基于局部双参数估计的SAR图像CFAR目标检测技术

提出了在背景杂波呈现W e ibu ll分布条件下的SAR图像恒虚警目标检测方法。从统计分析观点,推导了基于局部窗口的W e ibu ll分布参数估计和自适应CFAR目标检测阈值的计算公式;对检测后的图像进行形态滤波处理以消除检测中的虚假目标;最后提出了应适当选择恒虚警率。仿真结果表明该方法的有效性。     

基于KALMAN滤波的两种多传感器观测融合方法

目前有两种基于K a lm an滤波的多传感器观测融合方法,方法1是将观测向量的维数增加,获得扩展观测向量。方法2是在最小均方误差准则下,对不同传感器间的观测向量进行加权运算,获得与单个传感器相同维数的观测向量。通过对滤波器的状态估计误差协方差的分析和相关数学表达式,给出了两种方法的对比。仿真结果表明,当两个传感器的观测矩阵相同时,两种方法在功能上等价,但方法2的运算复杂度低。当两个传感器的观测矩阵的维数相同,但其值不相等时,方法1优于方法2。当两个传感器的观测矩阵的维数不同时,只能用方法1,而方法2失效。     

状态X~2检验法在联邦滤波器中的应用

针对联邦滤波器的特殊性,基于残差故障统计检验原理,详细研究了状态检验法应用时存在的几个问题。由于信息分配,造成子滤波器局部估计次优,从而基于残差的故障统计检验方法不能够直接使用;针对这一问题,修正了残差方差阵的计算方法,并提出一种次优自适应补偿方法,能够有效改善局部估计次优性对故障检测灵敏度的影响。最后的仿真结果表明了研究的有效性和可行性。     

一种用于扩频通信中大功率窄带干扰抑制的IIR自适应滤波器

提出一种稳定的ＩＲ自适应滤波器,并给出了系数迭代的非线性梯度算法。计算机模拟结果表明：它能够有效抑制ＪＳＲ很高的单频连续波（ＣＷ）干扰及部分频带型窄带干扰,从而使ＦＩＲ滤波器的固有缺陷得以克服。     

闪烁噪声条件下基于交互多模框架的雷达目标跟踪算法

针对传统雷达目标跟踪算法在处理闪烁噪声时面临的性能下降问题,提出一种将容积卡尔曼估计器与交互多模框架相结合的高性能滤波算法。该算法将目标状态建模为高斯分布,将闪烁噪声建模为混合高斯分布,同时将其发生概率建模为一阶马尔可夫过程;在此基础上,利用交互多模框架实现对不同高斯噪声分量的匹配滤波处理。为了减轻非线性观测条件对目标跟踪精度的影响,进一步采用容积卡尔曼估计器作为高斯近似滤波器,对目标状态进行递推预测和更新。仿真结果表明：所提算法较传统高斯混合滤波器和粒子滤波器具有更高的跟踪精度和更好的实时性能,同时还能对闪烁噪声出现时刻进行有效的估计。     

采用粒子滤波的雷达波束方位指向估计

传统方位指向估计方法难以适应天线扫描速度变化的情形,为此建立波束方位指向估计的状态空间模型,并引入粒子滤波技术对状态变量进行估计。粒子滤波是非线性和非高斯情形下进行状态估计的强有力算法,采用粒子滤波的雷达波束方位指向估计算法具有良好的性能,能够适应天线扫描速度变化的情形。仿真实验验证了所提算法的适用性和有效性。     

粒子滤波匹配追踪重构算法

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

基于多测量融合的粒子滤波跟踪算法

复杂背景下运动目标的可靠跟踪,是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。提出了一种融合颜色和纹理信息的粒子滤波跟踪算法,在粒子滤波的测量阶段,使用颜色直方图对目标进行颜色描述,用梯度方向向量对目标进行纹理描述。对这两种信息,分别用Bhattacharyya系数和欧几里德距离比较粒子与参考模板的相似性。为解决目标变化和遮挡问题,采用了模板更新策略。实验结果表明该方法是稳健的,能够在复杂的背景下对运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

纯方位TMA的变增益扩展卡尔曼滤波算法

通过对水下纯方位目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的分析,利用方位新息,构成了一条反馈回路,从而将EKF算法改进为变增益扩展卡尔曼滤波(VGEKF)算法。对比仿真分析表明,VGEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位目标运动分析的实现提供新的途径。     

一种基于Wiener滤波的红外背景抑制方法

红外图像序列中小目标的检测问题是当前的研究热点。为了检测起伏背景中的弱小目标,在理论分析的基础上提出了用Wiener滤波器去除起伏背景,然后进行自适应目标检测的小目标检测方法。采用连续采集的长波红外图像序列进行了实验研究,并给出了目标检测结果及其分析。结果表明,该算法能够从信噪比大于2.0的图像序列中检测出目标轨迹。