改进的多目标GM-PHD分量融合算法

密集杂波的平行多目标跟踪场景中,高斯混合概率假设密度滤波器的计算代价随着分量的增多而不断变大,且其目标状态估计精度较低.为了解决这些问题,基于高斯混合概率假设密度滤波框架,提出一种改进的目标分量融合算法.通过目标分量的权重、均值及协方差的充分协作,该算法能够极大程度地融合目标强度中的相似分量,同时能够有效地避免真实目标分量被错误融合.仿真结果表明,密集杂波环境下该算法不仅具有较高的目标状态估计精度,而且其计算代价相对较低.     

基于非凸范数最小化图像去噪算法

为改善高斯噪声条件下图像去噪性能,基于低秩理论,提出基于伽马范数最小化的图像去噪算法.所提算法对噪声图像重叠分块,基于结构相似性指数自适应搜索与当前图像块若干最相似非局部图像块以组成相似图像块矩阵,进而利用非凸伽马范数无偏近似秩函数以构建低秩去噪模型,并基于凸优化理论求解所得低秩去噪优化问题,重组所得去噪图像块以获得最终去噪图像.与PID,NLM,BM3D和NNM等主流去噪算法相比,实验结果表明,所提算法可有效消除高斯噪声,且可较好地恢复原始图像细节.     

多因素观测来源不确定的多目标跟踪算法

杂波、低检测概率和目标间观测相互干扰等因素,使得目标观测的来源难以辨别,提出一种基于改进GMPHD滤波的多目标跟踪算法,通过引入目标标记和权重向量,增广了标准GMPHD迭代中目标信息.基于高斯分量合并策略、目标状态估计策略和高斯分量优化策略,能够有效地改善目标状态估计精度和滤波迭代效率.目标跟踪仿真实验结果表明了所提算法的有效性及鲁棒性.     

箔条干扰下雷达信号自相关检测方法研究

箔条是雷达无源干扰的常用材料,由于目标的雷达回波信号被淹没在箔条云强背景噪声中,雷达难以探测和跟踪目标,提出利用自相关方法检测箔条干扰下目标的雷达回波信号.对箔条云回波噪声进行了数学描述和仿真分析,可以看出箔条噪声是多个随机高斯分布的叠加;介绍了自相关检测箔条干扰下雷达回波信号的基本原理,并用SIMULINK软件对具体实例进行分析,利用接收的回波信号自相关函数反推出信号周期,并利用自相干法把淹没在噪声中的信号提取出来,所提取的信号和原信号具有很高的相似度,该方法对提高雷达抗箔条干扰有重要的研究意义.     

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。     

基于高斯序列乘积和的相干非高斯分布杂波模拟新方法

提出了一种全新的相干K分布杂波模拟方法。相比经典的零记忆非线性变换(ZMNL)和球不变随机过程(SIRP)法,该方法的优点是能产生自相关函数(ACF)为任意复数的杂波序列,且不需要进行矩阵求逆和非线性变换,运算速度得到显著改善。仿真结果证明了这种方法的有效性。     

基于小波分析的光纤陀螺信号处理

在分析光纤陀螺的噪声特性的基础上,研究光纤陀螺信号滤波的方法,采用基于S te in无偏似然估计原理,对光纤陀螺信号进行小波阈值除噪,从而达到抑制光纤陀螺中存在的1/fr噪声和白噪声的目的。实验结果表明,小波滤波的方法对于抑制光纤陀螺中的噪声,提高信噪比具有良好的效果。     

基于遗传算法的整周模糊度OTF解算

建立了一种基于简单遗传算法的改进模糊度搜索方法。首先采用一组约束方程求解模糊度浮点数解 ,然后UDUT 和LDLT 分解对整周模糊度进行整数高斯变换以降低各整周模糊度之间的相关性 ,最后利用遗传算法进行整周模糊度搜索。在种群个体较少的情况下 ,为了避免早熟使搜索陷入局部最优 ,提出两种变异算子 ,保持个体的多样性。仿真结果表明改进后的算法能够实时动态解算整周模糊度 ,且较使用简单遗传算法具有更快的搜索速度和鲁棒性。     

亚音速轴流风扇静转子相互作用线谱噪声预报

静转子相互作用线谱噪声是亚音速轴流风扇主要噪声源之一,快速预报该噪声对风扇设计初期的叶片选型和参数设计具有重要意义.因此在叶栅响应函数理论的基础上考虑静转子叶片的相互作用,采用叶片经验尾流模型模拟转子尾流,推导得到静转子叶栅相互作用线谱辐射声功率半经验半理论计算公式.通过与NASA已有的试验模型和计算模型结果对比,验证...     

基于小波的信噪分离方法

本文在 Ｄｏｎｏｈｏ 提出的从噪声中恢复信号的非线性小波方法的基本原理的基础上, 并针对非线性小波方法的核心问题——浮动阈值的设定提出了新的算法。通过算例证明, 所设计的浮动阈值在实际应用中效果较好, 特别在低信噪比时信号恢复效果明显优于现常用的浮动阈值设计方法。