多站虚拟量测变换均值无源定位算法

在多站无源均值定位算法中,为了解决部分传感器间夹角过大或过小所导致的定位精度下降问题,提出一种基于虚拟量测变换的多传感器管理无源定位算法.首先在全局坐标系下分析了传感器间夹角对误差几何稀释度(GDOP)的影响,进而得到双站获得较好定位精度的夹角约束关系;其次针对不满足该约束关系的传感器组合提出一种虚拟量测变换定位算法,通过空间管理的方法达到对传感器的优化布站,并结合算法的实施步骤对其原理及特点进行了理论分析,尤其对变换前后的交点精度进行了比较.仿真结果表明虚拟量测算法的定位精度要明显优于均值算法,进而说明该算法的有效性及传感器管理在多站无源定位中的重要作用.     

闭世界框架下灰色模糊多属性决策方法

针对D-S 证据理论在融合高度冲突的证据时可能导致与直观结果相悖的问题, 已有的基于修改数据模型的方法更多地考虑如何提高冲突证据结果的聚焦程度, 而没有考虑冲突成因以及如何通过冲突原因判断来削减证据之间的冲突. 对此, 提出一种闭世界框架下的灰色模糊多属性决策方法. 根据一般的灰色关联分析方法的基本思路, 将灰色关联度与欧氏距离有机结合, 构造出一种平均相似度对方案进行评价, 进而得到方案的排序结果. 最后, 通过实例分析验证了所提出方法的可行性和有效性.     

分布式2-D雷达网的高度估计技术

针对2D雷达组网高度估计问题,本文提出了一种基于局部雷达估计的目标高度估计方法。2D雷达由于不能获得目标的高度信息,其所得到的局部估计将会存在一定的系统误差。文中的推导结果表明,可以通过两部雷达的局部估计建立关于目标高度所产生系统误差的非线性模型。在此基础上,合适的滤波方法可以实现对目标高度的实时估计。仿真结果表明,该方法的收敛速度较快,可以有效估计目标的真实高度。     

基于IEEE1641标准的自动测试系统体系结构

基于IEEE 1641标准的自动测试系统体系结构代表了自动测试系统软件的最新发展,建立符合IEEE1641标准的自动测试系统大大提高了软件的可移植性和仪器互换性;在分析ATLAS标准的基础上,提出了按照ATLAS的替代标准IEEE1641组建自动测试系统的必要性和优越性;介绍了IEEE1641标准的层次结构以及符合标准的ATS体系结构,尤其是基本信号组件BSC和测试信号框架TSF在基于信号面向UUT的自动测试系统的实现方法;通过实例说明了基于IEEE1641标准构建基于信号、面向UUT的自动测试系统的实现方案。     

高脉冲重复频率雷达混合滤波解距离模糊方法

针对高脉冲重复雷达距离模糊问题,提出一种新的混合滤波解距离模糊方法.通过把脉冲间隔数和脉冲间隔变化量作为目标待估计状态,对离散的脉冲间隔数、间隔变化量和连续的目标状态(位置和速度)进行混合滤波,从而将解距离模糊问题转换为对脉冲间隔数的估计问题.初始时刻,由于距离量测模糊,利用多个高脉冲重复频率(HPRF)采用欧氏距离对混合状态进行初始化.在滤波过程中,为了避免门限选择,首先根据脉冲间隔变化量的有限个离散取值,将六维向量的混合滤波模型等效为有限个五维向量的混合滤波模型;然后对量测分别进行混合滤波;最后通过对各模型得到的新息的2范数进行比较获得混合状态估计,从而实现解距离模糊.混合滤波解距离模糊方法为实现高脉冲重复频率雷达实时解距离模糊提供了一种新的研究思路,仿真结果表明,本文提出的混合滤波方法在只有一个脉冲重复频率获得目标量测时较现有多假设方法收敛速度快,并且可以克服多假设方法在脉冲间隔数变化时发生的解模糊错误.     

一种新的灰色多属性决策方法

针对模糊群体多属性决策问题,提出一种新的灰色多属性决策方法.该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,将灰色关联度和欧氏距离有机结合,构造出一种平均相似度对方案进行评价.平均相似度同时反映了方案与正负理想方案之间的位置和数据曲线的相似性差异,其物理意义更加明确.最后通过算例表明了所提出方法的可行性和有效性.     

基于Dezert-Smarandache理论的递归目标识别融合方法

多源信息融合的一个主要应用方向是目标识别, Dezert-Smarandache理论(DSmT)是一种有用的不确定推理方法, 能较好地解决强冲突情况下的信息融合问题. 在经典DSmT的融合过程基础上提出3种递归时空信息融合的方法: 集中式、分布式无反馈和分布式有反馈的融合方法. 当系统引入完整性约束条件时, 需要采用证据的冲突系数来确定组合顺序, 这在一定程度上克服了混合DSm组合规则不满足结合律的缺陷. 最后用数值算例说明了本文所提出方法的有效性.     

空载SAR发展状况

空载SAR具有提供高分辨率成像的能力,这种能力不受气象条件和太阳照射的限制,其成像范围不受国界、地域和地理自然条件的限制,受到广泛重视,空载SAR经过20多年的发展,尽管数量有限,所提供的信息量却是巨大的,并被广泛应用,为人类提供了大量鲜为人知的信息,概述了空载SAR的用途及发展过程,说明空载SAR的现状和其主要性能,介绍正在发展中的空载SAR项目,分析空载SAR的发展趋势。     

基于粗糙集和灰关联理论的雷达辐射源信号识别研究

雷达辐射源信号通过射频、脉冲重复周期、脉宽、天线转速等属性来描述。然而这些属性并不是在每个雷达数据库中都对识别起作用,通过粗糙集理论对其属性进行约简和规则提取,并且确定各属性的权重。对于没有受污染或受污染程度较小的信号可以通过约简规则进行匹配识别,如果受污染程度较为严重或失真的信号或是由粗糙集约简得到多义的规则,则可以计算目标信号各属性与数据库中各信号各属性的灰关联度,并用粗糙集计算得到的各属性权重对各属性得到的关联系数进行加权求和,得到关联度最大者为识别结果。仿真结果表明,基于粗糙集和灰关联理论的雷达辐射源信号识别方法能够有效地缩减识别过程,得到满意的识别结果。     

基于机动检测的自适应实时时间配准算法

多传感器航迹数据的时间配准是分布式融合处理的前提之一。在几种常用时间配准算法的对比分析中发现,不同算法仅在某种目标运动模型条件下是最优的,而目前的研究大多采用固定某一种配准方法,难以保证目标复杂机动情况下的配准精度。因此提出基于机动检测的自适应实时时间配准算法。融合中心根据传感器航迹数据估计目标加速度以检测目标运动模型的变化,然后采用当前模型对应最优的时间配准算法。仿真结果表明,该算法能够有效降低整体的时间配准误差,性能优于各单一固定的算法。