一种基于多目标的角度时延联合跟踪算法

提出了一种多目标角度时延联合跟踪算法.该算法首先利用高分辨处理估计出目标的个数及其初始角度和初始时延,接着通过相邻时刻估计得到的信道频域冲激响应的差,再得到各个目标相邻时刻的角度差和时延差,从而估计出不同时刻各个目标的角度和时延.相邻时刻估计得到的目标的角度和时延是自动关联的,避免了运算量较大的数据关联过程,而且在跟踪过程中并不需要进行子空间分解.仿真结果表明,该算法具有较高的跟踪性能.     

一种新的多目标角跟踪方法

该文提出了一种新的多目标角跟踪算法。首先利用高分辨处理估计出目标的个数及其初始角度,接着通过对协方差矩阵的更新得到不同时刻各个目标的角度。该算法减小了阵元噪声的影响,相邻时刻估计得到的角度之间是自动关联的,省去了运算量较大的数据关联过程。此外,文中还提出了进一步提高性能的两种方法:通过引入预测值减小了算法中两个近似带来的误差;采用记忆跟踪法来处理有目标交汇的情况。仿真结果表明,该算法有较高的跟踪性能。     

双基地MIMO雷达目标角度快速跟踪算法

针对双基地多输入多输出（MIMO）雷达目标角度跟踪问题,提出了一种低复杂度目标角度跟踪算法。首先估计出相邻时刻接收数据协方差矩阵的差;然后推导了协方差矩阵的差与目标角度差的关系,并且得到了相应的公式;最后通过最小二乘法得到相邻时刻的角度差,估计出目标的收发角度。算法避免了协方差矩阵的分解,实现了相同时刻收发角度的自动配对,降低了计算复杂度。由于算法能够实现相邻时刻的角度的自动相关,不需要复杂度高的角度相关算法,能够实现目标角度的快速跟踪,为双基地MIMO雷达的实际应用提供理论支持。      

基于噪声子空间跟踪的OFDM盲信道估计

基于子空间分解的OFDM信道估计算法利用信号子空间和噪声子空间的正交性可以对信道参数进行盲估计,但是子空间分解的运算量大,使盲信道估计算法的实用化受到限制。本文在噪声子空间自适应跟踪的基础上进行OFDM盲信道估计,显著降低了运算量。仿真结果表明,在适当选择学习因子后可以实现对噪声子空间的快速跟踪,在噪声子空间跟踪的基础上得到的信道估计性能接近于子空间分解法。     

目标个数未知时双基地MIMO雷达多目标角度跟踪算法研究

针对目标个数未知时双基地MIMO雷达角度跟踪问题,该文提出一种基于改进自适应非对称联合对角化(AAJD)的目标个数与角度联合跟踪算法。AAJD算法中无法得到特征值变量,因此改进AAJD算法引入主成分顺序估计思想,循环求出特征值,然后运用改进信息论准则估计出目标个数。其次提出目标个数防抖动算法,提高了稳健性。最后改进了ESPRIT算法,完成了目标参数的自动配对和关联。仿真结果表明改进AAJD算法能够成功跟踪目标个数和角度,验证了理论分析的有效性。     

最小范数准则在多目标DOA跟踪中的应用

该文分析了协方差矩阵的内部结构,得到了一种具有较低运算量的基于范数最小准则的多目标DOA跟踪算法.进一步,在其基础上通过解一组线性方程组得到了不同时间段各个目标的回波功率.此算法适用于各个目标的回波功率随时间变化的情况,可以对各个目标的DOA和功率进行联合跟踪.仿真结果表明该算法具有较高的跟踪性能.     

低信噪比双基地MIMO雷达目标角度跟踪算法

研究了低信噪比时双基地MIMO雷达目标跟踪问题,提出了一种基于改进AAJD（Adaptive Asymmetric Joint Diagonalization）的目标跟踪算法.首先,对AAJD算法进行改进,得到与特征值作用相同的变量,从而找出大特征值变量对应的特征矢量,解决了低信噪比时AAJD算法信号子空间扩展问题.其次,在非稳定跟踪状态时消除特征值变量误差积累的影响,得到更加准确的信号子空间,并对ESPRIT算法进行改进,实现收发角度的配对和相邻时刻角度的自动关联.仿真结果表明改进AAJD算法低信噪比时能够实现角度跟踪,且收敛速度和稳定性能明显优于AAJD算法.     

一种具有自适应关联门的杂波中机动目标跟踪算法

针对杂波环境下的机动目标跟踪,该文提出一种基于自适应关联门的跟踪算法。该算法以传统交互多模型概率数据关联算法为基础,在关联门内无有效量测点迹时,假设目标在前一滤波时刻或是更早时刻以最大机动水平改变原运动模式,利用该假设条件下所获得的目标预测量测及当前真实预测量测,对用于确定关联门的新息协方差进行修正,使得关联门逐步适当扩大,以尽可能地包含目标真实量测点迹。仿真结果表明,自适应关联门跟踪算法能在不影响跟踪精度和算法运算量的情况下,有效降低机动目标的跟踪丢失概率。     

提高GPS定位精度的改进卡尔曼滤波算法研究

介绍了一种有效提高GPS定位精度的改进卡尔曼滤波算法.该算法针对最小二乘法和标准卡尔曼滤波的特点,通过伪距估计出接收机的位置和钟差,有效避免了由于滤波初值、系统噪声方差以及量测噪声方差带来的滤波发散问题.同时该算法不直接使用卡尔曼滤波来估计接收机的状态,而是估计接收机状态的误差,减小了运算量,有效提高了定位精度.在进行状态误差估计时,不需要存储大量测量数据,能方便地进行动态测量数据的实时处理.仿真结果证明此算法具有较快的收敛速度和较高的定位精度.     

LFM雷达对临近空间高超声速目标的跟踪研究

针对临近空间高超声速目标跟踪的问题,提出了一种ECEF坐标系下基于径向速度补偿和相邻时刻目标量测对消处理的高超声速目标跟踪算法.首先,充分分析了目标高超声速运动对雷达探测跟踪的影响,并在此基础上合理构建了目标高超声速运动下的量测模型,以避免模型失配所引起的滤波发散问题;其次,利用解模糊处理后的径向速度估计对目标高超声速运动引起的高动态偏差做近似补偿,以将问题转换为低系统偏差下的状态估计问题,最后,通过基于相邻时刻目标量测对消处理的单雷达量测方程构建,可有效回避低系统偏差存在下的航迹关联问题,进而实现临近空间高超声速目标的可靠跟踪.仿真结果表明,与现有的临近空间目标跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度.     

球坐标系中水下目标跟踪的研究

研究了球坐标系中的目标跟踪,提出了一种基于球坐标系的水下目标运动模型,指出了机动目标运动模型中均值和方差的取值,在此基础上,导出了基于球坐标系的自适应卡尔曼滤波跟踪算法,给出了Monte Carlo仿真实验的结果。结果表明:在球坐标系中,该模型对水下目标的径向距离、方位角、俯仰角及其速度和加速度具有良好的跟踪性能,无须进行目标的机动检测,跟踪算法所需计算量小。     

引入目标径向速度信息的多假设跟踪方法

提出了一种新的基于目标径向速度信息的多假设跟踪算法,来解决边搜索边跟踪雷达系统中数据互联问题,即在SB/MHT算法中,通过引入目标径向速度信息,构造新的航迹置信度公式,完善航迹启动条件。系统仿真结果证明,新算法可有效减少航迹数目,从而缩短系统计算时间,具有更强的抑制虚警的能力。     

多假设跟踪在红外搜索跟踪系统中的应用

红外搜索跟踪系统得到的数据存在较多虚警和杂波,所以宜采用多假设跟踪(MHT)算法对多个运动目标进行跟踪.针对MHT算法计算量大的缺点,对算法做出了改进和简化,仿真结果表明了改进后的算法在降低计算量的同时能够有效地摒弃虚警、跟踪多个目标.     

Acoustic source tracking algorithm using track before detect

In order to improve tracking performance in a noisy and reverberant environment,an acoustic source tracking algorithm using track before detect was proposed.This algorithm used a modified steered response power as localization function which take into account a rectangular region to achieve more robust source location estimation than steered response power function and applied track-before-detect technology to avoid reduplicate calculation of the same rectangular region so that the algorithm could reduce the computation burden without decreasing the accuracy.The simulation results verified that the proposed algorithm can achieve more accurate tracking results than traditional tracking algorithm in a noisy and reverberant environment.     

利用RPLS算法实现电力系统频率跟踪

针对在电力系统频率跟踪算法中推导过程复杂、计算量大等问题,提出了一种利用递推偏最小二乘法(RPLS)实现电力系统频率跟踪的新算法。该方法在递推过程中,采用滑动窗法更新数据,同时引入了适当的遗忘因子。仿真结果表明,该算法在电力系统频率跟踪中具有计算复杂度小,推导过程简单,频率跟踪收敛速度快,测量精度高的特点,其是电力系统频率跟踪中的一种新方法。     

一种基于QMC-APF的检测前跟踪算法

针对粒子滤波检测前跟踪算法中存在的粒子数目大,导致计算量和存储量大的问题,提出了一种基于拟蒙特卡罗的辅助粒子滤波检测前跟踪算法。该算法通过引入拟蒙特卡罗思想,产生低差异序列代替原来算法中的伪随机序列,使得粒子分布更加均匀,可以有效降低粒子数;采用辅助粒子滤波算法,对粒子进行两次加权操作。实验仿真表明,在对雷达弱目标进行检测与跟踪的过程中,该算法能够在保证算法性能的同时减少算法中的粒子数目,有效降低计算量和存储量。     

Design and implementation of FPGA-based Taguchi-chaos-PSO sun tracking systems

The field-programmable gate array (FPGA) based intelligent sun tracking system proposed in this paper uses an NI 9642 controller to integrate the dual-axis sun tracking system with a Maximum Power Point Tracker (MPPT), so as to effectively increase the output power of solar panels. Furthermore, it is provided with multiple intelligent functions, so that the system can start up the sun tracking function automatically in the daytime, and automatically return to its initial position at night. It has a delay function to reduce the electric power consumed by the motor in rotation. Moreover, it can be switched to dual-axis or one-axis sun tracking freely as required by the user, and the solar panel inclination can be operated directly. The dual-axis sun tracking system uses the Particle Swarm Optimization (PSO) method to look for the parameters of the PI controller. The Taguchi Method and Logistic Map are proposed to enhance the steady state convergence of PSO in seeking the optimal solution. The MPPT uses Fuzzy Logic to adjust the step length of the incremental conductance method, so as to remedy the defects in the traditional fixed step method, and to make the solar panel output reach the maximum power point position rapidly and stably.     

一种新的单站红外目标纯方位参数航迹滤波方法

红外单站只能测量目标的角度信息,难以获取目标的距离信息,无法在直角坐标系下有效对3维目标进行跟踪。该文提出一种新的纯方位参数航迹滤波方法,该算法避免传统方法中需采用多站交叉定位的思路,根据红外传感器测量速率较高的特点,直接利用单传感器测量的方位角序列,对目标航迹参数进行估计,较好地解决了单站的目标跟踪问题。仿真结果表明,该方法对直线运动或机动目标具有良好的跟踪性能。