基于Neyman-Pearson准则的自适应门限干扰抑制算法

针对制约变换域通信系统抗干扰性能的门限抑制问题,提出了基于Neyman-Pearson准则的自适应门限干扰抑制算法。从硬件实现角度,通过干扰提取模块和自适应门限比较器,建立干扰抑制系统;根据环境频谱,基于高斯分布和N-sigma原理,确定初始门限和虚警概率;提出了基于Neyman-Pearson准则的自适应门限算法,在约束条件下保证检测概率最大化。仿真结果表明,该自适应门限算法能够有效抑制多音干扰和线性调频干扰,干扰的剔除效果较好;同时具有良好的检测性能,较传统的双门限检测概率提高约3.14%的性能增益。     

目标机动和观测野值的双假设滤波辨识算法

针对目标跟踪观测过程中野值和机动互存的辨识问题,根据标准Kalman滤波算法不具有容错性的特征,提出利用Kalman滤波收敛时间辨识野值抑或机动导致观测值异常的方法,以减少测量值准确有用信息的丢失。然后,采用改进3σ准则对近似服从正态分布的小测量域内观测数据进行粗略预处理,并对异常值建立了残差扰动因子的双滤波器辨识,同时以设置同步并行动态的时间计时为判决条件,有效减小了后续目标跟踪的误差。仿真实例表明:所提出的双假设辨识算法能够实现实时辨识,且有效跟踪目标。     

多种传感器融合技术

自适应信息融合是反隐形、反干扰的需要,它能防止因传感器性能变坏、气象环境和电磁环境等因素引起的观测误差过大等,可充分使用全部传感器的所有有用信息,能有效提高观测精度和目标观测概率.     

采用改进Sage-Husa自适应滤波的运动目标三维定位方法

提出不依赖于测距信息,利用两架基于视觉的无人机对运动目标进行三维交会定位的方法。采用多模型交互方法实现在不预知目标运动模式的条件下对运动目标的实时定位;采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法,综合协方差匹配技术和正定性判断,提高了定位精度。为评估这些方法的性能,模拟真实观测条件进行仿真。结果表明,提出的方法可以实时对运动目标的三维坐标进行估计。改进的Sage-Husa自适应滤波算法可以显著提高定位精度,在90°观测夹角下,平均估计误差从27.13 m降低到14.62 m。仿真研究了两无人机观测夹角对定位的影响,结果表明:过小的夹角不利于定位精度的提高;较大的夹角对无滤波定位方法有较好的效果,但对基于改进的Sage-Husa自适应滤波算法的定位方法影响并不明显。     

压制干扰环境下目标跟踪的改进粒子滤波算法

针对压制干扰环境下传统粒子滤波算法跟踪效果不佳的问题,在传统粒子滤波算法的基础之上,融合压制干扰条件下的有用量测信息,构造了一种新的粒子滤波算法。在算法的实现过程中,通过采用伯努利(Bernoulli)分布重新构造了压制干扰环境下发生量测数据丢失的传感器模型,在此基础上通过充分考虑有效量测值以及量测丢失时的一些有用量测信息,推导出了闪烁噪声条件下的似然函数,直接用于粒子权重更新的计算,并且通过纯方位跟踪以及协同转弯机动模型,仿真验证了该算法极大改善了标准粒子滤波算法的稳定性和提升了粒子滤波算法的估计精度。     

改进预测协方差门限法的采样周期自适应选择算法

传感器采样周期是影响目标跟踪的一个重要参数。现有自适应采样周期策略中,一些算法运算量比较大,计算效率低,不具有一般性。为此提出了一种改进的预测协方差门限法。该算法改进传统采样周期的全遍历寻优策略。最后与几种自适应采样周期算法与固定采样周期算法通过交互式多模型(IMM)滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明该算法在目标跟踪过程中能满足跟踪需求,具有较少的计算量,较高的运行效率,比固定采样周期算法更能节约资源。     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法     

基于自适应动态分簇的二元传感器网络目标跟踪算法

针对二元传感器网络的目标跟踪问题,提出了一种通过设置簇内传感器节点数目门限自适应地调整簇的激活半径、利用少量被激活的节点进行跟踪的方法,并利用一种改进的分布式粒子滤波算法进行目标位置估计以减少粒子数和计算量。仿真结果表明:与传统的IDSQ算法相比,所提出的算法能够在保证一定跟踪精度的基础上,有效降低网络的能量消耗,提高网络寿命。     

GNSS自适应天线相位中心评估方法

自适应天线在波束形成过程中会引起天线相位中心变化,针对这一问题,提出一种基于可用波束的自适应天线相位中心评估方法。该方法分为三步:设置天线的可用波束门限;在干扰来向均匀分布下,得到天线可用波束门限内相位方向图集合;利用最小二乘法对相位方向图集合进行拟合得到自适应天线的平均相位中心变化量。运用该方法对四种典型的四元阵相位中心进行对比仿真,结果表明,算法可以快速有效地对自适应天线相位中心性能进行评估。另外,通过设置适当的可用波束门限,可以提高自适应天线的相位中心性能。算法的评估结果可以作为GNSS高精度自适应天线阵型选择依据。     

基于特征融合的粒子滤波红外目标跟踪算法

红外目标观测特征单一是粒子滤波跟踪算法易发生跟踪丢失的主要原因。提出一种基于特征融合的粒子滤波红外目标跟踪算法。考虑到红外目标特征描述的局限性,建立基于灰度直方图和梯度方向直方图的特征观测模型,通过计算候选模板和目标模板的巴氏距离来更新粒子权值。为提高目标跟踪的精度,对目标模板采取自适应动态更新策略。Matlab仿真实验验证,改进算法在复杂背景下的红外目标跟踪中表现出较强的准确性和鲁棒性。