基于CWLS时差频差无源定位闭式解算方法

针对时差频差无源定位场景,提出一种基于约束加权最小二乘的无源定位闭式解算方法。在两步加权最小二乘算法基础上,建立了基于约束加权最小二乘的无源定位模型,推导其无约束最优化形式并给出目标状态估计的解析解。推导了目标状态估计均方误差的表达式,通过理论分析证明所提算法在保持两步加权最小二乘算法定位精度基础上,具有偏差减小特性。仿真结果表明,所提算法定位精度能够逼近CRLB,定位偏差明显小于两步加权最小二乘算法,验证了理论分析的有效性和所提算法的优越性。     

基于先验信息的分布式星载单基线SAR/ATI方法

在综述了分布式星载SAP/ATI技术的基础上,阐述了单基线SAP/ATI技术的原理和杂波、噪声对检测、测速性能的影响,给出了一种基于先验信息的单基线SAR/ATI检测和测速方法,最后基于多功能的天基雷达仿真系统进行了仿真实验和性能分析.     

基于单类集成分类器的JPEG通用隐写分析

针对JPEG图像通用隐写检测问题,提出了一种基于单类集成分类器的新方法。算法提取图像DCT块内、块间和小波层内、层间的共生特征以及小波子带系数的直方图特征对图像进行描述,并计算检测图像及其原始估计图像所提共生矩阵和直方图分布的对称交互熵作为隐写分析特征;然后,随机构造若干个特征子空间,利用bootstrap方法构造载体图像训练子集,分别进行单类训练得到数个基分类器;最后,将基分类器的分类结果按多数投票法进行融合作为单类集成分类器的分类结果。实验结果表明,单类集成分类器能显著提高算法的检测效果,而且,本方法相比基于多超球面OC-SVM分类器的单类隐写分析方法,具有更高检测率。     

红外多光谱图像弹道目标检测算法

在红外多光谱图像中,弹道导弹尾焰拥有两大特征,一是由强烈红外辐射引起的灰度差异,二是独特的光谱特性。然而,传统的单波段检测技术只利用了尾焰强烈的辐射特性,而近些年发展起来的多光谱检测技术则只利用了尾焰独特的光谱特性。为了充分利用导弹尾焰的两大特征,将单波段检测技术和多光谱检测技术结合起来,提出三种检测算法,并从算法的检测效果、运算量和鲁棒性三方面详细分析它们的优缺点。采用人工合成的红外多光谱图像进行验证,实验结果表明,相比单独使用单波段或多光谱的检测算法,融合算法的检测性能更好。     

固定单站无源定位可观测性及仿真分析

针对强非线性系统固定单站无源定位可观测性分析困难的问题,提出基于线性系统可观测理论的分析方法并进行了仿真验证.首先以目标角度、角速度和多普勒频率变化率为观测量,通过对观测方程的伪线性化处理,避免求解复杂的雅克比矩阵,而后对匀速、匀加速直线运动和匀转弯运动进行可观测分析,得出可观测条件,为进一步研究提供了理论前提.最后通...     

X射线脉冲星/SINS组合导航中的钟差修正方法研究

X射线脉冲星/SINS组合导航是提高脉冲星导航通用性的有效手段和未来工程应用的可行方案之一,但当星载时钟存在钟差漂移时,该组合导航系统在长航时不能保证导航精度。为此,本文提出一种X射线脉冲星/SINS组合导航系统的钟差修正方法,通过将钟差增广为组合导航系统的状态变量有效解决了因星载时钟钟差漂移引起的导航精度下降问题,为X射线脉冲星导航的工程应用奠定了理论基础。     

基于DSP的目标定位跟踪硬件融合平台的设计

声探测技术用于低空低速飞行目标的跟踪定位,而红外图像探测器能跟踪中低空飞行目标。然而现在缺乏能处理两种或两种以上探测系统的硬件平台。基于这种现状,设计了一个硬件融合平台,既可以用于红外机动目标的跟踪,也可以用于声探测目标的定位处理。融合平台的设计,不仅弥补了不同平台之间的缺陷,又发挥各探测平台的优点。系统整体设计框架采用DM642+FPGA。在声探测软件设计中,设计了UART驱动,并用C语言编写了伪线性卡尔曼滤波定位算法,并且成功将跟踪算法移植到了硬件平台中,有效跟踪到飞行目标。     

纯方位目标定位与跟踪航路优化模型

为了得到更加精确的目标运动要素,需要研究观测器的优化跟踪航路。在目标作匀速直线运动的条件下,以系统的可观测性为约束条件,观测器机动的时间为目标,利用数学建模的思想和方法,得到观测器只进行航向机动的目标定位与跟踪航路优化模型。     

高动态环境下基于H_∞滤波的深组合导航技术

捷联惯性导航系统(SINS)/全球定位系统(GPS)组合导航系统是适用飞机和现代武器装备的高精度导航系统。针对高动态环境下GPS/SINS组合导航系统的定位精度问题,以炮射无人机为例提出基于H∞滤波技术的SINS/GPS伪距、伪距率深组合导航方案,用于提高高动态环境下组合导航系统的精度和鲁棒性。仿真结果表明,H∞滤波器不但比Kalman滤波器鲁棒性强,而且可用于带有强有色噪声的高动态系统中,并能保持较高的精度。     

涡轮泵状态监控及传感器故障识别的新异类检测方法

为了在故障样本稀缺、故障模式不完备的情况下监控涡轮泵状态,并剔除传感器失效故障造成的虚警,提出用于涡轮泵状态监控及传感器故障识别的单类支持向量机新异类检测方法。该方法以正常状态为目标类构建单类支持向量机检测器,用于检测涡轮泵是否出现异常;以传感器故障为目标类构建单类支持向量机检测器,用于判断检测到的异常是否属于传感器故障。对涡轮泵试车数据的分析结果表明了该方法的有效性。