统计线性化无序量测更新算法

在实际的多传感器系统中,由于各种传感器具有不同的采样率,预处理时间,以及数据通信延迟,因而会出现多个传感器量测不同步到达融合中心的现象。进一步地,当较早时刻产生的量测在较晚时刻产生的量测之后到达融合中心时,无序量测问题就出现了。针对离散时间非线性系统,提出基于统计线性化固定点平滑器的最佳统计线性化无序量测算法,它可以处理单步和两步延迟(甚至多步)无序量测,且能达到与重新滤波法相同的估计精度。     

基于递推CRLB的被动定位跟踪精度分析

针对无源探测下存在探测概率低、数据率低、精度较低等问题,为了提高目标定位跟踪精度,利用克莱默下界(CRLB)理论,推导了不完全量测下最优估计方差下界公式。从而分析以上因素对目标跟踪的影响,为设计跟踪系统提供指标参考。理论仿真与KALMAN滤波数值仿真表明,在无法提高观测器精度的情形下,通过提高系统灵敏度以提升信号截获概率,增加分布式布站组网探测关联融合提高信息数据率,能显著提高被动定位跟踪精度。     

一种修正的自适应网格交互多模型算法

将径向速度引入到自适应网格交互多模型算法中,并针对自适应网格算法在跟踪过程中网格中心不稳定的问题增添模型集改变阈值,提出了一种修正的自适应网格交互多模型算法。同时对一些关键参数作了深入研究。仿真表明,提出的修正算法提高了算法稳定性,增强了模型滤波器与真实运动模式的匹配程度,减小了跟踪的速度误差和距离误差,很好地改善了跟踪性能,并具有全面自适应的跟踪能力。     

基于Jacobsen法的LFMCW雷达测距算法

提出了一种基于Jacobsen法的LFMCW雷达测距算法。该算法通过应用Jacobsen法估计规则区差拍信号的频率,并对多段规则区差拍信号进行联合分析,以提高算法的稳定性和测距精度。实验结果表明:测距范围为10~10.25 m,信噪比为8~12 dB,算法的绝对误差始终小于1 mm;噪声干扰会在一定程度上影响算法的测距精度。     

基于背景补偿的空基视频图像目标检测

基于空基平台的运动目标检测及跟踪有重要的军事应用,由于平台的运动使得背景发生变化,给目标的检测带来困难。基于Harris特征点检测方法可以有效的进行背景运动补偿,但结果受阈值影响明显,还无法根据场景自适应的设定阈值。本文研究了基于特征点跟踪的背景补偿方法,对不同场景都可实现稳定检测,同时分析运动目标对配准的影响,并根据检测结果进行特征点的筛选。实验证明,该方法是一种稳定的检测目标检测方法。     

基于图像对比度最优的频率步进ISAR成像方法

在频率步进高分辨ISAR成像中,目标的径向运动会带来距离多普勒耦合,从而对ISAR图像有较大的影响。提出了一种基于图像对比度最优的运动参数估计方法。该法分析了径向速度和径向加速度对多普勒像对比度函数的影响。通过构造相位补偿因子,在多普勒像中基于多普勒像对比度最优估计径向加速度。在径向加速度补偿后,在距离像中基于距离像对比度最优估计径向速度。进行运动补偿,利用RD算法实现了目标的高分辨ISAR成像。该方法具有运动参数估计精度高和计算量小的优点。仿真结果验证了方法的有效性。     

我国将来更高精度CSGM卫星重力测量计划研究

基于卫星跟踪模式的优化选取、关键载荷的优化组合、轨道参数的优化设计、仿真模拟的先期启动和反演方法的优化改进,开展了我国将来CSGM(China’s Satellite Gravity Mission)卫星重力测量计划实施的研究论证。由于卫星跟踪卫星高低/低低(SST-HL/LL)模式对地球中长波重力场的探测精度较高、技术要求相对较低,而且可借鉴当前GRACE卫星的成功经验,因此建议将来CSGM卫星重力测量计划采用SST-HL/LL模式;建议开展激光干涉星间测距仪、复合GPS接收机、非保守力补偿系统、卫星体和加速度计质心调节装置等关键载荷的先期研制;建议将来CSGM卫星的轨道高度(300~400km)和星间距离(100±50km)选择在已有重力卫星的测量盲区;建议将仿真技术应用于CSGM卫星的方案论证、系统设计、部件研制、产品检验、空中使用、故障分析等研发和运行的全过程;对比分析了卫星轨道摄动法、动力学法、能量守恒法和加速度法的优缺点,建议寻求新型、高精度、高效率和全频段的卫星重力反演方法;提出将来CSGM卫星重力测量计划的预期科学目标:在300阶处,累计大地水准面精度和累计重力异常精度分别为1~5cm和1~5mGal。     

基于虚拟检测函数下的IMM-UKF机动目标跟踪

为了有效提高对机动目标的跟踪效果,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入到交互多模型(IMM)算法框架内,加强状态估计精度;引入强跟踪滤波器(STF)到UKF算法中,避免对强机动目标的过大时间延迟和跟踪性能差的缺点;提出虚拟检测函数法,在跟踪过程中自适应调整"当前"统计模型的机动参数,加大模型集与目标真实运动模式匹配概率。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

道路约束条件下的地面运动目标跟踪

有效使用道路信息能显著提高地面运动目标跟踪性能。基于卡尔曼滤波理论,提出了道路约束条件下的滤波方法。首先建立了描述道路网中路段的数学模型,给出了将目标分配于道路的定位算法;然后推导了道路约束条件下的过程噪声矩阵;提出了路段切换时状态修正公式;在道路约束最大后验概率估计准则下,根据道路参数修正状态与协方差。蒙特卡洛仿真结果证明了该算法的优越性能,且定量分析表明其计算量是可接受的。     

MIMO多径衰落信道下的多载波混沌键控混沌通信

为提高差分混沌键控的传输效率及其在衰落信道下的传输性能,提出了多载波混沌键控及类差分混沌键控检测方法,发射端每隔M个OFDM符号间隔插入由混沌参考信号构成的"导频",在此间隔内其他M-1个OFDM符号即以此混沌参考信号生成的混沌键控信号,接收端提取"导频"并将之与其他OFDM符号进行相关积分,恢复出M-1比特信息。进一步给出了MIMO多径衰落信道下的多载波混沌键控分集发射与接收方法,发射端采用不同混沌信号以获得一定的发射分集增益,接收端不需要任何信道先验信息,对各天线的相关积分输出进行等增益合并,可获得空间分集增益和频域分集增益。性能分析和计算机仿真表明,在"导频"插入间隔大于2的情况下,多载波混沌键控的功率效率大于差分混沌键控,且传输性能优于差分混沌键控。