基于相关系数谱的宽带跳频信号时延估计

结合目前跳频信号带宽越来越宽、跳频点越来越多的特点,提出了一种基于相关系数谱的宽带跳频信号时延估计方法,实验表明该方法能够有效实现宽带跳频信号的时延估计,估计精度不受限于采样间隔.并且该算法具有较好的实时性和数据扩展性,易于工程实现.     

基于UKF_IMM的多信源机动目标跟踪研究

针对异类传感器的非线性机动目标跟踪中,由于采样信息差异、目标强机动等原因造成的跟踪性能低或失效等问题,提出UKF_IMM跟踪算法并进行了仿真计算.该方法直接面向极坐标量测信息,计算量小,且有较强的鲁棒性.仿真结果表明:该跟踪方法能获得较高的目标跟踪精度,系统反应时间短,目标跟踪稳定、连续,有重要的工程参考价值.     

基于LS信道估计的SC-FDE系统性能研究

无线高速传输系统中存在严重的多径干扰,因此需要采用均衡技术,而均衡技术需要接收端准确掌握信道参数。根据文中设计的帧结构,本文改进了最小二乘(LS)信道估计算法并提出一种新的信噪比估计方法,该改进算法可以在减少运算量的同时保持估计精度。利用估计出的信道参数,文中仿真比较了三种不同均衡技术对系统性能的影响,最终的结果表明,该信道参数估计方法联合判决反馈均衡,可以很好的实现SC-FDE系统的高速信号传输,满足实际系统设计的需要。     

基于跑道平面结构化线特征的固定翼无人机视觉导航算法

针对固定翼无人机在着陆阶段的位姿估计的问题,提出了一种基于跑道平面结构化线特征的无人机视觉导航方法。结构化线特征包括跑道平面上的跑道边缘及共面的垂直于跑道边缘的单条合作标志线。利用单台固连在无人机上的前视相机对跑道区域进行成像,自动提取结构化线特征。在无人机降落前期利用完整的结构化线特征配置解算出无人机的六自由度位姿参数(偏航角、俯仰角、滚转角、纵向位置、横向位置、高度),并在无人机降落到较低高度时,利用退化的结构化线特征(跑道边缘)解算出无人机的关键位姿参数(偏航角、俯仰角、横向位置、高度)。三维实景仿真实验证明,在距离机场距离为200m处,无人机的距离参数精度为<0.5m,角度参数精度为<0.1°。本文的方法充分考虑到无人机自主着陆过程中的成像特点,具有自动化程度高、工程实用性好的优点。     

用于卫星干扰源定位的压缩感知DOA估计方法

针对传统测向方法的实际应用性能较差,提出一种基于压缩感知(CS)的卫星干扰源定位方法。根据干扰信号方位角的空间稀疏性,建立了压缩感知波达方向(DOA)估计模型。通过协方差矩阵的高阶幂逼近信号子空间和矩阵的共轭对称特征,利用高阶幂矩阵的主对角线下左下角列向量进行波达方向估计。仿真实验验证,该方法不需要已知干扰源数,具有较高的精度和较好的分辨力,且能满足对相干干扰信号的估计。对压缩感知DOA估计在卫星干扰源定位中的应用具有一定参考意义。     

基于协方差矩阵估计的稳健Capon波束形成算法

常规Capon波束形成器性能对模型误差或失配非常敏感,尤其是当期望信号包含在训练数据中,导向矢量失配将引起性能急剧下降。为解决这一问题,提出了一种采用干扰噪声协方差矩阵和导向矢量联合估计的稳健波束形成算法。该方法通过对Capon空间谱在非目标信号的方位区域内的积分,实现对干扰噪声协方差矩阵的估计,解决数据协方差矩阵包含有目标信号时引起信号自相消问题;其次为了克服导向矢量失配的影响,通过最大化输出功率,并增加二次型约束防止估计的导向矢量接近于干扰导向矢量,实现对导向矢量的估计。仿真实验表明:该算法能获得近似最优的输出信干噪比,与现有算法相比稳健性更强。     

基于神经网络和遗传算法对反装甲目标威胁度评估研究

针对威胁度估计问题和装甲车辆在战场上的实际情况,运用神经网络和遗传算法理论探索反装甲目标威胁度评估问题。基于BP神经网络模型的算法,利用神经网络良好的自适应能力和遗传算法强大的全局搜索能力,通过样本数据训练,提高了威胁度估计的准确性和适应性。经过验证该算法能够有效反应出反各种反装甲目标的威胁度,其稳定性、精确性也比较高。     

锥体空间目标基于进动特性识别

为了研究基于空间锥体目标进动特性的识别方法,通过对空间锥体目标的弹道建模,分析了进动锥体目标姿态角变化,引入平均视线角变化对回波RCS的影响,推导了空间锥体目标相对雷达波的姿态角计算公式,分析RCS随时间变化关系,通过回波RCS序列估计进动周期及进动角参数,以惯量比为特征,提出弹头和诱饵的识别方法,仿真试验证明了算法的有效性.     

基于波达方向矩阵的矢量水听器方位频率联合估计

提出了一种新的基于单个矢量水听器的方位频率联合估计方法--波达方向矩阵法.利用矢量水听器的时延数据,构造了两个相同的子阵,通过对波达方向矩阵的特征分解,实现了对目标信号的波达方向估计,并同时得到了目标的频率特征.计算机仿真实验表明,该方法具有较好的估计精度.     

等残差卡尔曼滤波器组算法的无人机控制故障诊断

提出了一种等残差卡尔曼滤波器组算法,它只需要单个卡尔曼滤波器的残差和状态估计及其线性变换,就可得到与标准的多模自适应滤波算法等价的残差,因此可以有效地减少计算量和计算时间.将此算法应用于某无人机控制系统的故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性.