基于航迹跟踪的EKF应用研究

在复杂的电磁环境,对运动目标的跟踪检测成为目标定位跟踪领域的热点研究课题。介绍了雷达数据处理和EKF算法,并提出了在三维空间中EKF(扩展Kalman滤波)算法的应用,实时地跟踪三维空间中的运动目标,并进行了计算机模拟,验证了该算法具有的较好的鲁棒性和跟踪精度,能够满足现代战争的需要。     

稀布阵下宽带多波束组合印证测向算法

在稀布阵下,对信号强度不同的多个信号进行多波束测向时,由于波束主瓣较宽,副瓣较高,因而无法分辨信号到达方向。针对此问题,提出了一种新的多波束测向算法,即多波束组合印证测向算法。该方法充分利用高副瓣的特点,建立多波束学习训练匹配表,通过查表综合判定信号到达方向。仿真实验结果表明:该算法很好地解决了稀布阵下对同时到达阵元的多个信号测向问题,且算法简单,运算量小,测向精度较好,具有很好的工程应用价值。     

基于Dempster组合规则的电子目标识别算法研究

在军事目标识别中,必须综合考虑目标的电磁辐射信息和红外图像信息,并采用有效的识别算法,才能准确识别电子目标。提出了基于Dempster组合规则的电子目标综合识别方法,完成了基于Dempster组合规则的电子目标自动识别综合处理算法研究,并进行了仿真实验,试验结果表明,该算法是可行的。     

基于时间融合的雷达辐射源自动识别方法

雷达辐射源识别是雷达对抗信号处理中关键环节,也是电子目标识别的重要前提.介绍了Dempster组合规则和加权M-距离法、灰关联分析法等时间融合的雷达辐射源自动识别方法,提出了基于证据理论的单传感器时间融合算法,研究了单传感器在不同时间测量周期的证据综合过程,并给出仿真试验结果.随着噪声的增大,传感器单次时间融合的正确识别率下降很快,而采用基于D-S证据理论的单传感器时间融合方法却有较高的正确识别率,该算法大大降低了错误识别率.因此提出的算法是可行的.     

一种基于模糊熵的特征选择算法

特征选择是模式识别中的一个重要组成部分。针对分类边界模糊的样本集,将模糊集的理论应用到特征选择中,通过对特征进行模糊化,定义一种模糊熵来度量特征的分类区分度,再采用相关系数度量特征间的冗余度,建立判定树。则树中的节点即为选择出的特征,树枝为特征的隶属度函数,且通过判定树进行的分类可以实现样本识别的模糊化。