船舶轴频电场跟踪

针对轴频电场包络跟踪中先验信息缺失的问题,研究了船舶轴频电场跟踪对传感器阵列的基本要求,引入了一种基于最大似然选择的多初值渐进更新扩展卡尔曼滤波算法。建立船舶轴频电场包络跟踪的状态空间模型,用水平电偶极子对船舶轴频电场包络进行建模;建立基于最大似然选择的多初值模型;基于轴频包络信号特征,研究了对传感器阵列排布方式的要求。仿真结果表明,利用轴频电场包络对船舶进行跟踪是可行的,要求传感器阵列至少由3个传感器组成,且3个传感器不在一条直线上;在传感器阵列满足要求的情况下,该算法可以有效解决轴频电场包络跟踪中的先验信息缺失问题,具有较高的实用价值。     

亚像素图像处理技术及其在网格法中的应用

图象分辨率大大低于胶片是数字图像处理系统的一大弱点,此弱点极大地限制了数字图像处理技术在精密测量等领域的应用。亚像素软件处理技术能弥补硬件这一缺点。本文介绍了常用的正像素图像处理技术,并将其应用于网格测量方法;提出了处理大曲率网格线的新方法──线跟踪算子,并实现了大曲率网格的亚像素处理。关键词     

基于旁支式次级源的舰船液压管路低频脉动有源衰减

舰船液压系统的低频脉动伴随流体沿管路传递,产生结构振动的线谱。针对难以通过被动式衰减的低频脉动,设计旁支式次级源,进行有源衰减的研究。所设计的旁支式次级源采用压电陶瓷驱动,结构紧凑且增加了放大结构,从而提高了响应特性。搭建液压管路的有源控制系统,采用FxLMS自适应算法,进行多线谱脉动的控制实验。实验结果表明,旁支式次级源能够对多线谱低频脉动进行有效衰减,减小随流体传递的振动能量,且对原液压系统工作性能无影响。     

通道失配对GNSS阵列抗干扰性能的影响分析

卫星导航接收机极易受到电磁干扰的影响,基于阵列接收机的空时(频)抗干扰技术被证明是目前最有效的抗干扰手段。在工程实现时,阵列通道存在通道失配,本文以统计性能的评估方法评估了通道失配对阵列抗干扰性能的影响。研究结果表明,通道间群时延偏差和幅度失配是导致阵列抗干扰性能下降的主要因素,前者可通过增加空时滤波器阶数来消除影响,而后者对空时滤波器阶数不敏感,需要进行必要的校正。     

混响背景下基于高阶统计量的动目标检测方法

针对混响背景中的动目标检测问题,根据基阵接收数据经过波束形成与匹配滤波后的输出结果计算高阶统计量,并将其视作观测空间。基于此空间中混响和目标回波的差异,利用多ping的高阶统计量构造特征向量,计算特征向量之间的马氏距离作为混响和目标差异的量化标准,再依据最大一致条件功效检测准则选择门限检测方法。波形数据仿真与海上实录数据检验均表明该方法的检测性能优于单ping波束形成及匹配滤波方法。通过蒙特卡洛仿真获得不同信混比下的ROC曲线,与单ping检测相比,在保证虚警概率小于0.01,检测概率大于0.5的条件下,最小可检测信混比降低约6dB。     

基于位置预测的靶场图像实时判读方法

在靶场经纬仪对目标实时跟踪测量时,会发生相机随机抖动的情况,引起目标在图像中大幅度运动。应对大幅度运动时,基于搜索窗口的跟踪方法容易丢失目标,而基于全图搜索的跟踪方法时效性差。针对以上问题,提出一种结合核相关滤波算法(Kernelized Correlation Filter, KCF)和目标位置预测的改进的跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection, TLD)跟踪框架。利用正交多项式最优线性滤波器及相机角度信息预测目标下一帧位置,在此区域利用KCF进行快速跟踪,可以提高跟踪的成功率和时效性,跟踪失败时再进行检测。仿真实验表明,最优线性滤波器能较准确预测目标位置,给KCF提供较准确的搜索位置,算法每帧耗时仅为1.1 ms,且定位精度优于TLD和KCF,能有效应对相机抖动的问题。靶场实际试验证明该方法可提高靶场自动判读水平,减少人工干预。     

Robust adaptive UKF based on SVR for inertial based integrated navigation

Aiming at the problem that the traditional Unscented Kalman Filtering (UKF) algorithm can’t solve the problem that the measurement covariance matrix is unknown and the measured value contains outliers, this paper proposes a robust adaptive UKF algorithm based on Support Vector Regression (SVR). The algorithm combines the advantages of support vector regression with small samples, nonlinear learning ability and online estimation capability of adaptive algorithm based on innovation. Firstly, the SVR model is trained by using the innovation in the sliding window, and the new innovation is monitored. If the deviation between the estimated innovation and the measured innovation exceeds a given threshold, then measured innovation will be replaced by the predicted innovation, and then the processed innovation is used to calculate the measurement noise covariance matrix using the adaptive estimation algorithm. Simulation experiments and measured data experiments show that SVRUKF is significantly better than the traditional UKF, robust UKF and adaptive UKF algorithms for the case where the covariance matrix is unknown and the measured values have outliers.     

基于RBF神经网络的HPA自适应预失真算法

卫星通信中,高速数据传输系统要求使用频谱利用率高的高阶调制技术,但高阶调制对高功率放大器(HPA)的非线性非常敏感,会造成码间干扰和邻信道间干扰.提出一种基于RBF神经网络的自适应预失真算法,以实现HPA的线性化,同时推导了自适应算法的迭代公式.仿真结果表明,该算法能明显改善信号星座图,并能大大提高系统的误比特率性能.     

Network reliability assessment in a random environment

In this paper we consider networks that consist of components operating under a randomly changing common environment. Our work is motivated by power system networks that are subject to fluctuating weather conditions over time that affect the performance of the network. We develop a general setup for any network that is subject to such environment and present results for network reliability assessment under two repair scenarios. We also present Bayesian analysis of network failure data and illustrate how reliability predictions can be obtained for the network. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 50: 574–591, 2003     

多站多目标雷达数据融合

多站多目标跟踪是雷达数据融合的主要问题。提出了一种对测量数据聚类,在类间进行数据融合,之后基于目标的融合状态,采用强跟踪滤波器(STF)对多目标进行跟踪。利用上述方法,进行了各种态势下的仿真实验。