基于GDOP的多基地雷达布站优化研究

以BLUE算法和GDOP为基本定位算法和精度分析工具,评估多基地雷达的定位性能,建立以GDOP最小值最小和有效监控区最大为目标的多基地雷达布站优化模型.仿真结果表明,通过以下措施可提高定位性能:①增加收发站总数;②采取扇形方式布站;③优先增加部署接收站;④交替部署收发站;⑤通过优化模型优化扇形布站分布角总和.     

色噪声环境下MIMO雷达相干目标角度估计算法

针对色噪声环境下的MIMO雷达相干目标角度估计问题,提出一种基于目标信息矢量重构的角度估计算法.算法对MIMO雷达的接收数据进行了低复杂度改进,通过计算四阶累积量,得到一组矢量并证明该矢量包含所有目标的角度信息,通过重构Toeplitz矩阵,结合MUSIC算法实现了色噪声环境下MIMO雷达相干目标的角度估计.算法保留了MIMO雷达的阵元扩展能力和目标分辨力,具有自动抑制加性高斯白噪声和色噪声的能力,实现了相干目标的有效估计,更利于在实际中应用.最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性.     

基于节约训练时隙的多中继协作通信分段信道估计

在多中继放大转发协作通信系统中,针对分段信道估计时需要增加额外的时隙来发送训练序列的问题,提出一种节约训练时隙的分段信道估计方法。该方法结合预编码技术和半盲信道估计技术,在源节点对数据序列进行预编码,使其与训练序列正交后叠加,在中继节点进行预编码,使不同中继间的训练序列彼此正交,进而估计出每条链路的信道信息值。仿真结果表明,提出的方法只需占用1个训练时隙,并可有效获取S→R链路和R→D链路每段链路的信道信息,且R→D链路的平均MSE估计性能比S→R链路大约有5 dB的优势,提高了系统的传输效率。     

考虑退化-冲击竞争失效的系统可靠性建模

针对在复杂环境中工作的关键系统,提出一种考虑退化-冲击关联竞争失效的可靠性建模方法。选取Wiener过程和齐次泊松过程分别描述自然退化与随机冲击,通过冲击造成的退化增量表示退化-冲击之间的关联性,基于此建立退化-冲击关联竞争失效的退化模型和可靠性模型;通过定期检测获取系统退化数据,采用极大似然法估计退化模型参数;以陀螺仪为例,通过对比分析和敏感性分析验证了模型的有效性和应用价值。     

面向态势估计的多代理规划识别模型的研究

态势估计问题是数据融合的高层部分,如何有效的评估态势进而推理出敌军的目的、意图是要解决的问题;而在战役对象多、机动复杂的情况下如何推理更是一个待解决的问题。通过应用多代理规划识别理论,建立态势评估的推理框架,进而推出解决态势融合的推理算法。     

基于声强矢量的舰船目标运动参数估计

基于声强矢量测量法提出了舰船目标运动参数的估计方法,并提出了快速算法.计算机仿真实验表明,以上算法是可行的,可以实时估计出舰船的速度和距离。     

基于自适应训练的一种新的软决策融合算法

为了提高系统的检测性能,本地检测器应用了软决策算法,提出一种新的结构框图.将本地判决送至自适应训练器来估计本地检测器的性能参数,然后将得到的性能参数反馈至本地检测器来控制本地的检测门限.另外又将本地判决和可信度送至融合中心进行融合判决得到最终的判决,随后给出了迭代算法.最后通过三检测器系统仿真说明了算法的可行性,检测性能比硬判决有所改善.     

基于算法估计的网络端到端时延测量方法

在网络端到端延迟的测量中,常用的方法大多是通过发送探测包来直接得到端到端的时延值.由于存在时钟不同步的问题,所以测量结果的误差较大.针对此问题,在Sue B.Moon提出方法的基础上进一步改进,提出了一种基于算法估计的软件方法,该方法更好地解决了收发时钟不同步的问题,提高了测量的精度.     

基于IMM的估计算法对机动目标跟踪的比较

机动目标跟踪一直是倍受关注的问题,而交互式多模型方法(IMM)是解决这类问题的经典方法.由于传感器的发展或受某种客观条件的限制等,产生了各种基于IMM的算法.为此,介绍了IMM及基于IMM的几种经典估计算法,对它们进行比较研究,并通过机动目标跟踪的仿真算例说明各算法的适用条件、原理、异同点、性能及复杂性,对机动目标跟踪估计器的选择有重要参考价值.     

三维传感器组网偏差估计方法

采用地心地固坐标系作为统一坐标系,研究了3-D传感器组网中的偏差估计问题,根据同一目标位置在各个传感器探测中的迭合条件.运用一阶泰勒展式推导出各个传感器的距离、距离增益、方位角、仰角偏差的线性化公式,利用最小二乘法在线估计出各个偏差量,并实时进行修正,仿真结果验证上述方法的有效性.