基于改进MCMC的目标和拖曳式诱饵分离方法

在拖曳式诱饵干扰场景下,目标和诱饵同处于雷达的半功率波束之内,导致传统单脉冲体制雷达有效对其进行分离。针对这一问题,从单脉冲体制雷达匹配滤波采样模型入手,建立了同波束内目标和诱饵的联合概率模型。在该模型下,提出了一种改进马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法,完成目标和诱饵的参数估计。该方法将传统随机游走和独立抽样方法相结合,具有估计准确的优点。仿真结果表明,方法可有效分离同波束内目标和诱饵。     

基于空域相关滤波的雷达回波信号降噪方法

对雷达探测来说,如何有效地增强真实目标回波信号、提高信噪比水平是非常重要的。传统的降噪方法如平滑滤波、傅立叶降噪很难有效地降低与目标频谱相重叠的噪声。空域相关滤波算法是小波滤波算法中的一种,能够有效地解决这个问题。该算法是利用真实信号与噪声在尺度间的不同表现来实现的,能够在保留信号细节的同时,有效地降低噪声。仿真表明,该算法在雷达回波的降噪中取得了较好效果,有效地降低了噪声。     

一种基于级联滤波设计的背景噪声均衡方法

针对阵列信号处理中背景噪声对目标检测影响问题,提出一种基于级联滤波设计的背景噪声均衡方法.该方法依据背景噪声起伏特性设计多尺度组合形态学滤波器对空域重采样数据进行处理,降低不同方位起伏噪声对目标检测的影响;根据噪声特性设计同态滤波器,降低乘性噪声对目标检测的影响;按类内类间离散度比最小准则实现背景噪声门限的自动推荐,进...     

一种多目标航迹处理的方法

通过对等速直航目标的方位随时间变化规律的研究 ,找到了一个形式简洁的方位随时间线性变化的可量测函数。随后利用该函数的线性以及工作点随时间变化的规律 ,根据目标航迹交叉之前的目标方位序列 ,拟合出方位随时间变化的函数 ,再用该函数与交叉后的目标方位序列之间的相关性完成多目标航迹交叉的处理。     

目标自动跟踪与信息处理综合系统的研究与实现

根据将目标自动跟踪与信息处理综合的思想,在目标自动跟踪与信息处理综合的实现方面作了大量工作,并进行了实验.实验结果表明,只有在自动跟踪系统中综合目标信息处理,火控系统性能才能有质的提高.同时,数字信号处理(DSP)技术、自适应滤波算法的应用,使得系统设计能够基本达到实际应用的阶段.     

基于模糊聚类的多目标跟踪算法

提出了一种新的基于模糊聚类的多目标跟踪算法,该算法通过一种改进的模糊聚类算法,首先得到可能的目标数和测量点迹与目标预测位置之间的隶属度,然后结合Kalman滤波将隶属度作为权值系数对预测新息向量进行加权,来实现目标状态估计的更新。仿真结果表明,传统数据融合多目标跟踪算法,一般需要假定目标数并且在多目标密集时易产生关联错误而导致跟踪发散,新算法通过模糊聚类客观有效地确定了目标数并且通过加权过程保证了对多目标密集时的高精度。     

多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法

在多接口多信道车联网多车通信系统中,由于车辆的自组织特性和路网网格的不均衡性,产生同频电子干扰,对电子干扰的滤波消除能提高多车通信的信道均衡性,降低误码率。传统方法采用自适应陷波方法实现同频电子干扰消除,无法在突变的载波频率下消除同频电子干扰,导致性能差的问题。提出一种基于自适应线谱增强的多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法。首先构建多车通信系统,引入一种信噪干扰比的观点,对同频电子干扰进行信号模型构建,根据信号比容易分离的特点,使得模型可分离性变强,结合变步长自适应线谱增强方法,实现信号的分离过滤。仿真实验结果表明,进行同频电子干扰消除抑制处理后的功率谱收敛到信号的真实频率附近,多车通信信号能从背景色噪声中有效检测出来,降低了多车通信系统的误码率,展示了较好的信道均衡和改善能力,性能优越。     

自适应强跟踪卡尔曼滤波器载波环设计

针对自适应Q_k/R_k卡尔曼滤波算法在大频偏或运动场景切换时存在收敛速度慢、易失锁问题,提出了一种自适应强跟踪滤波算法,该算法从自适应Q_k/R_k卡尔曼滤波算法出发,引入强跟踪技术。在稳态场景下,采用自适应Q_k/R_k算法保证跟踪环路有较好的跟踪精度;当场景变化时,自适应强跟踪算法保证跟踪环路有更稳健的动态性能。仿真结果表明,所提出的设计方法能够有效提高载波跟踪环路的跟踪精度和鲁棒性。     

基于云进化的遗传粒子滤波算法

针对粒子滤波器存在的粒子贫乏问题,提出了一种基于云模型改进的遗传重采样方法。选择操作采用相隔一定代数进行随机采样的方式,防止选择压力过大导致粒子贫化;利用Y云发生器实现变异操作,根据粒子的观测概率自适应控制搜索范围,在现有粒子的附近搜索精良粒子,在提高粒子有效性的同时增加了粒子的多样性。仿真结果表明：改进后的算法有效地解决了粒子的贫乏问题,提高了滤波性能。     

基于卡尔曼滤波的超宽带时变信道估计

在超宽带时变信道估计中,针对状态转移系数估计不准确引起的滤波发散问题,提出一种基于状态转移系数门限修正的卡尔曼滤波信道估计方法。该方法对时变信道采用自回归模型(AR)进行建模,利用导频估计初始信道信息和信道状态转移系数,并对信道转移系数进行门限修正。仿真实验表明:和传统卡尔曼滤波算法相比,提出方法实现简单并能有效抑制滤波发散问题,提高时变信道估计精度。