双天线干涉SAR系统无控制点场景的高精度参考相位快速估计算法

为解决无控制点场景参考相位的快速估计问题,对影响参考相位的因素进行理论分析,给出参考相位与影响因素的解析关系式。结合系统参数进行仿真分析,分析参考相位对高程误差的影响。根据分析结果,结合外部粗精度高程数据、滤波后的干涉相位及相干系数,提出高精度参考相位快速估计算法,并给出算法详细实现流程。对实际机载双天线干涉合成孔径雷达系统获取的数据进行处理,结果表明:算法在文中的系统参数下可以达到优于2 m的相对高程精度,处理4096×6560像素的数据块时,参考相位估计速度至少增大20倍。     

北斗导航系统移动基准站差分定位算法

针对复杂测量环境无法建立固定基准站及进行精密定位的问题,提出一种基于北斗导航系统的移动基准站差分定位算法,即基准站与流动站同时运动并实现高精度差分定位的算法。基于载波相位测量值,在动态短基线条件下,对数据进行站间和星间双差处理,消除接收机钟差以及其他公共误差。对多频观测值进行线性组合,构造双差载波相位超宽巷、宽巷、中巷及窄巷观测量。对上述观测量进行窗口滑动均值滤波并采用逐级模糊度确定法固定整周模糊度,即沿着从超宽巷到窄巷的顺序依次求解整周模糊度。为验证算法有效性,设计基于北斗导航系统的轨道外部几何参数检测仪进行实验,实现毫米级静态相对定位精度和厘米级RTK相对定位精度。     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。     

基于核与灰度的区间灰数多属性群决策方法

针对属性值为区间灰数且专家权重未知、属性权重部分已知的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于区间灰数的核和灰度的决策方法。给出了区间灰数的基于核和灰度的简化形式,充分利用区间灰数的核和灰度的信息建立优化模型求得属性的权重。在求出属性权重的基础上,运用灰色关联方法分别求取各专家的核与灰度距理想方案值的关联系数,综合两者得到专家权重,最终综合专家意见并对方案比较排序得出最优结果。鉴于此,提出一种基于区间灰数相对核与灰度的决策方法。最后以一个算例验证该方法的有效性和可行性。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

Rényi信息增量和协方差联合控制的多传感器管理算法

针对目标跟踪中雷达组网场景下多传感器管理问题,结合Rényi信息增量和协方差两种算法各自特性,利用并行处理的思想提出了一种基于Rényi信息增量和协方差联合控制的传感器管理算法。在具体仿真设计环节,分为传感器跟踪能力大于目标数和传感器跟踪能力小于目标数两种场景。仿真结果表明该算法在单目标匀速、多目标匀加速等多数场景下能够对目标进行有效跟踪,同时降低了传感器的切换频率,具有更好的实时性。     

多帧高斯混合概率假设密度的多目标跟踪算法

针对低检测概率下多目标跟踪时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标被漏检时,依据目标状态抽取标志,并结合目标多帧权值记录集中权值信息估计丢失目标的状态。仿真实验表明,算法有效地提高了低检测概率下现有相关算法的目标状态和数目估计精度。     

面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。     

对未知复杂体制雷达信号融合处理算法北大核心

针对算法对缺乏数据库的未知复杂体制雷达信号不能有效的进行融合处理的问题,提出了一种对未知复杂体制雷达信号融合处理算法。该算法首先进行实时建库,然后计算各参数的相似度,再利用D-S证据理论依次对信号各参数相似度和对各信号进行多层融合处理,最后合并完善信号。仿真实验表明该算法可较好对未知复杂体制雷达信号实现融合,处理有效率高,在大样本个数能保持稳定的处理有效率,且耗时较少。     

基于MAS的区域反导发射车协同拦截规划研究北大核心

发射车协同拦截规划是区域反导战术级目标分配后确定最优拦截方案的决策问题,对于直接提高拦截效费比具有重要意义。首先分析了协同拦截的物质基础、协同过程和协同特点,然后给出了基于多智能体系统(multi-agent system,MAS)的协同拦截规划模型、规划算法,最后计算了发射车可协同拦截次数,构建自适应协同拦截模式决策模型。开展基于MAS的区域反导发射车协同拦截规划研究,为实现发射车协同拦截规划顶层设计夯实坚实的技术理论基础。