基于位置预测的靶场图像实时判读方法

在靶场经纬仪对目标实时跟踪测量时,会发生相机随机抖动的情况,引起目标在图像中大幅度运动。应对大幅度运动时,基于搜索窗口的跟踪方法容易丢失目标,而基于全图搜索的跟踪方法时效性差。针对以上问题,提出一种结合核相关滤波算法(Kernelized Correlation Filter, KCF)和目标位置预测的改进的跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection, TLD)跟踪框架。利用正交多项式最优线性滤波器及相机角度信息预测目标下一帧位置,在此区域利用KCF进行快速跟踪,可以提高跟踪的成功率和时效性,跟踪失败时再进行检测。仿真实验表明,最优线性滤波器能较准确预测目标位置,给KCF提供较准确的搜索位置,算法每帧耗时仅为1.1 ms,且定位精度优于TLD和KCF,能有效应对相机抖动的问题。靶场实际试验证明该方法可提高靶场自动判读水平,减少人工干预。     

一种新的二进制检测传感器网络定位跟踪方法

根据同时检测到目标的两个传感器节点对目标进行定位的特点,提出了一种适用于二进制检测传感器网络的改进质心定位法;给出了一种基于线性最小二乘估计的目标跟踪算法,并结合质心定位法和改进质心定位法,得到了目标运动的航速和航向。仿真表明:改进的质心定位法相比于质心定位法,具有更高的定位精度;基于线性最小二乘估计的目标跟踪方法可以获得较为准确的目标航速和航向。     

载频带宽同步倍频的高频大带宽线性调频信号光产生方法

针对高载频、大带宽线性调频信号产生需求,提出一种基于级联马赫-曾德尔调制器(Mach-Zehnder Modulator, MZM)的载频带宽同步倍频的高载频、大带宽线性调频信号光产生方法。理论分析表明,通过合理设置级联MZM的直流偏置点和线性调频信号幅度等参数,可产生载频和带宽同步倍频且倍频系数可调的线性调频信号。在此基础上利用光学系统软件进行相应的仿真验证,利用载频和带宽分别为5 GHz和2 GHz的线性调频信号产生了载频和带宽分别为40 GHz、15.07 GHz和58.25 GHz、19.5 GHz的线性调频信号。仿真结果验证了该方法的可行性,也验证了产生的信号具有较好的压缩性。     

LFM-BC雷达信号的间歇采样转发干扰的研究

线性调频-二相编码(LFM-BC)信号是在二相编码信号脉内进行线性调频处理得到的组合信号。利用LFM-BC信号附加多普勒频移通过匹配滤波器的响应特点,研究了基于数字射频存储的间歇采样转发干扰方法对采用该信号的脉冲压缩雷达的干扰效果。分析了调制参数(占空比、间歇采样周期、正频调制)对干扰效果的影响以及干扰功率与干信比。根据调制参数的不同可以产生压制性干扰和欺骗性干扰,且相对于常规射频噪声干扰而言只需要较小的干扰功率。理论和仿真实验均证明了这种干扰方法的正确性和实际应用的可行性。     

基于频域调制的相干噪声干扰研究

针对线性调频脉冲压缩雷达,提出了一种移频干扰新样式——噪声移频干扰。利用信号分解理论研究了干扰信号的时域和频域特性,推导了干扰信号脉冲压缩输出的近似表达式。理论分析表明,噪声移频干扰信号经脉压处理后为覆盖一定距离范围的似噪声干扰带,通过调整干扰信号参数可改变干扰带覆盖范围、干扰带中心位置和干扰带内能量分布。由于干扰获得了部分压缩增益,较低的干扰功率就可实现遮盖干扰。仿真实验证实了理论分析的正确性和干扰的有效性。     

一种改进的小波域LFM雷达信号参数估计算法

提出了基于重排小波-Radon变换的线性调频信号的参数估计法。该方法先将小波尺度图转为时频分布图,为提高聚集性引入了时频重排,再将重排图进行Radon变换以进行参数估计。仿真结果表明,该方法有效提高了时频分布图的聚集性,节省了后续Radon变换的时间,同时也抑制了噪声干扰,辨识效果明显提高。     

基于球坐标系下BLUE滤波的IMM算法

针对机动目标跟踪中常见的量测转换问题,提出了一种基于球坐标系下最优线性无偏估计滤波的交互多模型算法。该算法的核心思想是将最优线性无偏估计滤波作为交互多模型中的基本滤波,完成对机动目标的跟踪。在仿真试验中,将该算法与基于扩展卡尔曼滤波的交互多模型算法进行比较,结果表明该算法有效地抑制了扩展卡尔曼滤波中常见的滤波发散问题,并且提高了跟踪的精度,具有较好的实用性。     

基于调频傅里叶变换的高速目标ISAR距离像算法

在大时宽带宽线性调频(LFM)体制高分辨逆合成孔径(ISAR)雷达中,目标高速运动将引起严重的回波多普勒色散,如果不消除该影响则不能正确成像。针对该问题,设计了一种通过调频傅里叶变换对目标脉内运动参数进行估计,补偿回波脉内走动得到目标距离像的方法。该方法首先估计脉内运动参数,初步补偿脉内走动,然后估计运动轨迹进一步精确补偿脉内走动,补偿脉内走动后通过包络对齐消除脉间走动,得到目标距离像。算法的主要过程在脉冲重复周期内进行,可以满足实时成像和参数估计的需求。     

基于CSS的室内测距优化技术?

基于CSS（ Chirp Spread Spectrum，线性调频扩频）技术的无线测距是基于TOA（ time of arrival，到达时间）的测距方法，在室内应用中，存在较多的NLOS（ Non?Line of Sight，非视距）干扰，因此测距精度低。针对这个问题，对传统卡尔曼滤波进行改进，将NLOS误差加入状态向量进行估计，进行两步卡尔曼滤波，从而抑制NLOS误差对测距的影响。考虑到LOS（ Line of Sight，视距）和NLOS并存的情况，对两步卡尔曼滤波算法进行改进，在第二步滤波中对NLOS误差鉴别和滤波处理部分做出改进，并应用到测距系统中。实验表明，利用该测距优化方法，TOA测距的精度和抗干扰能力得到了明显的提高。