基于马氏距离的飞行缺失数据估计方法

针对基于欧式距离的最近邻居的缺失值估计算法的不足,提出了一种基于马氏距离的估计算法来估计飞行数据集中的缺失数据.该算法通过飞行数据之间的马氏距离来选择最近邻居数据,并将已得到的估计值应用到后续的估计过程中,然后采用信息熵来计算最近邻居的加权系数,得到缺失数据的估计值.仿真结果表明该算法优于基于欧式距离的最近邻居缺失值处理算法,是一种有效的飞行数据缺失值估计方法.     

一种FMCW雷达线性度校正方法

线性调频连续波(LFMCW)是雷达系统中常用的一种信号形式,调频信号调频线性度是衡量信号质量的一项重要指标。分析了线性调频连续波雷达的调频非线性对距离分辨率的影响,提出使用分段线性拟合的方法估计调频信号的线性度,并对非线性进行校正。仿真结果表明校正后距离分辨率及测距精度都极大的提高。     

一个天基拦截器寻的制导的综合方法

在本文中,我们将目标状态估计和拦截器制导当作一个完整的寻的制导问题考虑。在以前的制导及状态估计设计过程中,状态估计及控制是当作两个问题考虑的。这种情况下,状态估计要求由捷联红外传感器提供方位测量值。本文考虑了如下完整的制导问题:准确的剩余飞行时间的估计,制导规律及Kalman滤波器的结构,选择的制导规律要求目标相对位置、相对速度及加速度的估值。因此为了估计这些值的量,设计了Kalman滤波器结构,它要求必须将目标距离当作滤波器输入,因为被动红外传感器只测量瞄准线误差,因此本文还描述了一种合成距离的方法。通过六自由度仿真,对从角测量至加速度指令产生的完整制导方案进行了研究。     

基于最小全变差的雷达测距方法

雷达波束中心距离的估计即目标区域中心相对雷达平台的距离估计是通过和差比幅的方法,找到零深所对应的距离门即为所要估计的距离。在实际情况下,由于噪声的影响很难确定零深的位置,因此距离估计精度不高。为了获得较高精度的距离提出了一种基于最小全变差的雷达测距方法,该方法能够有效地进行距离估计。通过全变差最小的方法能够很好地抑制噪声水平,提高信噪比,使得处理后的数据变得平坦,因此很容易确定和差比幅零深的位置,从而进一步确定零深所对应的距离门。仿真结果表明,该方法能够很好抑制噪声,有效提高测距精度。     

基于矢量水听器的水下目标定位系统

单个矢量水听器测量目标俯仰角精度不高,且不能对目标距离进行估计,针对此问题,提出了一种结合矢量水听器和声压水听器的三元阵被动定位新方法.利用矢量水听器获得的声强信息,采用直方图估计法进行目标方位估计;利用三元垂直线阵获得的时延信息,进行目标俯仰角和距离估计,从而实现了对目标的定位.对算法进行了仿真验证并搭建定位系统进行...     

非均匀杂波环境中基于粒子滤波的无参目标跟踪算法

目标跟踪算法通常包含对参数杂波密度的测量,该杂波密度通常是不均匀的。目前的无参目标跟踪一般是先假设一个先验未知的杂波密度,假设它均匀分布在一个选好的门限内。这和一个包含强杂波密度、多扫描的目标跟踪算法的选通门限有很大的不同。基于此,提出了一个替代杂波密度估计的无参目标跟踪方法,该算法不假设该杂波在选择的门限内。而是建立在对已测杂波密度估计的基础上,重要的是该估计是在后验目标的轨道更新以前就被估计过,即它是针对杂波密度逆向测量的修正估计。仿真结果表明:该算法在强密度非均匀杂波环境中的有效性。     

基于概率分布的硬件木马检测特征选择方法

针对基于旁路信号分析的硬件木马检测中存在的高维以及信号冗余度高等问题,寻求一种特征选择方法在降维、降低冗余度方面的可行性,通过考虑样本概率的分布情况,提出了一种以散度和Bhattacharyya距离作为可分性判据的特征选择方法。首先分析了旁路信号的特征选择问题,然后阐述了基于散度和Bhattacharyya距离的可分性判据,最后在FPGA中植入硬件木马,采用K-L方法进行实验,通过对样本特征选择前后的检测效果发现,这种特征选择方法不仅有助于分辨"金片"与含木马的待测芯片间旁路信号的统计差异,而且与分类错误率建立联系,更好地实现了硬件木马的检测。     

自适应航迹融合算法及其仿真

在简单融合算法和协方差加权融合算法的基础上给出一种自适应航迹融合算法,并对这一算法进行了仿真.首先根据已关联的多个传感器的航迹状态估计计算得到第一个距离测度S1,并与门限T1比较.若S1小于门限T1则融合节点将选择本地航迹估计作为全局航迹估计;否则计算距离测度S2.这里S2也是局部航迹状态估计的函数.若S2小于门限T2则判决融合节点执行简单融合算法;否则判决融合节点执行协方差加权航迹融合算法.这里门限值T1,和T2代表了系统对融合航迹质量的要求以及系统可用资源对融合算法的综合影响.仿真结果表明自适应融合算法能够根据融合系统不同时刻对融合质量的不同要求以及系统资源的变化来自适应地选择满足要求的融合算法,从而降低航迹融合算法的计算复杂度.     

基于相关性函数的多站微动特征分析与提取

针对多站雷达精度跨度大、难以有效进行融合识别的问题,提出了基于相关性函数的多站加权融合方法。首先建立了弹道目标滑动散射模型,通过时延相乘重构回波,并利用扩展Hough变换提取出距离像的曲线参数,从而建立方程组以求取微动信息。然后利用相关性函数对各雷达的支持度进行分析,最终对支持度高的观测数据进行融合识别。仿真结果表明该方法计算简单,能有效提高微动参数的估计精度,客观地反映各部雷达的可靠度。     

FPGA实时多普勒中心频率估计

基于弹载合成孔径雷达(SAR)对成像精度、处理时间、资源使用效率和设备低功耗的更高要求,提出一种基于FPGA的多普勒中心频率估计方法,采用FPGA实现实时高精度多普勒中心频率估计。改进回波处理流程,在距离向脉冲压缩过程中,距离向脉冲压缩结束后即可完成多普勒中心频率估计,进行后续距离走动校正(RCMC),实现了SAR信号处理机的"零等待"。在算法实现过程中,提出了基于FPGA的流水线式相位解缠绕方法和基于最小二乘的参数曲线拟合算法,实现相位解缠绕的连续流水输出以及中心频率估计参数精确插值。通过试验验证,基于FPGA的多普勒中心频率估计方法,充分发挥了处理资源使用效率,使SAR信号处理机硬件相对以前减少80%以上,处理时间和频率估计精度均优于系统要求。     

基于参数化直方图的三路互相交连接选择性估计

估计空间算子的选择性是设计空间查询优化器的关键技术之一。选择性估计不仅能以非常小的代价给出空间算子结果集大小的近似估计,而且也可以直接用于某些仅需要近似结果的空间查询和空间分析(如数据集间的相关性评价等)处理。互相交连接是一类常见而且具有特殊性质的多路空间连接。基于对命题"两两相交的多个矩形一定有一个公共的相交区域,而且这个区域也是矩形"的证明,提出了一种可以用于三路互相交连接选择性估计的参数化直方图方法,还通过多组比较实验证明了该方法的有效性和适应性。     

Cocast：一种基于传感器的分布式网络距离预测任意播算法

针对Internet环境中基于网络坐标估计节点间网络距离的问题,提出了一个利用任意播机制分布式的网络坐标预测算法Cocast:所有用户节点均加入一个结构化Peer-to-Peer对等网;对等网中任意的节点均可以发送网络坐标任意播查询消息,该消息被转发到多个负责坐标计算的用户节点,这些用户节点分布式地预测消息发起节点坐标,最终消息发起节点获得一个综合的坐标位置。Cocast基于网络坐标任意播选择提供位置估计的用户节点,利用层次化网络嵌入预测坐标位置,借助位置融合传感器机制过滤恶意节点的影响。实验表明Cocast具有可扩展、快速收敛、渐增精度、抗恶意节点破坏等优点。     

基于虚拟脱靶量预测的准闭环校射方法

针对传统高炮大闭环校射脱靶量不易检测、可校射时间短暂,提出了一种基于虚拟脱靶量预测的准闭环校射方法。首先给出了弹丸双站角度测量的初始状态估计算法;其次,结合外弹道理论建立了一种虚拟等距脱靶量的预测模型,分析了射击校正量的估计方法与准闭环校射方案的实现流程。该方法避免了大闭环校射对脱靶量的直接检测,并提高了高炮闭环校射的时效性。     

基于DJI分步实现的联机空间距离查询处理

综合考虑了查询处理时的计算费用和存储费用,提出了距离连接索引(Distance associatedJoinIn dices,DJI)的分步实现方法,以高效地支持联机空间距离查询。该方法采用分阶段计算DJI的策略,根据用户的查询条件动态地计算DJI的一部分以支持查询。实验研究证明,与传统方法相比,DJI的分步实现方法在性能上具有较大优势。     

一种快速检测纹理斑块的方法

提出一种检测纹理图像中的斑块的快速算法。算法利用图像中每个位置的代表块与纹理原型的K -S距离来进行纹理分类。研究了K -S距离的基本性质 ,给出了纹理原型的估计方法和层次快速搜索技术。对合成图像和自然图像的实验结果表明了该方法的有效性     

卫星双向与单向载波联合的北斗星载钟短稳评估方法

卫星导航系统评估星载钟稳定度通常需要大型地面监测网的观测数据和复杂的钟差确定算法,不能基于单站观测数据实现。论文在分析利用单站观测数据评估星载钟短稳方法的基础上,提出了一种相对容易实现的联合卫星双向载波测距值与GNSS单向载波观测值的星载钟短稳评估方法。该方法通过卫星双向载波测距确定星地几何距离,基于消除星地几何距离的GNSS接收机载波相位观测值估算卫星相对钟差,进而实现其短稳评估。利用北斗系统观测数据进行了有效性验证,并与复杂钟差确定算法以及利用平滑广播星历的方法(SBE法)进行了对比,本文方法与复杂钟差确定算法计算的结果相符,在1000s平滑间隔内与SBE法结果一致,相对误差小于10%,1000s以上好于SBE法。     

无线传感器网络DV-Hop节点定位改进算法

针对无线传感器网络中距离无关类节点定位算法定位误差较大的问题,提出了一种改进型DV-Hop节点定位算法。通过设置待定位节点到信标节点间的最小跳数门限,降低了定位累积误差;改进了平均每跳距离估计方法,并利用信标节点测量的位置误差作为修正值,对每跳距离的估计值进行修正;待定位节点仅选取与之较近的信标节点计算位置,降低了距离误差。仿真结果显示,在信标节点比例和网络节点总数相同的条件下,改进算法性能明显优于DV-Hop算法。     

基于判别分析阈值滤波协作通信系统信道估计

在基于正交频分复用技术的放大转发协作通信系统中,针对传统信道估计算法估计精度差的问题,提出一种基于判别分析阈值滤波离散傅立叶变换信道估计算法。该算法首先通过设置改进的阈值门限初步获得信道有效抽头,然后利用马氏距离判别分析对已检测出的信道抽头修正。仿真结果表明:和传统方法相比,提出方法有效地滤除了信道估计中的噪声,改善了信道估计精度和误码率性能。     

线导加尾流自导鱼雷保持距离导引法

依据线导加尾流自导鱼雷捕获和跟踪目标尾流的特殊要求,分析了现有导引方法的不足。利用鱼雷位置点与目标方位线之间的几何关系,提出了"保持距离导引法"的概念、建立了线导加尾流自导鱼雷的导引模型,从根本上消除了通过估计目标距离而确定目标方位修正量的困难,并通过仿真计算分析了这种方法的特点及作战应用的可行性。     

回归分析在漏磁定量检测中的应用

通过分析漏磁场,选取法向分量的峰峰值和峰峰值间距作为漏磁通信号的特征量。重点介绍了多元回归分析模型理论、参数估计方法和回归模型的假设检验,得到缺陷宽度、深度与峰峰值和峰峰值间距之间的回归模型,最后利用漏磁数据对回归模型进行了检验,结果表明预测缺陷宽度和深度的误差不超过10%,利用回归分析能够实现漏磁检测的定量化。