基于改进传播算子的双基地多输入多输出雷达参数估计

针对双基地多输入多输出（MIMO）雷达系统中，多目标波离方向（DOD）和波达方向（DOA）联合估计精度低的问题，提出了一种改进的传播算子（PM）方法。根据传播算子定义要求提取存在旋转不变结构的相关数据，组合相关数据求得协方差，采用前后向平滑方法求得传播算子，根据其内部结构特征求出旋转不变因子，估计出DOD和DOA的值。仿真结果表明:与传统的旋转不变子空间算法和PM算法相比，该方法具有更高的估计精度，在低信噪比时与传统的PM算法相比最大均方根误差相差4 dB，性能更加稳定，更适合低信噪比时的DOD和DOA高精度估计。     

基于相位分析CAPES的信号参数估计方法

由于存在栅栏效应,传统方法对单频信号参数估计时可能会存在精度下降问题。针对这一问题该文提出了一种基于相位分析的联合幅度与相位估计(CAPES)方法。采样数据的不同数据段之间因延时会存在相位差,该方法在估计信号参数时利用两数据段的相位差包含的信号频率信息来减小频率估计的偏差,进而提高信号频率、幅度和相位的估计精度。仿真实验表明该方法的参数估计精度高于传统的CAPES方法。将该方法应用于超视距雷达的海杂波对消中,实测数据的处理结果也表明了该方法的有效性。     

基于改进CORDIC算法的光电编码器正交性误差测量

通过对小型光电编码器输出的光电信号精度误差来源进行研究,得出了正交性偏差是其主要误差来源的结论。针对光电编码器输出信号正交性误差的测量,引入了一种改进的坐标旋转数字计算机算法。该算法是在传统坐标旋转数字计算算法的基础上,通过改进其迭代结构得到的,能够很好地实现对光电编码器输出信号的正交性误差进行动态实时测量。MATLAB软件仿真结果显示,与其他方法相比,利用该方法测量的正交性误差范围明显更小、检测精度更高且运算速率更快。     

利用最强散射点信息的平动补偿与微多普勒提取

为了解决强噪声和平动调制下多散射点微多普勒提取问题,提出了一种基于最强散射点瞬时多普勒信息的平动补偿和微多普勒提取方法．该方法利用Viterbi算法提取最强散射点瞬时多普勒,根据多普勒率与微多普勒关系提取最强散射点的平动多普勒;通过对平动多普勒的多项式回归得到平动参数,进而重构平动信号,并对回波信号进行平动补偿;通过对补偿后信号时频面进行Hough变换正弦检测来提取各散射点的微多普勒参数．仿真实验结果验证了该方法的有效性和精确性．     

Analytical Solution for an Elastic Sphere Indenting a Layered Half-Space

基于大气色散校正器的转角测量系统设计

李文杰^1,2,穆全全^1*,王少鑫¹,杨程亮¹,王海萍¹,曹召良¹,宣丽¹

(1. 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,应用光学国家重点实验室,长春 130033; 2.中国科学院大学,北京 100049)

创新点说明：

基于自准直仪,利用光楔设计一种转角测量系统,不仅可以实现转角的整周测量,而且结构简单,并能抑制轴系倾角回转误差对测量结果的影响,可广泛应用于其他的工程领域。

研究目的：

本文提出一种新的转角测量方法,该方法能抑制轴系倾角回转误差对测量结果的影响。

研究方法：

利用光楔和反射镜的组合设计了新的转角测量方法,可实现转角的整周测量。文中首先通过理论分析原始方法的缺点,在此基础上提出利用光楔代替传统方法中的反射镜,实现光线的偏折,可抑制轴系倾角回转误差对转角测量的影响。并对传统方法和本文所提新方法进行对比试验,验证所提新方法的优越性。

结果：

传统方法和新方法获得的转角测量误差分别为±1.5°和±0.05°,而且本文新方法中测量点的分布更加的随机。利用设计的方法测量两对蜗轮蜗杆机构的转角误差分别为±0.05°和±0.07°,均满足设计要求（±0.1°）。

结论：

本文基于自准直仪,设计了一种转角测量系统,利用光楔代替反射镜,实现对出射光线的偏折,可抑制轴系倾角回转误差对测量结果的影响。该系统不仅结构简单,还能实现转角的整周测量,大大扩展了自准直仪的应用范围。

关键词：光学测量;转角;自准直仪;轴系倾角回转误差;光楔

     

LS-MIMO系统基于经典迭代法的低复杂度检测算法

针对大规模多输入多输出（LS-MIMO）系统最小均方误差（MMSE）检测算法计算复杂度高的问题,提出了基于经典迭代法的低复杂度信号检测算法,包括Jacobi迭代法、高斯-赛德尔迭代法和逐次超松弛迭代法. 从精确解的近似值出发,在较少的迭代次数中可获得高效而精确的解,而且计算复杂度相比MMSE检测算法下降一个数量级. 仿真结果表明,迭代检测算法经过有限的迭代能够达到近似MMSE检测算法的误码率性能.     

基于BP网络算法的大地测量误差检测技术

针对大地测量检测时间长、检测过程成本较高,且检测结果准确度较低的问题,提出一种基于BP神经网络算法的大地测量误差检测方法.对大地测量的基本原理进行分析,通过对测量所得数据的综合计算得到待测量目标相对位移及旋转角度相关测量结果,构建基于BP网络的测量误差预测模型;将测量结果输入模型,得到的输出值即为预测误差,利用动态贝叶斯检验算法判断测量结果是否准确.结果表明,所提测量误差检测方法的检测结果准确率在90%以上,且检测过程所需时间与成本消耗低于实验对比方法,证实了所提方法的检测准确率及检测效率.     

组网雷达弹道目标三维进动特征提取

针对单部雷达观测目标存在视角局限性的问题,提出了一种基于组网雷达的弹道目标三维进动特征提取法.首先,雷达网中各雷达分别从弹道目标的时间距离像信号中求得强散射点径向距离变化线性和信号,通过频谱分析估计出目标的自旋、锥旋频率以及进动角;然后,组网雷达通过系数加权法对各雷达得到的上述参数进行融合处理以提高参数精度;最后,根据雷达观测视角与微多普勒信号之间的关系,通过构造多元非线性方程组,进一步精确求解目标的三维进动参数.仿真实验证明,该方法既有效地提高了参数的估计精度,又得到进动目标的三维微动参数.     

光栅莫尔条纹信号非正弦性误差修正

为了提高光栅传感器的测量精度,提出了一种莫尔条纹信号非正弦性误差修正方法.通过三角函数变换建立修正模型,并依据泰勒级数迈克劳林展开式建立光栅传感器输出信号正弦性修正方程.以非线性模型中常用的最小二乘参数估计方法建立代价函数,采用粒子群算法对修正方程中的参数进行辨识,实现对光栅传感器输出信号的修正.针对修正前后采样数据的误差进行分析,光栅传感器输出信号误差峰峰值由110″降低至24″,其正弦性得到了改善.实验结果表明,该方法有效地解决了光栅传感器在复杂工作环境下输出信号非正弦性导致的精确性和稳定性问题,提高了光栅传感器的输出信号精度,增强了其对复杂工业现场的适应能力.     

Parameter estimation method for the cone-shaped target under narrow-band radar observation

The parameter estimation for the space cone-shaped target based on precession is very important for target discrimination. This paper proposes a novel parameter estimation method via the scattering centers' micro-Doppler frequency contained in the narrowband echo. After the establishment of the target's precession model, the theoretical variation of top and bottom scattering centers' micro-Doppler frequency are derived, and then the micro-Doppler frequency of the bottom scattering center is expanded, and the relationship between the expansion coefficients and the target's size and precession parameter is analyzed. Finally, a linear system of equations is established to solve the expansion coefficients with the top and bottom scattering centers' micro-Doppler frequencies, and then the target's size and precession parameters are calculated based on the coefficients. Experiments based on electromagnetic computation data indicate that the proposed method is valid and accurate.     

Micro-Doppler Parameter Estimation Method Based on Compressed Sensing

A micro-Doppler parameter estimation method based on compressed sensing theory is proposed in this paper. The micro-Doppler parameter estimation algorithm was improved for micro-motion targets with translation in this paper. Relatively ideal micro-Doppler parameter estimation results were obtained. The proposed micro-Doppler parameter estimation was compared with the traditional micro-Doppler parameter estimation algorithm. Requirements for return signal length were analyzed with this new algorithm and its performance was also analyzed in various environments with different SNR.     

利用旋转森林变换的异构多分类器集成算法

为了增强集成系统中各分类器之间的差异性,提出了一种使用旋转森林策略集成两种不同模型分类器的方法,即异构多分类器集成学习算法．首先采用旋转森林对原始样本集进行变换划分,获得新的样本集;然后通过特定比例选择分类精度高的支撑矢量机或分类速度较快的核匹配追踪作为基本的集成个体分类器,并对新样本集进行分类,获得其预测标记;最后结合两种模型下的预测标记．该算法通过结合两种不同分类器模型,实现了精度和速度互补,将二者混合集成后改善了集成系统泛化误差,相比单个模型集成提高了系统分类性能．对UCI数据集和遥感图像数据集的仿真实验结果表明,文中算法相比单一分类器集成缩短了运行时间,同时提高了系统的分类准确率．     

ISAR Imaging and Cross-Range Scaling Based on Image Rotation Correlation

With the rapid advancement of technology, not only do we need to acquire a clear inverse synthetic aperture radar (ISAR) image, but also the real size of the target on the imaging plane, so it’s particularly important for the ISAR to rescale the images. That is, the ISAR image which is in the range-Doppler domain is converted into the range-azimuth domain. Actually, the key point to solving the problem is to estimate the rotation parameters. In this paper, a new scheme to rescale the images is proposed. For the sake of solving the problem of two-dimensional image blur and target high-speed, the instantaneous range instantaneous Doppler (IRID) method is used to obtain ISAR images, and the rotation parameters are estimated by comparing the rotation correlation of the two images. Using this method, the error of the estimated rotation parameters is greatly reduced, so that the target can be rescaled accurately. The simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

混合体制雷达网弹道目标进动特征提取

针对同构组网雷达在提取弹道目标微动参数中存在的不足,提出了一种混合体制雷达网在获取目标散射中心数量不一致的条件下弹道目标进动特征提取方法.首先,对弹道目标进动和宽、窄带雷达信号进行了建模,分析了目标散射中心在窄带雷达和宽带雷达下的回波特性.根据目标散射中心的雷达回波特性,利用散射中心调制系数法实现了目标散射中心在不同雷达之间的匹配关联.然后,对宽带雷达获得的散射中心距离像信息进行分析,并利用广义Radon变换对距离像信息进行变换,通过变换关系求解得到了目标进动角.最后,构建宽窄带雷达微多普勒信息联合方程组,在求得进动角的基础上实现了雷达视角和结构参数的求解,接着采用二分法对三种求解组合得到的参数进行优化,进一步利用优化后的参数联立三维矢量求解方程组,求得了三维锥旋矢量.仿真结果表明,在信噪比大于5dB时,宽带雷达网参数求解精度与混合体制雷达网参数求解精度接近,且均比窄带雷达网参数求解精度高,从而验证了本文方法的有效性.     

OFDMA上行多用户交织信号同步与分离

主要研究正交频分多址接入(OFDMA)上行链路中采用交织子载波分配方案的多用户信号同步及分离。采用交织子载波分配方案的OFDMA上行链路中,每个用户信号在一个OFDM符号内都具有一定的周期性结构。首先利用信号的结构特性并借助于子空间的方法估计得到多用户的频率偏移;然后,对接收到的信号应用最小均方误差滤波恢复单用户信号波形,从而同时实现了多用户信号分离及频率同步;最后,基于恢复的单用户训练信号对每个用户的时间偏移进行估计。广义线性调频序列(GCL)具有理想的周期自相关特性和最优的互相关特性,以及低峰均功率比特性,因而被用作训练序列来估计每个用户的时间偏移。仿真结果表明,本方案在多径衰落信道下是有效的。     

Pose optimization based on integral of the distance between line segments

In this paper, new solutions for the problem of pose estimation from correspondences between 3D model lines and 2D image lines are proposed. Traditional line-based pose estimation methods rely on the assumption that the noises(perpendicular to the line) for the two endpoints are statistically independent. However, these two noises are in fact negatively correlated when the image line segment is fitted using the least-squares technique. Therefore, we design a new error function expressed by the average integral of the distance between line segments. Three least-squares techniques that optimize both the rotation and translation simultaneously are proposed in which the new error function is exploited. In addition, Lie group formalism is utilized to describe the pose parameters, and then, the optimization problem can be solved by means of a simple iterative least squares method. To enhance the robustness to outliers existing in the match data, an M-estimation method is developed to convert the pose optimization problem into an iterative reweighted least squares problem. The proposed methods are validated through experiments using both synthetic and real-world data. The experimental results show that the proposed methods yield a clearly higher precision than the traditional methods.     

一种进动锥体目标的EM参数估计方法

为分离进动锥体散射点回波、反演锥体的尺寸和进动角等参数,提出了一种EM算法分离散射点微多普勒并进行微动参数估计的方法.该方法由进动锥体回波的类正弦调频模型,经过时频平面检测后,采用EM算法迭代地估计多分量正弦信号的参数和分离散射点的时频观测值,在此基础上再进行锥底散射点多普勒半周期叠加、估计锥体目标尺寸和微动参数.仿真结果表明,在弱散射点信噪比大于2 dB时,可估计出目标的尺寸和进动角等参数,从而验证了该方法的有效性.     

复合运动目标微多普勒特征的分析和提取

目标的微运动所产生的微多普勒特征包含了目标的运动和结构信息.针对目标微运动特征的复杂性和差异性,以无旋翼目标和有旋翼目标为背景,分别建立了具有平动、加速与振动特征的散射点模型和具有平动、加速、振动及旋转运动特征的散射点模型,分析了两种模型的微多普勒特征及其差异.通过仿真,采用平滑伪Winger-Ville时频分析方法,从雷达回波中提取了两种复合运动的微多普勒特征,结果与理论推导一致,从而验证了模型及其微多普勒理论分析的正确性.     

基于偏振光检测的溶液浓度测量方法研究

为了克服旋转检偏片法测量旋光性溶液浓度存在的误差大、精度低等不足,提出了一种基于旋转波片的偏振光检测溶液浓度的测量方法。采用PIN光电二极管对带有溶液浓度信息的偏振光信号进行探测,经过光电变换后利用信号调理电路实现信号处理、采集等,并将数据通过串口传送到上位机,利用LabVIEW程序进行数据处理与显示。实验结果表明,基于旋转波片的偏振光检测溶液浓度的测量方法测量精度为0.6%。该测量方法能够减小测量误差、提高测量精度,并且用户界面友好、结果显示直观。     

静基座转动修正战车加速度计零偏方法研究

为提高战车捷联惯导系统的初始对准精度,研究了二位置转动修正加速度计零偏的方法。通过对捷联惯导系统静基座的误差方程作Lyapunov变换,得到转动过程中加速度计零偏误差的传播方程,利用等效转动矢量的方法推导出方程的解析解,分析解的稳定性得出二位置对准的最优转动角度。