基于模糊函数的雷达辐射源个体识别

雷达辐射源个体识别是现代电子情报和电子支援系统的重要研究内容。本文在辐射源个体特征分析的基础上,提出了一种基于模糊函数的辐射源个体识别算法。针对模糊函数的冗余性,分别利用模糊函数切片和局部模糊函数切片表征雷达的细微差异与个体特征,并推导了局部模糊函数切片的快速算法。仿真实验验证了提出算法对于辐射源个体特征提取和识别的可行性和有效性。     

电离层非相干散射谱和自相关函数估计算法

非相干散射谱对电离层各物理参数的研究具有至关重要的作用。现有非相干散射谱模型推导和计算较为复杂,且无法给出相应的自相关函数模型。该文重新推导了电离层非相干谱的简化模型,并提出相应的自相关函数模型。在此基础上,针对非相干散射信号处理中零时延处距离模糊大、分辨率较低,导致自相关函数在不同时延处均衡性较差,影响电离层散射谱估计性能的问题,提出使用自相关函数模型估计零时延自相关值的数据拟合方法。考虑到计算复杂度,提出利用多项式函数逼近自相关函数模型的快速实现方法。最后,通过对实测回波数据处理结果的对比分析,证明了该方法的可行性,对提高电离层探测精度具有重要意义。     

未知杂波条件下样本集校正的势估计概率假设密度滤波算法

在贝叶斯框架下的多目标跟踪算法中,总是假设杂波的先验信息是已知的。然而,实际应用中,杂波分布一般是未知的,假设的杂波分布往往与实际情况匹配度差,难以保证滤波精度。针对该问题,该文研究了未知杂波势估计概率假设密度(CPHD)滤波算法。首先,提出一种基于狄利克雷过程混合模型(DPMM)类的未知杂波CPHD算法,该算法能够自动选取合适的类数对杂波进行描述,有效降低了杂波空间分布估计的误差。此外,提出样本集校正的思想,并将其引入所提算法,通过去除样本集中由真实目标产生的量测,较好地解决了杂波数过估和目标数低估的问题。与传统算法相比,所提算法的滤波精度更接近于杂波信息匹配情况下的性能,仿真结果验证了其优越性与鲁棒性。     

基于模糊函数零点切片特征优化的辐射源个体识别

针对模糊函数核函数优化法的计算问题和核点排序的不稳定性,提出了一种新的辐射源个体识别算法．首先抽取模糊函数零点切片作为中间特征,继而设计了直接判别比准则来指导核点优化．零点切片特征优化法不仅显著提高了识别性能,而且保留了辐射源信号最具鉴别力的个体特征,避免了在模糊函数全平面进行参数优化带来的内存溢出问题．对美国海军实验室雷达数据和实测雷达辐射源数据的实验均验证了所提方法的可行性和有效性．     

基于非平稳背景下的红外小目标检测

针对非平稳复杂背景下单帧图像的红外小目标检测概率较低的问题,该文提出了一种基于当前残差的改进M估计的红外背景预测和抑制算法。该算法利用M估计的基本模型预测背景,将目标像素和观测噪声视为背景估计的混合干扰,提出与背景图像残差相关的校正函数c()自适应地调整估计增益,从而减小异常样本对背景估计的影响,提高了估计的准确性。同时引入遗忘因子使算法能够适应于非均匀复杂背景的估计,提高了算法的鲁棒性。多组红外图像实验表明:所提算法不仅能够在非平稳背景下有效地估计背景,还能在滤除背景的同时最大程度地保留目标像素的信息,提高了目标的检测概率。     

IMM迭代扩展卡尔曼粒子滤波跟踪算法

该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法。该算法在多模型中使用了改进的粒子滤波器,通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正,减小了非线性滤波带来的线性化误差,然后利用修正的IEKF来产生粒子滤波的重要性密度函数,使其融入最新观测信息。最后将所提算法与交互式多模型粒子滤波(IMMPF)进行了比较,仿真结果表明该算法具有更好的跟踪性能。     

基于最大熵模糊聚类的快速数据关联算法

提出了一种新颖的快速数据关联算法,减少了滤波中关联概率的计算量．该算法利用多个并行改进的最大熵模糊聚类对各个目标的有效观测进行聚类,采用聚类得到的模糊隶属度来重建滤波中的联合关联概率,并在联合关联概率中引入了比例因子避免航迹的合并;此外,分析了算法中差异因子的特性,考虑了杂波密度对它的影响,使得能够有效剔除无效观测,进一步减少计算量．仿真实验结果表明,提出的方法是一种有效的快速数据关联算法,跟踪性能要优于现有的数据关联算法．     

杂波环境下被动多传感器机动目标跟踪新算法

针对杂波环境被动传感器机动目标跟踪问题,该文研究了一种基于粒子滤波的被动多传感器机动目标跟踪新算法。 在该算法中,首先推导了杂波环境下粒子滤波的似然函数表达式。其次将粒子滤波与交互多模型(IMM)相结合,用IMM方法实现模型的切换,以适应目标的机动变化。用粒子滤波实现对观测方程的非线性处理。最后,建立了被动多传感器的非线性观测模型,避免了目标的不可观测性,并且算法还能够处理非高斯噪声情况。仿真实验结果表明,提出的算法能够有效地对被动机动目标跟踪,且性能优于交互多模型概率数据关联滤波器(IMM-PDAF)。     

一种基于模糊聚类的PHD航迹维持算法

针对杂波环境下数量变化的多目标航迹关联问题,提出一种基于模糊聚类的PHD航迹维持算法.该算法充分利用多帧信息,对当前时刻状态进行多步预测,并根据惯性进行加权,然后利用模糊聚类求得当前估计属于每条航迹的隶属度,从而得到最终的航迹.与传统的估计与航迹关联算法不同,该算法在更新每条航迹信息时,不仅仅是简单地对相邻帧之间的对数似然比进行求和,而是通过加权聚类等操作综合考虑了多帧信息.实验结果表明,所提算法能够更好地保持目标航迹,即使在目标出现交叉的地方也能达到很好的跟踪精度,具有较强的鲁棒性和优良的航迹维持性能.     

对断续点迹的速度模糊聚类航迹起始研究

由于RCS随照射姿态异常分布和地物遮蔽等影响,常规雷达探测这些目标的点迹将出现断续.数据处理系统用传统方法判断断续点迹是否关联的难度增大,航迹起始率低,且容易漏情.结合目标的运动特性,提出一种适用于断续点迹条件下雷达网航迹起始的速度模糊聚类法.实验表明,该算法航迹起始成功率高、虚假航迹占有率低、运算实时性显著提高.