基于条件概率比积累模型的DP-MFTD算法

针对传统多帧目标检测算法的似然比指标函数在目标信号分布参数未知的非高斯噪声环境下难以计算的问题,以目标状态的条件概率之比最大为最优准则建立了递归积累模型,并通过Taylor级数展开对递归积累方程进行局部线性化处理,建立了基于条件概率比积累模型的动态规划多帧检测新算法。通过仿真实验,验证了该算法在非高斯背景下的检测及跟踪性能的优越性。     

运用最大似然估计进行被动目标跟踪

在带有未知非齐次协方差的多变量正态分布噪声中,把根据被动声呐方位和频率测量估计目标轨迹建模为非线性多响应参数的估计问题。这表明在这种情况下最大似然估计与优化一个有简单形式并且不包含未知协方差矩阵元素的限定性判据相同。只用模型函数的一阶导数和新的收敛判据的高斯—牛顿算法来实现这种估计。仿真结果表明采用上述噪声模型的最大似然估计法的性能优于采用传统噪声假设的性能。     

天基平台弹道导弹参数似然估计算法

针对空天防御体系中弹道导弹的跟踪提出了参数最大似然估计概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)多目标跟踪算法。该算法将未知的、影响跟踪精度的关键因素从目标状态变量中分离出来,设计了针对该参数估计的最大似然估计器,同时为解决似然比整体过小无效的问题,提出了利用马氏距离平方根计算似然比的方法。此外考虑弹道导弹实时跟踪的需求,推导并引入了新型积分点采样准则,以较少的Sigma点去近似高斯函数积分。仿真结果验证了改进算法的性能,可为反导拦截提供更为准确的情报信息。     

适用于水下高速机动目标的自适应检测方法

近年来,发展主动声呐目标检测技术逐渐成为水声信号领域的研究热点。该技术在实际应用中,浅海探测环境的复杂多变导致辅助数据获取困难,同时目标高速运动时引起的距离徙动现象会导致水下目标检测性能下降。针对这类问题,提出了一种适用于水下高速机动目标的自适应检测方法。首先,构建多元假设检验模型来准确描述高速机动目标的回波分布情况。其次,使用模型阶数选择方法来估计目标回波位置。然后,利用干扰协方差矩阵的斜对称特性有效减少辅助数据的需求量,以降低检测方法对辅助数据的依赖性。最后,基于广义似然比检验准则实现未知参数的最大似然估计以及检测统计量的推导。仿真结果表明,该方法具有恒虚警特性,同时在辅助数据受限的情况下,相较于其他同类检测方法有7dB以上的目标检测性能优势,并且能够更准确地估计目标回波分布情况,有效改善了距离徙动现象导致的检测性能下降问题。     

阵列雷达波束内双目标的极大似然角度估计方法

单波束内目标往往相距较近,采用传统角度分辨技术难以将其分辨,从而给目标跟踪和识别带来较大困难。于是提出基于LM算法的极大似然角度估计方法,实现波束内双目标的分辨。该方法在阵列雷达的基础上建立双目标回波模型,推导极大似然角度估计算法。考虑到求解算法直接影响极大似然角度估计的收敛速度和估计精度,利用LM算法实现了极大似然估计的求解,从而得到目标角度的精确估计。该方法避免了多次脉冲相干积累,具有计算量小的特点。仿真结果验证了方法的有效性。     

一种基于外辐射源的弱目标检测跟踪算法

针对强杂波条件下弱目标的检测跟踪问题,提出一种基于外辐射源的极大似然概率数据关联检测跟踪算法。该算法建立了多基站外辐射源雷达系统数学模型,并提出基于极大似然概率数据关联的弱目标航迹起始算法。利用遗传算法解决极大似然概率数据关联中的优化求解问题,以提高目标检测跟踪性能。通过滑窗法实现航迹维持。仿真结果表明,所提算法能有效解决强杂波条件下弱目标的检测跟踪问题,并改善检测跟踪性能。     

机动目标跟踪误差CRLB计算与分析

克拉美-罗下限(CRLB)作为参数估计所能达到的最低误差限,常被用来衡量算法估计性能的优劣程度。以转弯机动为例,研究了有源(主动)和无源(被动)两种观测条件下目标跟踪CRLB计算的一般方法,并通过矩阵理论分析了目标机动可能引起的CRLB突变的原因,为机动目标跟踪的算法性能评估提供了有效手段。最后给出了仿真算例。     

基于递推CRLB的被动定位跟踪精度分析

针对无源探测下存在探测概率低、数据率低、精度较低等问题,为了提高目标定位跟踪精度,利用克莱默下界(CRLB)理论,推导了不完全量测下最优估计方差下界公式。从而分析以上因素对目标跟踪的影响,为设计跟踪系统提供指标参考。理论仿真与KALMAN滤波数值仿真表明,在无法提高观测器精度的情形下,通过提高系统灵敏度以提升信号截获概率,增加分布式布站组网探测关联融合提高信息数据率,能显著提高被动定位跟踪精度。     

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。     

考虑地球曲率的三维目标APBR跟踪算法

针对机载被动双基站雷达(Airborne Passive Bistatic Radar,APBR)三维目标跟踪问题,提出一种杂波环境下考虑地球曲率的航迹起始与目标跟踪算法.在地心地固坐标系中建立包含地球曲率的目标运动模型和测量模型.利用多帧测量构建对数似然比函数,并通过遗传算法求解最优值,获得目标的三维状态初值.最后,利用概率数据关联结合扩展卡尔曼算法对杂波环境下的目标进行状态估计.仿真结果表明,所提方法比不考虑地球曲率的方法能获得更好的估计性能.     

机载雷达与地面雷达的最大似然配准算法

空、地多雷达配准是空地一体化预警的前提。通过建立空中运动雷达与地面静止雷达的配准模型,以最大似然算法为基础,导出其空间系统误差配准参数及目标运动状态估计的具体公式,并对系统误差估计值的卡拉美-罗界进行了讨论。仿真结果表明,该算法具有较快的迭代收敛速度和较好的配准效果。     

船舶轴频电场跟踪

针对轴频电场包络跟踪中先验信息缺失的问题,研究了船舶轴频电场跟踪对传感器阵列的基本要求,引入了一种基于最大似然选择的多初值渐进更新扩展卡尔曼滤波算法。建立船舶轴频电场包络跟踪的状态空间模型,用水平电偶极子对船舶轴频电场包络进行建模;建立基于最大似然选择的多初值模型;基于轴频包络信号特征,研究了对传感器阵列排布方式的要求。仿真结果表明,利用轴频电场包络对船舶进行跟踪是可行的,要求传感器阵列至少由3个传感器组成,且3个传感器不在一条直线上;在传感器阵列满足要求的情况下,该算法可以有效解决轴频电场包络跟踪中的先验信息缺失问题,具有较高的实用价值。     

重力场中低可观测弹道导弹的被动测距

本文介绍跟踪重力场中低观测目标运动的一种估计算法。例如,利用纯角量测跟踪接近的弹道导弹。这种量测可以从一个单一的固定传感器获得,但它仅在短时间内可用。而且,低目标发现概率和高虚警密度造成一种困难的低观测环境。一种算法采用概率数据互联并结合最大似然估计法,可以控制误警和小于一的目标的发现概率。本文还介绍杂波中的克拉默—拉奥下界,它确定了在虚警存在和发现概率小于一的情况下,估计器在解这个问题时可以达到最好的精度。本文建议的估计器被证明是有效的,即它满足克拉默-拉奥下界,即使对于低可观测的有6dB平均信噪比的波动目标也是有效的。对于单扫描发现概率为0.6的自由飞行的弹道导弹,其跟踪探测概率可以达到0.99而假航迹认可概率却很小。     

水下航行器轴向运动的初始修正自适应反演控制方法

研究水下航行器在复杂水下环境中轴向运动的轨迹跟踪问题,当航行器质量及初始误差均较大时,根据传统自适应反演控制方法设计的控制器需要航行器动力系统提供较大的推力,甚至超过动力系统的最大输出。提出初始修正自适应反演控制方法对此予以改进,该方法将原来对参考信号的跟踪转换为对修正参考信号的跟踪,并采用自适应方法估计航行器的质量和未知扰动等未知参数,可以获得较好的轨迹跟踪性能且不需较大的推力。仿真结果验证了所提初始修正自适应反演控制方法的有效性。     

未知量测噪声分布下的CBMeMBer算法

针对目标跟踪过程中量测噪声概率分布等先验知识无法准确获取的问题,提出一种基于风险评估的势均衡多目标多伯努利(RE-CBMeMBer)滤波算法。采用CBMeMBer算法的序贯蒙特卡洛实现,在粒子预测后利用风险函数和评估函数计算粒子风险值,并用评估结果更新粒子权值。避免了计算似然函数且不依赖量测噪声的概率分布。仿真表明:与SMC-CBMeMBer算法相比,RE-CBMeMBer算法具有更好的实时性,特别是当量测噪声分布未知时,具有更高的跟踪精度和稳定性。     

粒子PHD滤波存活粒子采样新方法

针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性.     

视频卫星单目标实时跟踪算法

针对时空上下文(STC)目标跟踪算法在高分辨率视频卫星影像中,目标经过复杂背景时跟踪准确度过低的问题,提出了适用于视频卫星影像数据的改进型时空上下文目标实时跟踪算法。该算法结合感知哈希算法对STC目标跟踪算法中置信图模型加以改进,以提升跟踪算法的目标定位精度,使用帧间学习率自适应更新方法以提升跟踪算法准确度,使用固定目标尺度方法提升跟踪速度以确保算法实时性。对"吉林一号"系列视频卫星影像进行仿真实验,实验结果表明所提算法在保证实时跟踪速度的同时,克服了视频卫星影像中复杂背景对目标跟踪算法的干扰,实现了针对高分辨率视频卫星影像实时的精准目标跟踪。     

用于目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法

提出了一种用于雷达目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法。该算法根据跟踪器的动态需求,以广义调频信号为样板波形自适应设计下一时刻的发射波形,其目的是使预测的目标跟踪均方误差最小化,并假定高信噪比条件,且目标跟踪运动模型和观测模型均为线性。利用与某一波形相对应的克拉美-罗下限(CRLB)以及卡尔曼滤波器,通过最小化预测的跟踪均方误差来实现广义调频波形的自适应设计。仿真结果表明:在信噪比相同的情况下,与使用固定参数、自适应参数的线性调频波形设计算法相比,所提出的算法能够获得更低的目标跟踪均方误差。     

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。     

广义逆指数分布元件的可靠性分析

在II型混合截尾样本下,得到了广义逆指数分布未知参数的最大似然估计。利用最大似然估计的渐近正态性构造了参数的渐近置信区间,运用Lindley's逼近方法和TierneyKadane's逼近方法计算出了参数的Bayes估计。最后,运用Monte-Carlo方法对上述估计方法结果作了模拟比较。