基于二进制传感器网络的目标运动方向估计方法

介绍了方向估计二进制传感器网络(DE-BSN),提出基于统计学习解决目标运动方向估计的思路,并给出了使用线性判别分析法(LDA)和支持向量机算法(SVM)的估计方案。仿真分析了在不同传感器节点密度时上述算法的精度、和在节点出现错误的情况下算法对目标方向估计的可靠性。实验结果表明上述算法均可实现高精度的目标方向估计,并都具有一定的鲁棒性,各自的优势分别在于:LDA的计算复杂度较小,而SVM的估计误差较小。     

一种强干扰下均匀圆阵弱信号测向新方法

为了解决强干扰背景下常规空间谱估计算法对弱信号不能正确测向的问题,基于均匀圆形阵列(UCA),提出了一种扩展噪声子空间弱信号波达方向(DOA)估计算法。首先将强干扰方向向量并入噪声子空间形成扩展噪声子空间,然后构造波束函数和新的方向向量进行谱峰搜索。本算法能有效抑制强干扰的影响,对弱信号方向进行正确估计。最后计算机仿真实验验证了本算法的有效性和正确性。     

MIMO雷达的MUSIC算法应用

不需要额外的去相干处理,MIMO雷达可直接对相干信号源利用MUSIC算法测向。研究MIMO雷达应用MUSIC算法的成功概率问题,给出了接收子阵均匀配置和非均匀配置情况下MUSIC算法成功率的解析表达式。数值仿真表明:高信噪比条件下,MIMO雷达的MUSIC算法成功率优于多输入单输出和相控阵雷达;子阵均匀配置MIMO雷达的MUSIC算法成功率优于非均匀配置,且当子阵均匀配置时,子阵数目越多,MUSIC算法成功率越高,当子阵非均匀配置时,各阵元数均匀程度越好,其应用MUSIC算法的成功概率越高。     

炮兵雷达组网校射评估系统的设计与实现

针对多部雷达保障校正射击时各个雷达获得的数据精度不高、数据传输自动化程度低、炸点坐标缺乏数据融合等问题,采用VC＋＋和SQLServer为软件开发平台,设计并实现了炮兵雷达组网校射评估系统。讨论了系统的基本组成和软件结构。同时根据最小方差原则,按照各雷达的精度分配权值,设计了多雷达组网对炸点测量数据最优融合估计的数据融合算法。通过实弹射击保障应用表明,该系统提高了雷达对炸点数据测量的精度及炮兵指挥自动化能力。     

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。     

基于地面电台的双站无源定位算法及精度分析

提出了一种基于地面电台的双站无源定位导航的新方法,该方法不同于对目标辐射源定位的传统的测向交叉定位法,而是用于运动载体自身定位的新算法,其同GPS系统和INS系统(惯导系统)一样是一种独立的定位系统.建立了该定位方法的数学模型,重点分析了其定位精度,推导了定位误差表达式,仿真分析结果表明该算法对低空飞行运载体有较高的定...     

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...     

参数和非参数滤波算法在贝叶斯估计问题中的比较

在贝叶斯估计问题中常用的滤波算法有两大类,一类是适用于非线性问题的,在卡尔曼滤波算法基础上发展出来的各种参数滤波算法,如扩展的卡尔曼滤波,拟线性卡尔曼滤波及近年提出的基于Unscented变换的Unscented卡尔曼滤波算法等;另一类是基于蒙特卡洛仿真技术的非参数滤波算法--粒子滤波.两类跟踪算法在实际问题中都得到了广泛应用.从原理上对这两类算法中的四种具体算法进行了介绍,重点分析了每种算法的长处及不足,可为实际应用中算法的选择提供依据.