基于垂直阵列的相干信源二维测向新方法

针对远场窄带相干信源的二维DOA估计问题,提出了一种基于垂直阵列的解相干算法,利用垂直阵列模型特性,在3个线性子阵列进行分维处理运算。在每一个维度,运用空域平滑算法构建数据协方差矩阵实现解相干,并结合ESPRIT算法分别估计信源与各线阵的夹角,利用其中一个角度来组合其他两个角度,实现参数配对。仿真实验结果显示,相较于空域平滑DOA矩阵法,算法的稳定性、估计精度都较高,适用于低信噪比和短快拍情况。     

基于小采样周期的机动目标模型跟踪性能研究

分析了小采样周期条件下“当前”统计模型、基于速度估计的自适应模型及自适应常加速度模型,对3种模型的稳态性能和动态性能进行了分析比较,并对3种模型的机动目标跟踪效果进行了仿真。仿真结果表明：小采样周期条件下,3种模型的稳态跟踪性能一致,而在动态跟踪条件下自适应加速度模型性能更优。     

一种基于自适应阈值估计算法的SAR图像去噪方法

为去除乘性相干斑噪声对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的影响,将小波域去噪和二维平移不变去噪算法进行有效结合,提出一种新的自适应阈值估计算法.基于概率密度函数和贝叶斯估计理论,可以得到子带阈值.通过对数变换,将算法应用于含相干斑噪声的SAR图像去噪.理论分析和实验结果表明该算...     

多运动站测角频差无源定位方法研究

针对测角频差无源定位问题,提出了一种快速有效的解析定位方法,该方法通过引入中间量,将辐射源位置非线性估计问题转化成两个加权线性最小二乘估计问题,简化了定位解算.该方法无需进行参量搜索,比搜索法运算量小;无需初始值引导,比高斯-牛顿迭代法使用方便.在结构上,建立了观测模型,然后给出了辐射源定位误差对应的克拉美罗限,阐述了...     

基于目的地预测的多相似加权目标编群方法

针对目标编群中单一算法存在的适用范围小、误分率高的问题,提出一种新的态势估计中目标编群的处理方法。首先应用Hop fie ld神经网络对态势中目标的目的地做出判断,然后采用多相似性加权策略计算出目标间的相关系数,再根据最大相关系数层次聚类算法实现编群。仿真结果表明方法能在一定程度上减小错误编群的概率,同时适用范围也得到了扩展。     

基于Mean-Shift的传感器动态偏差估计方法

针对系统误差变化规律未知时的传感器探测系统偏差估计问题,提出了一种改进的基于Mean-Shift(均值偏移)的传感器动态偏差估计算法.该算法利用Mean-Shift方法对不同样本点对估计结果贡献不同的特点,根据样本点偏离均值的偏移量以及偏移时间构建权系数.仿真结果表明,该方法在系统误差变化规律未知的情况下,可有效估计多...     

2D雷达情报组网目标高度估计

基于WGS-84地球等效参考椭球,构建了较为实际的两部2D雷达组网目标高度观测模型,提出了一种新的雷达情报组网目标高度估计方法,并通过大量仿真分析和对比了该算法的性能.理论分析与仿真证明,该算法模型考虑了雷达电磁波信号在大气中的传播折射问题,以及地球曲率对雷达观测的影响,充分利用了各雷达的量测信息,更贴近雷达观测的实际...     

基于高阶累积量的滑动加窗参数型多径时延估计

针对传统方法不适合估计多径时延和难以抑制相关高斯噪声,构造了基于高级累积量的滑动加窗参数估计模型。该模型利用高阶累积量抑制高斯噪声,应用滑动窗充分利用采集数据。通过理论分析和仿真实验表明,该方法能够准确地估计时延,有效地抑制干扰和相关噪声的影响,且在性能估计方面,优于传统基于相关的方法。     

直觉模糊集在信息融合中的应用

直觉模糊集理论已获得广泛的应用。全面总结了直觉模糊理论在信息融合领域的应用情况。分析了直觉模糊理论的研究现状与研究进展,介绍了在态势估计与威胁评估方面的应用情况,研究了在信息融合第一级处理中应用的基本原理与方法,展望了在信息融合领域各级的应用前景。     

基于方位和多普勒频移的目标机动检测方法研究

研究目标在机动前后均做匀速直线运动,在某一时刻做折线机动的机动目标跟踪检测问题。根据被动观测器测得目标方位和多普勒频移信息,结合方位、多普勒频移测量条件下目标跟踪的特点,建立了基于方位和多普勒频移的要素解算模型,提出了基于要素解算结果的机动检测方法,给出了机动时刻的估计算法,并进行了仿真计算,验证了此方法的有效性。