基于最小平方算法的被动浮标目标定位

对多被动浮标的目标定位问题进行了研究,在给定各枚浮标与目标之间距离的差值的条件下,给出一种基于最小平方意义下的被动目标定位算法,即在保证定位误差平方最小的条件下,实现目标定位的方法。在对算法定位原理及定位误差研究分析的基础上,针对近场目标和远场目标两种情况,采用Monte-Carlo方法对该算法的定位性能进行了仿真;在一定假设条件下,仿真分析了不同距离差值量测噪声对目标位置误差、位置均方根误差及方位误差的影响,并且对近场目标和远场目标两种情况下目标定位的性能进行了分析比较。     

非高斯背景下基于动态阈值的距离扩展目标检测器

本文研究了球不变随机向量杂波背景下的距离扩展目标检测问题.给出了修正的距离扩展目标检测器MSDD,推导了相应的虚警概率与检测阈值的解析表达式.性能分析表明,目标能量均匀分布时,MSDD能获得最佳的检测性能,并且其对目标所占距离窗的不同大小具有很好的鲁棒性;但当估计目标散射点个数小于实际值时.MSDD存在一定的检测损失....     

基于广义符号最大或最小选择检测器

现代雷达系统中,杂波统计特性往往无法预先确定,此时针对性较强的参量检测方法就失去了恒虚警能力,因此非参量方法已成为一个重要的研究方向。通过对同一距离单元不同观测时间区间上由广义符号检测器形成的多个检验统计量进行排序后选大或选小,提出了两种广义符号检测器的改进型,即基于广义符号统计量的最大或最小选择检测器。在高斯杂波和实测海杂波数据下,分析了上述两种检测器对于Swerling 0和SwerlingⅡ目标的检测性能,研究表明,两种新型检测器的检测性能均优于GS检测器。     

基于FRFT的动目标检测模型与参数估计精度分析

采用分数阶傅里叶变换解决微弱运动目标的检测问题。首先,根据雷达发射的不同形式信号以及目标的运动状态,分别建立动目标回波模型,它们均可表示为频率和调频率参数未知的线性调频(LFM)信号,并给出相应的参数估计方法。然后,着重分析了信号观测时长、扫描步长、采样频率和信噪比等影响参数估计精度的因素,从实际应用出发,给出了实现LFM信号高精度参数估计的方法。最后,仿真分析了各个因素对参数估计精度的影响。结果表明,增加信号观测时长的同时适当缩小扫描步长,能够有效提高参数估计精度,同时能在低信噪比(SNR=-8 dB)下具有较高的检测概率(Pd=0.9),证明了理论分析的正确性。     

多站三角定位中样本均值的性能分析

为了明确传感器配置形式及传感器数量对定位精度的影响,在全局坐标系下对多站三角定位中样本均值的定位性能进行了分析.首先根据一致性的定义研究了交点间的相关性及切比雪夫条件,进而指出多站三角定位中的样本均值是一种非一致性估计;然后结合传感器配置形式对定位精度的影响,分析了样本均值近似具有一致性的条件;最后讨论了一致性与多站定...     

无源双基地雷达直达波脉冲丢失与相位突变影响分析

 针对利用天线在方位上机械扫描的脉冲雷达为外辐射源的特殊性,首先分析了发射天线主波束在目标驻留时间内,从其副瓣波束截获的直达波存在脉冲丢失或/和180°相位突变的现象,然后分别推导了互模糊函数峰值输出与脉冲丢失总数、相位突变及其对应脉冲序数间的理论关系,并仿真分析了脉冲丢失或/和相位突变对信噪比损失和多普勒频率估计的影响.由仿真结果发现,脉冲丢失或/和相位突变引入的最大信噪比损失约为4 dB,对应的最大多普勒频率估计误差约为频率分辨单元的0.75倍,且其变化规律与理论分析结果相同.     

游戏内外——AI强化学习的围城

2016年,谷歌AlphaGo 4:1击败围棋世界冠军李世石使得深度强化学习的概念走进大众视野,由此人们逐渐开始憧憬在围棋中战胜人类的AI强化学习算法能够给人类生活带来重要影响.但时过五年多,AI强化学习似乎只在游戏内大放异彩,而在游戏外却应用寥寥.     

主/被动联合多基地航空搜潜定位及误差分析

根据主／被动联合多基地航空搜潜中主动声源、目标、被动接收器之间的空间几何位置关系,建立了目标位置的数学模型,确立了目标空间位置与主动声源-被动接收器声传播时间、主动声源-目标-被动接收器声传播时间、浮标方位角之间的关系;在此基础上,建立了各参量测量误差对目标定位误差影响的数学模型;最后,对所建定位及误差模型进行了仿真分析。     

基于局部检测统计量的分布式CFAR检测及其融合方法研究

本文研究了分布式CFAR检测在Neyman-Pearson(NP)意义上的最优问题,阐述了基于二元局部判决和基于局部检测统计量的分布式CFAR检测在最优化上的差别.提出了R类和S类局部检测统计量,证明了基于这两种局部检测统计量的在NP意义上的最优分布式CFAR检测具有似然比检验形式.研究了它们的次优融合方法(OS-R-GLRT和OS-S-CA).结果表明,次优融合可以达到与相应的最优融合接近的性能.     

带反馈信息的分布多传感器航迹融合算法

为了改善传感器级的跟踪性能,本文研究带反馈信息的多传感器状态估计技术。在给出有、无反馈信息情况下的局部节点状态估计解的基础上,该文提出多坐标系中有、无反馈信息情况下的航迹融合方程。并指出有、无反馈信息情况下的两种融合解是等价的、最优的。仿真结果表明,在分布式多传感器信息融合系统中引入反馈机制可以明显改善局部节点估计精度,其性能已接近融合中心。在集中和雷达反隐身系统中,就空间重叠、覆盖而论,融合系统局部节点一般选2至4个为宜。