多矢量水听器低频近场目标协同定位算法

针对水下小平台难以实现低频近场目标定位的问题,研究了基于多个矢量水听器的协同定位算法。算法将多个矢量水听器视为不同的观测点,利用矢量水听器阵列流型特点估计出目标相对于不同观测点的方位角,根据这些方位角信息利用正交矢量算法对近场目标进行定位,避免了多维搜索过程,减少了计算量。仿真结果表明,算法能够准确地定位低频近场目标,有效地提高定位精度。     

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。     

蜂窝网络中基于干扰控制的D2D通信联合资源分配方案

在蜂窝网络中部署D2D(Device-to-Device)通信能够有效提升频谱利用率,降低基站负载,但D2D用户与蜂窝用户共享无线信道时会产生信号干扰。提出了一种联合资源分配算法,通过综合考虑信道分配对网络中已有的蜂窝用户和D2D用户的信号干扰,并在小区范围内寻找具有最小干扰值的信道资源分配给用户,以实现有效的干扰控制。仿真结果显示:联合资源分配能够提升D2D链路、蜂窝链路的信噪比及系统总吞吐量,使得蜂窝网络的整体性能优于独立资源分配。     

基于亚像素模糊检测的Wiener对运动模糊图像复原方法

在图像获取中由于目标运动、拍摄条件等原因,容易产生剧烈的运动模糊,难以辨认。针对运动模糊点扩散函数、信噪比不知的情况下,对传统Wiener进行了创新和实践,探讨了基于亚像素的模糊方向与深度检测和递推迭代的自适应Wiener滤波对运动图像的复原方法。该方法首先对图像进行任一方向的亚像素进行模糊运动方向计算并确认,而后解算模糊尺度。采用先验信噪比进行预设,并迭代推算得出最优值。实验表明,该方法在对拍摄的模糊图像处理能获得较理想的效果。     

视频编码标准H．264运动矢量搜索算法

高清视频的信息量巨大,传输比较困难。 H．264作为视频压缩的主流标准,可以有效去除视频的冗余信息,提高视频的网络传输能力。针对H．264中运动估计算法耗时严重的问题,提出一种新的X型搜索算法。 X型算法由粗到细地进行搜索,先以X型快速搜索确定运动矢量的可能范围,然后在可能范围内进行局部全搜索,最终确定运动矢量。试验结果表明,X型搜索能够在保证视频质量的情况下大幅度缩短编码时间,有效提高运动估计算法的效率,兼顾了速度与精度,为高清视频的实时传输提供了保障。     

无缝GPS／INS组合导航系统的设计与实现

针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距,伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累,从而实现无缝导航.动态车载实验表明,该方法切实可行,相对于传统的紧组合方法,有效地提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

基于雷达波束篱笆的空间碎片数量的置信区间估计

针对雷达波束篱笆空间碎片探测模式,提出了一种估计碎片数量置信区间的方法.对于给定的轨道高度范围,将轨道倾角和雷达散射截面足够大的碎片是否真正穿越波束篱笆这一事件用(0-1)分布来建模,根据所获取的轨道高度数据,得到该轨道高度范围内碎片穿越波束篱笆的平均概率,进而采用中心极限定理估计出该范围内碎片总数量的置信区间.仿真实验验证了方法的有效性.     

参数和非参数滤波算法在贝叶斯估计问题中的比较

在贝叶斯估计问题中常用的滤波算法有两大类,一类是适用于非线性问题的,在卡尔曼滤波算法基础上发展出来的各种参数滤波算法,如扩展的卡尔曼滤波,拟线性卡尔曼滤波及近年提出的基于Unscented变换的Unscented卡尔曼滤波算法等;另一类是基于蒙特卡洛仿真技术的非参数滤波算法--粒子滤波.两类跟踪算法在实际问题中都得到了广泛应用.从原理上对这两类算法中的四种具体算法进行了介绍,重点分析了每种算法的长处及不足,可为实际应用中算法的选择提供依据.     

遗传算法的均匀圆阵DOA估计

为了精确估计移动目标方位角,通过用遗传算法对均匀圆阵进行目标的估计,引入确定性最大似然准则确定遗传算法中的适应度函数,并利用模式空间变换方法将均匀圆阵转换为虚拟线阵;列出了遗传算法基本步骤.通过计算机仿真对遗传算法与MUSIC算法以及遗传算法迭代次数与信噪比的关系进行了比较,验证了在低信噪比的情况下有很好的收敛性和稳定性.     

态势估计中语义障碍的解决方法

态势估计是数据融合体系中的一个重要层次,针对态势估计过程中的语义挑战,引入描述逻辑的概念作为语义推理的逻辑基础.通过描述逻辑良好的语义定义以及提供可判定的推理服务,来给符号分配意义并限制符号可能的解释,消除其中的语义障碍.介绍了描述逻辑的概念、体系和推理, 通过实例说明了这种应用的可能性,并给出功能模型.