基于循环平稳的卫星信道多普勒频移估计

基于线性调制信号的循环平稳特性,卫星信道多普勒频移的估计可以通过求解发送信号与接收信号的循环相关函数关系得到.借助循环谱函数推导出发送信号的循环相关函数,接收信号的循环相关函数则对信号本身及其有限差分进行计算.仿真结果说明了该算法对信道中的干扰与噪声不敏感,在多普勒频移较大时,该算法具有良好的估计精度;同时该算法还具有低复杂度和应用灵活的特点.     

长跑超人:“敖特曼”

说他是长跑超人绝无吹捧之意,当了十几年兵,参加旅里组织的大小长跑考核或比赛近百次,"敖特曼"几乎每一次都是满载而归。"敖特曼"名叫敖成位,是二炮某旅一位老班长。身边战友送他这一"雅号",一是这家伙确实长得挺"科幻",还有非常重要的一点就是他是旅里响当当的长跑超人。     

基于移动目标的DOA估计偏差校正

针对移动目标的波达方向估计容易出现偏差的问题,提出一种利用频移信息修正方位估计偏差的算法,解决了传统方位估计算法不能适用于高速移动目标或平台的问题。该方法利用基阵平台与目标的径向移动速度,估计中心频率偏移,然后利用频移信息修正传统的方位估计结果。仿真结果表明,该算法可以极大地提高移动目标的方位估计精度。此外,该算法对阵列的阵型和方位估计算法没有任何限制,因此具有广泛的适用性和较强的工程实用价值。     

基于GDOP的多基地雷达布站优化研究

以BLUE算法和GDOP为基本定位算法和精度分析工具,评估多基地雷达的定位性能,建立以GDOP最小值最小和有效监控区最大为目标的多基地雷达布站优化模型.仿真结果表明,通过以下措施可提高定位性能:①增加收发站总数;②采取扇形方式布站;③优先增加部署接收站;④交替部署收发站;⑤通过优化模型优化扇形布站分布角总和.     

色噪声环境下MIMO雷达相干目标角度估计算法

针对色噪声环境下的MIMO雷达相干目标角度估计问题,提出一种基于目标信息矢量重构的角度估计算法.算法对MIMO雷达的接收数据进行了低复杂度改进,通过计算四阶累积量,得到一组矢量并证明该矢量包含所有目标的角度信息,通过重构Toeplitz矩阵,结合MUSIC算法实现了色噪声环境下MIMO雷达相干目标的角度估计.算法保留了MIMO雷达的阵元扩展能力和目标分辨力,具有自动抑制加性高斯白噪声和色噪声的能力,实现了相干目标的有效估计,更利于在实际中应用.最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性.     

基于节约训练时隙的多中继协作通信分段信道估计

在多中继放大转发协作通信系统中,针对分段信道估计时需要增加额外的时隙来发送训练序列的问题,提出一种节约训练时隙的分段信道估计方法。该方法结合预编码技术和半盲信道估计技术,在源节点对数据序列进行预编码,使其与训练序列正交后叠加,在中继节点进行预编码,使不同中继间的训练序列彼此正交,进而估计出每条链路的信道信息值。仿真结果表明,提出的方法只需占用1个训练时隙,并可有效获取S→R链路和R→D链路每段链路的信道信息,且R→D链路的平均MSE估计性能比S→R链路大约有5 dB的优势,提高了系统的传输效率。     

考虑退化-冲击竞争失效的系统可靠性建模

针对在复杂环境中工作的关键系统,提出一种考虑退化-冲击关联竞争失效的可靠性建模方法。选取Wiener过程和齐次泊松过程分别描述自然退化与随机冲击,通过冲击造成的退化增量表示退化-冲击之间的关联性,基于此建立退化-冲击关联竞争失效的退化模型和可靠性模型;通过定期检测获取系统退化数据,采用极大似然法估计退化模型参数;以陀螺仪为例,通过对比分析和敏感性分析验证了模型的有效性和应用价值。     

基于红外传感器的多无人机对高速飞行器协同定位跟踪方法综述

为了实现高精度远距离稳定定位与跟踪,多无人机搭载红外传感器对高速飞行器的定位跟踪方法成为研究热点。就此背景进行了综合评述,以相关技术难点及关键技术为切入点,分析了瞬时定位和动态跟踪问题的研究现状和发展方向。在瞬时协同定位方面,首先对目标瞬时定位的算法进行了分析对比,然后对造成定位误差的影响因素进行分析并探讨了误差补偿方法,最后针对传感器资源优化,讨论了能够使计算结果最优的传感器分布阵型。在动态跟踪方面,首先探讨了时间不同步问题对目标跟踪的影响及补偿方法,然后对目标运动学建模的问题进行了分析,最后对最优估计问题中各种滤波算法的应用进行对比。综述表明,无人机搭载红外传感器对高速飞行器进行定位和跟踪,存在误差来源多、相对运动速度快的技术难点,需要特别关注定位算法、误差来源及最优估计算法的影响,以尽可能实现稳定跟踪。     

基于贝叶斯理论的多雷达点迹自适应融合方法

雷达组网进行数据融合是复杂电磁环境下提高预警探测精度和容错能力的有效方法,研究人员需研究适应干扰、信噪比降低等复杂情形的数据融合方法。基于贝叶斯统计理论提出一种多雷达点迹融合方法,将贝叶斯多源数据融合方法与卡尔曼滤波结合,以卡尔曼滤波输出的航迹预测及其协方差作为贝叶斯理论的先验知识,以多雷达量测结果作为贝叶斯理论的观测值进行融合,并提出一种基于回波信噪比的点迹标准差实时估计方法,构建标准差自适应估计的点迹融合与滤波框架。仿真结果表明,多雷达点迹自适应融合方法,滤波精度优于单雷达滤波结果、优于航迹融合结果,能够适应目标距离、RCS起伏引起的标准差变化,具有较强的工程应用价值。     

基于航迹挖掘的船舶行为估计方法及软件实现

船舶活动规律分析尤其是船舶的行为研判问题,一直是研究的难点。聚焦船舶的活动规律分析问题,提出了一种基于大量船舶历史航迹聚类的频繁模式挖掘方法,用于对船舶未来行为进行估计,并给出了软件实现。首先提出航迹的综合相似性度量方法,并介绍基于航迹聚类的频繁模式挖掘含义;其次对经典密度聚类算法进行适应性改造,给出基于综合相似性的聚类算法的实施方法;然后,提取虚拟主干航迹计算最相似簇,经统计得出对当前船舶行为的估计结果;最后,给出了基于C/S架构的软件总体设计和试验效果。试验表明该方法能够给出航迹关联行为描述,软件得到的行为估计结果能够辅助研判。