基于改进的相干法的InSAS三维地形生成方法

提出了一种利用时延测距进行干涉合成孔径声纳(InSAS)数字高程模型(DEM)重建的方法。重点研究了采用相干系数估计两幅合成孔径图像的时延,并利用插值和相位修正提高时延估计精度的方法。分析了时延估计过程中可能出现的时延跳变情况,并给出了解决办法。采用仿真数据和干涉合成孔径声纳样机实测数据对所提方法进行了验证,结果表明:该方法是有效的,能够获得可靠的高程结果。相比传统的干涉处理方法,该方法避免了图像配准、相位滤波、解卷等步骤,实现起来更加简便。     

一种波束内目标与诱饵 DOA联合估计新方法

拖曳式诱饵干扰下目标和诱饵DOA参数的准确估计是导引头实现目标分选的前提条件。波束内目标和诱饵的存在引起雷达回波混叠和观测耦合,导致常规观测提取与参数测量方法失效。通过挖掘雷达接收回波和、差通道信号条件概率分布协方差所包含的未知参数信息,获得了目标和诱饵DOA估计的解析表达式,针对估计求解中所需相对功率比未知的情况,提出了基于干扰检测、雷达测量与目标跟踪信息辅助循环估计相对功率比的DOA二次联合估计方法。不同干扰条件的仿真实验验证了估计方法的有效性。     

小尺度基阵空气声被动定向及精度分析

针对如何有效地对抗超低空飞行的武装直升机,根据声测被动定向系统对声学基阵提出的要求,给出了当基阵尺寸较小的情况下空气声被动定向系统的基本原理。主要介绍了远、近场环境下平面四元十字阵的定向原理和算法,重点分析了该阵的定向精度,同时对远场环境下基阵的目标定向性能进行了仿真研究。结果表明,平面四元十字阵空气声被动定向系统的空间定向精度分布具有不均匀性,为空中运动目标声测被动定向算法的研究提供了重要依据。     

不同损失函数下指数-泊松分布的Bayes估计

基于定数截尾样本,在熵损失、Linex损失和刻度平方损失函数下,给出了指数-泊松分布参数的Bayes估计,并证明了所给估计都是容许的。最后给出了随机模拟例子,对所给估计结果的优良性进行了分析比较。     

基于直接数据域自适应算法的相干信号DOA估计

利用直接数据域自适应算法的稳态权值代替噪声子空间构建空间谱,构造了一种超分辨波达方向(DOA)估计方法.为了解决谱峰搜索时的伪峰问题,采用参考阵元轮换得到多组线性无关稳态权值,逼近噪声子空间,能有效去除伪峰.针对相干信号的DOA估计,进一步提出了直接数据域取对称共轭向量的解相干方法.相比子空间分解类算法,本文算法不需估计信号源数目和协方差矩阵、不需特征分解,复杂度仅为O(MP),同时能有效完成解相干处理.     

无线传感器网络中数据流异常数据的联合估计算法

为保证无线传感器网络数据的完整性,针对数据流中存在异常数据的问题,提出了一种基于BP神经网络和多元线性回归的联合估计算法。首先,将存在异常数据的数据流作为样本输入,利用神经网络的非线性拟合能力对异常数据进行估计。然后,通过相邻的传感器节点数据建立多元线性回归模型,对异常数据进行估计。最后,根据两种算法在不同情况下的误差大小,调整它们各自在异常数据估计中的权重,计算出最接近真实值的估计值。以Berkeley Intel实验室的传感器数据为实验数据,通过Matlab软件对本文方法进行测试并分析仿真结果,实验结果表明文中提出的方法能对异常数据进行有效估计,并且具有较高的可靠性和稳定性。     

一种改进的跳频信号频率估计算法

信号的信噪比较低时,旋转不变信号参数估计技术（Estimated Signal Parametersvia Rotational Invariance Technique,ESPRIT）算法的频率估计性能明显下降,针对这一问题,提出了一种基于ESPRIT的改进算法。该改进算法在基于ESPRIT的噪声抑制（Noise Suppressed based on ESPRIT,NS—ESPRIT）算法的基础上,利用DFT谱中的,个局部最大值点,缩小基于互相关矩阵迹模值曲线的ESPRIT算法中口的选择区域,在降低计算复杂度的同时,也有效地减弱了噪声对信号频率估计的影响。理论分析和仿真结果证明了该改进算法的可行性和有效性。     

OFDM系统中基于补零DFT信道插值算法的研究

针对OFDM系统中基于补零DFT实现信道插值的算法,对传统的时域方法和变换域方法进行了分析,并提出了一种新的补零方法。首先通过理论分析指出传统的基于补零DFT实现信道插值算法中,时域方法和变换域方法是等效的;通过对信道插值算法中冲激响应估计序列进行补零的分析,指出补零操作是为了重构出冲激响应的 点采样序列( 表示总子载波数),并针对传统补零方法在一定条件下产生的重构误差,提出了一种新的补零方法。仿真结果表明以上理论分析是正确的,新补零方法可以减小一定条件下的重构误差,增强信道插值算法对信道延迟分布的鲁棒性,有效提高系统的性能。     

单脉冲雷达在多源环境中对目标的定位

在日益复杂的电子干扰环境下,提高精确制导武器的抗干扰能力一直是一个研究重点.针对单脉冲雷达跟踪目标过程中受到多源干扰这一背景,在多源信噪比未知情况下,提出一种利用某些先验信息对目标波束到达方向(DOA)进行估计的方法.这些先验信息包括噪声调频干扰信号(干扰带宽大于接收机带宽)经过匹配滤波后在围绕目标位置的各个距离分辨单元内都有信号输出以及雷达在跟踪目标过程中可获得目标信噪比.仿真结果表明,所提估计方法是有效的.     

平流层飞艇抗风场干扰CUKF算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。首先确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;然后证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准UKF的协方差;最后将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应UKF算法进行比较,结果表明：提出的约束UKF算法的滤波性能明显优于自适应EKF和抗差自适应UKF算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。