一种全局最优的多感测器检测融合算法

在实际检测中,由于带宽、信道衰落和信道噪声等因素的影响,从本地检测器至融合中心的信道通常无法保证为理想传输信道,另外由于本地检测器和融合中心的距离比较远,会加剧信道的非可靠性和增加信道的传输能量,于是就在本地检测器和融合中心之间增加中继节点.然后利用贝叶斯规则对所有节点的判决规则进行联合最优化.最后通过仿真对系统的检测性能进行了比较.     

树状小波与多尺度估计理论的图像融合技术

针对红外和可见光图像的特点及相互融合的应用,提出一种基于树状小波多尺度估计理论的红外与可见光图像融合算法.首先对源图像进行树状小波多尺度分解,依据子图像的信息量得到塔式结构子图像;然后基于不同子图像对应层上的对应像素,根据EM算法估计模型参数,采用SAGE迭代算法优化估计参数得到融合子图像;最后根据小波逆变换获得融合图像.实验结果表明:该融合算法能够更好地综合利用红外图像较好的目标指示特性与可见光图像较清晰的场景信息;性能评估显示:该算法得到的融合图像互信息较文献[5,6]分别提高了49.60%和24.90%,均方根误差分别减小了66.40%和56.00%.     

近地卫星Ka频段数传链路抗雨衰自适应模式设计

针对近地卫星数传时的信道时变性和严重的Ka频段雨衰现象,采用自适应编码调制(Adaptive Coding and Modulation, ACM)技术能够充分利用链路资源,相对于传统的固定编码调制方式,进一步提高链路的数据吞吐量。提出近地卫星Ka频段数传链路ACM模式设计方法,在降雨环境下建立Ka频段数传链路模型,根据链路预算的信道状况确定ACM选用模式;采用基于导频符号的最大似然信噪比估计算法结合移动平均的平滑方法实现信道估计,有效地减小了估计值的波动。仿真结果表明,无论晴天还是雨天,采用提出的卫星数传链路ACM模式设计方法,能够在保证系统可靠性的同时获取较高的数据吞吐量。     

针对不同视场辅助信标的无人机目标定位方法

针对无人机在单站测角测距的目标定位过程中受无人机姿态角误差影响较大的问题，提出一种对辅助信标进行探测并与惯性传感器相结合的无人机姿态求解方法。建立基于容积卡尔曼滤波的惯性传感器姿态求解模型，采用梯度下降法对基于辅助信标的无人机位姿参数进行求解，并综合它们的结果对无人机的姿态偏差进行估计和校正，最后完成了不同视场条件下的目标定位和仿真计算。结果表明，所提方法对无人机目标定位精度有明显提高。     

一种16APSK信号载波残余频偏估计算法

文中提出了一种针对16A PSK信号的非数据辅助的载波残余频偏估计算法。该算法以判决后星座点的相位偏转量与判决符号数之间的数学关系为依据,通过对16APSK星座判决区域进行优化,并结合FFT方法求解相位偏转量的周期得以实现。仿真分析表明,在不同的信噪比条件下该算法通过选择适当的估计长度能快速完成高精度的频偏估计。     

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。     

一种基于时频域滤波的ISAR瞬时成像算法

为了得到机动目标的瞬时像,需要采用时频分析的方法.分析了2种Cohen类时频分布Wigner-Ville分布(WVD)及Choi-Williams分布(CWD)的时频特性.基于时频域滤波的思想提出一种兼备高时频集聚性和交叉项抑制能力的瞬时频率估计方法.由此得到一种新的ISAR瞬时成像算法,对机动目标数据进行成像处理,结果说明了算法的优越性.     

非平稳噪声背景下相干信源DOA估计研究

针对非平稳噪声环境下相干信源的DOA估计问题,提出了一种新的差分平滑DOA估计算法,阐述了算法的实现原理和基本步骤,通过仿真实验分析了算法的子空间收敛性能、角分辨率以及DOA估计精度等性能。仿真结果表明,该算法可消除非平稳白噪声,运算量较小,不存在伪峰并且测向性能优良。