,给出了一种利用特征向量估计脉冲波形的方法,并理论分析了其估计性能。算法适应于任意形式脉冲波形,且不受各脉冲初始相位的影响。理论分析和仿真结果说明算法能够在较低信噪比环境下恢复脉冲信号波形。     

改进的时域正交MOE盲干扰抑制算法

提出了一种能够同时抑制窄带和多址干扰的TDO-MOE盲干扰抑制算法,算法将TDO-LMS算法引入到MOE盲检测算法,克服了TDO算法在盲检测中容易发散的缺点.通过信道估计调整步长因子,信道估计运算利用了检测器的中间运算结果,没有付出多余运算量.仿真结果表明,在维持LMS类算法的SINR性能的前提下,算法明显缩短了收敛时间,具有一定的应用价值.     

基于优化滤波的水平非均匀蒸发波导反演算法

针对水平非均匀蒸发波导反演中大气折射率剖面水平分布规律不确知和大范围海域气象参数观测难的问题,提出一种基于优化滤波的水平非均匀蒸发波导折射率剖面参数反演算法,该算法采用粒子群优化估计折射率剖面参数初始状态和描述剖面参数水平分布规律的状态转移函数,结合GPS海面散射信号波导传播的DMFT步进计算正演模型和实测GPS散射信号功率建立系统方程和观测方程,并采用粒子滤波迭代估计水平步进上的非均匀折射率剖面参数。该算法的精估计环节有效修正了粒子群估计误差在后续反演过程中导致的误差积累,保证了反演精度,并使得算法具备距离分段条件下逐段反演的能力,为远距离海域蒸发波导折射率剖面参数的反演提供了可行的方法。     

树状小波与多尺度估计理论的图像融合技术

针对红外和可见光图像的特点及相互融合的应用,提出一种基于树状小波多尺度估计理论的红外与可见光图像融合算法.首先对源图像进行树状小波多尺度分解,依据子图像的信息量得到塔式结构子图像;然后基于不同子图像对应层上的对应像素,根据EM算法估计模型参数,采用SAGE迭代算法优化估计参数得到融合子图像;最后根据小波逆变换获得融合图像.实验结果表明:该融合算法能够更好地综合利用红外图像较好的目标指示特性与可见光图像较清晰的场景信息;性能评估显示:该算法得到的融合图像互信息较文献[5,6]分别提高了49.60%和24.90%,均方根误差分别减小了66.40%和56.00%.