基于时延的宽带LFM信号DOA估计算法

针对常用宽带LFM信号DOA估计算法采样数据量大、运算量大的特点,提出了一种基于时延的宽带LFM信号DOA估计算法。先把阵元接收到的信号变换到频域,而后用极值频率点进行时延估计,并对各极值频率点的时延估计值进行加权平均,进而估计出宽带LFM信号的来波方位。仿真验证了该算法的合理性和有效性。     

基于四阶累积量的双基地MIMO雷达收发角度估计

提出了一种基于四阶累积量的双基地MIMO雷达收发角度估计算法。在接收端,通过分别构造单阵元和双阵元的四阶累积量矩阵,采用基于四阶累积量的MUSIC算法和ESPRIT算法分别估计出目标的离开方向(DOD)和波达方向(DOA),并且DOD和DOA自动配对。该算法将二维参数的估计问题转化为两个一维形式,不需要二维谱峰搜索,在保证二维方位角估计性能的基础上,降低了运算量。利用四阶累积量有效地扩展了阵列孔径,并且适用于任意加性高斯噪声环境。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于Coherent Point Drift方法的SAR图像散射中心匹配

散射中心匹配是当前散射中心用于SAR图像目标识别的一个主要技术途径.散射中心匹配的难点在于散射中心特征存在的误差和缺失.Coherent Point Drift (CPD)方法从概率密度估计的角度解决点模式匹配问题,能够较好地考虑散射中心的误差和缺失.本文将CPD方法用于散射中心匹配,并在此基础上引入车辆目标SAR图像方位角估计先验信息和散射中心属性信息,以提高散射中心匹配的准确性和稳健性.MSTAR数据实验说明了该方法的有效性.     

基于模型参数辨识的动力调谐陀螺故障诊断方法

提出了基于动调陀螺转子动力学模型参数辨识的陀螺故障诊断方法 ,详细探讨了其中的关键技术 ,并以某型捷联惯导系统中的动调陀螺为对象 ,在实测信号的基础上进行了故障仿真与实际诊断。结果表明该方法能有效地诊断动调陀螺故障 ,具有一定的实际应用价值 ,并为陀螺故障诊断研究提供了新的途径和思路。     

基于虚拟时间延迟线阵列的联合频率—到达角二维谱估计

提出基于虚拟时间延时线阵列的联合频率-到达角二维谱估计方法,把经典的子空间方法推广到空时二维域并进行了改进.基本思路是估计空时噪声子空间和空时信号子空间,然后,利用两个空时子空间特征进行频率-到达角联合二维搜索.正常情况下可分辨的信源数远远超出阵元数目;在信号源宽带较大或信号源波长偏离阵列尺寸较远时,不会像经典方法一样出现大的偏差或估计信源角度范围受限;同时给出信号源的频率和到达角估计,更全面地反映了信号特征.     

应用于四旋翼无人机角速度估计的几何滑模观测器设计

对四旋翼无人机的角速度进行估计时,传统的基于单位四元数的滑模观测器需要引入强制比例重调,因而影响了跟踪精度。本文提出一种基于数值积分的李群方法的滑模观测器设计框架。该算法基于等变映射思想,在齐性流形空间的等价李代数空间中设计滑模反馈,从而避免了直接在流形空间中设计反馈的复杂性,并消除了传统方法在每个积分步骤中强制加入的比例重调,提高了观测器的跟踪性能。仿真结果表明,几何滑模观测器算法可以有效的对四旋翼无人机的角速度进行估计。     

基于递推最小二乘的单站无源定位仿真分析

为达到无线射频注入的定位精度和实时性要求,提出采用递推最小二乘算法(RLS)进行定位.首先讨论了无线射频注入的定位精度需求,建立了机载无源单站定位模型,得出了最小二乘(LS)解.然后依据无线射频注入的实时性要求将其转化为递推形式.仿真结果表明,RLS算法与LS算法的定位精度和收敛速度接近,但前者实时性好,运算复杂度低,所需存储空间小,能够满足无线射频注入的定位需求.最后依据仿真结果给出了提高定位精度和收敛速度的措施.     

基于区间灰关联的雷达辐射源识别新方法

在现代密集信号环境中,接收机测得的和辐射源数据库中的雷达特征参数具有不确定性,一般用区间值表示.针对区间类型的特征参数的雷达辐射源识别,提出了一种新的基于区间灰关联度的雷达辐射源融合识别方法.该方法首先运用区间灰关联度得到基本概率赋值,然后运用证据组合与决策实现目标识别.仿真结果表明,这种识别方法是有效的.     

基于非线性聚合的多类型指标综合评估方法

针对多类型指标综合评估问题,将实数型、区间数型和模糊数型指标相结合,构建评估指标体系.采用区间数特征向量法和信息熵权法确定指标权重,并针对3种不同类型的指标分别定义了评分方法.引入非线性聚合理论,建立了基于非线性聚合的多类型指标综合评估指标体系.最后,以某型军事指挥信息系统的指挥控制能力评估为例,进行了实例运算,验证了该模型与方法的合理性和有效性.     

抗差最小二乘估计在惯组外场标定中的应用

惯组在外场进行标定时常常会受到环境的振动干扰,从而会对惯组的标定精度造成极大的影响.为解决这一问题,在分析了粗差对惯组标定精度影响的前提下,建立了一种改进的辨识惯组误差系数的数学模型,使其能够分辨出那些受到振动干扰影响的惯组误差系数.最后利用抗差最小二乘估计对惯组误差系数进行处理,通过等价权函数的连续降权和连续减弱影响处理,抵制了异常数据对惯组标定精度的影响.仿真结果表明,抗差最小二乘估计具有很强的抗差能力,能有效减弱异常干扰对参数估计的影响,提高惯组外场标定的精度和数据的可靠性.