基于入侵杂草算法的水下目标TDOA定位方法

针对水下传感器网络中定位精度不高的问题,提出了一种基于入侵杂草算法的水下目标定位方法.利用入侵杂草优化算法,以定位误差为目标函数,优化设计未知节点的位置初值;利用初值和距离干扰参数估计粗略解,并引入目标定位误差来构造新的定位方程;根据加权最小二乘算法求解获得未知节点的精确解.通过与克拉美罗下界进行比较,验证了算法性能.仿真结果表明,提出的优化定位方法可得到更好的定位精度.     

面向定位的分布式无线传感器网络细粒度调整方法

针对在初始的部署条件下不可定位的无线传感器网络,提出一种分布式的面向定位的网络调整方法。该方法通过节点所处的路径信息判别确定该节点的调整策略,从而使初始状况下不可定位的网络达到可定位条件,该方法仅需调整约11%节点就能够将稀疏的网络调整至可定位,比当前最好的网络调整方法减少了约40%。此外,该方法采用分布式执行策略,从而将定位所产生的通信负载和能耗均衡到网络中的多个节点,克服了先前集中式方法的可扩展性限制。大量的仿真实验结果表明,该方法较现有方法而言具有更高的执行效率。     

基于惯导信息卫星定位与景象匹配的导航方法

针对飞行器在卫星信号失效时导航精度变差的问题,提出一种基于惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)、卫星定位与景象匹配的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)载机平台组合导航方法。首先根据INS、卫星定位与景象匹配的数学模型,构造了对应的量测方程,然后应用卡尔曼滤波(Kalman Filter, KF),对不同的量测推导了对应的滤波算法。其中对于卫星数据与景象匹配数据,通过扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)进行了线性化处理。该方法不要求卫星数据直接提供定位信息,故在卫星数较少时也可以应用。仿真实验中,当卫星信号部分缺失时,本文方法能获得比INS与卫星组合定位方法更小的位置误差,在包含卫星信号时,也能提供比INS与卫星组合定位方法更优的精度。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于眼球定位和头盔定位的综合视线跟踪技术

人在搜索目标的过程中,头动和眼动的耦合随动关系类似于光电稳瞄稳像技术中的二级稳定,头部运动完成概略观察方向稳定对准,眼球运动完成对目标的精细稳定对准.提出的基于眼球定位和头盔定位的综合视线跟踪技术,利用头盔定位得到头盔瞄准线相对飞机轴线的方位和俯仰角,以及眼球定位得到视线相对瞄准线的方位和俯仰角,将两者叠加,得到视线相...     

时差方位被动定位法在水下目标跟踪中的应用

在水下目标跟踪中 ,无源被动定位技术是常用的技术。在对利用方位和声波脉冲到达时间差的被动测量来进行目标的定位和跟踪后 ,对系统进行了描述和分析 ,利用递推最小二乘 (RL S)估计算法估计出目标的运动偏量 ,然后结合线性卡尔曼滤波 (KF)算法给出目标的运动状态。仿真结果表明 ,利用方位和时差对水下目标进行定位跟踪 ,可以要求观测站是静止的 ,不必机动 ,并且具有快速收敛、精度较高、稳定等特点。     

雷达无线组网抗干扰技术

介绍了将三部火控雷达进行无线组网的一种方法。系统的网络拓扑结构采用星形结构,各子站由单片微型计算机、雷达数据采集模块、调制解调器和调频无线电台等组成,信息处理中心由通用PC机实现。雷达无线组网后,即可通过该系统的坐标转换功能实现雷达间的资源共享,也可实现实时的无源交叉跟踪和定位,还具有一定的抗反辐射导弹攻击的能力,从而形成一个综合抗干扰系统。     

基于分数低阶矩的水声信号滤波新方法

依据分数低阶统计量理论和舰船辐射噪声信号特性,建立了水声信号新的噪声模型,回顾了常规LMS滤波方法,并分析在非高斯噪声下性能退化的原因,提出了一簇基于分数低阶P-范数的LMP水声信号自适应降噪滤波新方法,理论分析和计算机仿真结果表明这种方法在高斯和非高斯(α稳定分布)条件下都具有良好的韧性。     

三维被动定位AOA融合算法

三维被动定位是ESM系统的重要内容,在军事上是侦察定位、监视监测的重要方面。AOA是被动雷达普遍采用的一种定位方法。基于安装于不同运动平台上的两个传感器的AOA测量,给出了ILS融合算法。仿真结果显示采用AOA融合算法,使定位精度得到有效提高。     

位置感知的覆盖网构建算法

提出了一个基于底层网络位置信息建立P2P覆盖网的算法Lanet:覆盖网中每个节点都选择和本节点物理距离相近的节点作为自己的邻居,逻辑上相邻的节点也是物理上相近的节点。由于路由路径中每跳的延时都较低,这使得所建立的覆盖网络具有非常低的延时伸展率(latency stretch)。Lanet不需要网络中固定的节点集充当地标节点,具有很好的分布性和可扩展性。模拟实验结果表明,利用该算法建立的位置感知的P2P系统能够大幅度降低数据定位的延时。