基于CDMA蜂窝网的运动目标检测与定位技术

利用CDMA蜂窝网中多个基站发射的导频信号实现对三维运动目标检测和定位的方法.根据直达干扰分量的多普勒频移为零,而目标反射信号的多普勒频移非零以及伪随机序列自相关函数的特点,采用级联对消方法滤除各个基站直达分量的干扰;再根据基站间的位置关系及各个导频序列的偏移量,采用该文提出的"簇"方法实现基站与多径时延的配对,完成对定位参数的估计;最后,将Chan提出的TDOA定位方法[7]推广到三维情况,实现运动目标的定位.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于盲源分离的无源雷达信号处理研究

为解决基于FM资源的无源雷达直达波与目标反射波的精确提取与分离比较困难的问题,在对数据进行源数估计后,将改进的FastICA算法应用于无源雷达直达波与目标反射波的提取中,最后运用基于相关系数的排序和相位调整算法对排序和相位进行调整。仿真结果表明运用该方法可以实现从同频、邻频的混合信号中精确分离和提取出元源雷达直达波与目标反射波信号,为进一步的无源雷达精确定位估计打好了基础。     

LFMCW雷达运动目标距离与速度超分辨估计

超分辨谱估计算法能得到比传统周期图法高得多的分辨率,针对LFMCW雷达动目标检测问题,本文提出一种基于状态矢量空间方法的LFMCW雷达距离与速度超分辨估计方法。文中介绍了状态矢量空间方法的基本原理并分析了三角LFMCW雷达上、下扫频段差频信号的特点,使用基于状态矢量空间方法估计差频信号频谱,同时给出了相应的运动目标距离与速度的估计算法。该算法解决了LFMCW雷达动目标去耦问题,与传统FFT方法相比提高了运动目标距离与速度的分辨率和估计精度。仿真结果证明了该算法的有效性。      

基于特征点跟踪的运动目标接触时间估计方法

为解决估计运动目标和静止观测者之间的接触时间（time-to-contact）的问题,提出利用特征线段估计接触时间的思路;由估计匀速运动目标和静止观测者接触时间的特征点跟踪方案,给出特征点选择与淘汰准则、运动分割方法、以及特征点跟踪方法,针对三套标记TTC的运动目标序列图像进行接触时间估计实验,结果令人满意。     

一种OFDM系统中叠加导频的信道估计方法

提出了一种新的基于叠加导频的信道估计算法。利用循环序列频域能量集中在某些频点上的特点,消除未知传输数据对导频的影响,将导频完全从接收数据中分离出来。在此基础之上,结合PN序列的自相关特性,在时域进行信道估计,进一步降低了噪声对导频的影响。仿真结果表明,与传统方法相比,该方法不但误码率和均方误差更低,而且还具有计算复杂度低、频带利用率高的特点。     

一种Alpha稳定分布噪声下的体积目标长度估计方法

为了解决Alpha稳定分布噪声环境下运动舰船目标的长度估计问题,该文借鉴非线性变换抑制脉冲噪声以及多普勒目标运动特性估计思想,提出基于广义时频分析(G-TFA)和最小二乘估计的运动目标长度估计方法。该方法首先利用G-TFA获取Alpha稳定分布噪声环境下运动目标的多普勒频率,然后利用最小二乘方法估计出目标航速和不同位置的横正时刻,最后利用上述估计结果计算目标长度。以广义Winger-Ville分布(G-WVD)为例,从理论上推导了G-TFA在Alpha稳定分布噪声环境下具有提取目标多普勒特征的能力,并通过仿真实验验证了该算法在中低混合信噪比下的稳健性。与现有算法相比,该文所提算法不需要估计噪声特征指数,算法性能优于基于传统时频分析的估计方法。     

基于主辅通道联合处理的无源雷达同频干扰抑制方法研究

基于民用通信信号的无源雷达由于其辐射源分布密集,主通道与参考通道容易同时受同频辐射源干扰,严重影响检测效果。针对上述问题,该文提出了一种加入同频干扰抑制的信号处理流程。改进流程首先对所有通道接收信号联合处理,使用多通道盲反卷积算法估计各个辐射源直达波,再利用各通道主辐射源信号能量占比差异识别主辐射源直达波作为参考信号,然后对主通道中各辐射源杂波信号进行对消,最后用主辐射源直达波与对消剩余信号进行互模糊运算,完成目标检测。改进流程可以在不改变现有系统硬件条件的情况下有效抑制同频干扰,提升对消比,降低互模糊函数底噪,减少漏警。仿真分析与实测数据验证说明了该方法的正确性和有效性。      

利用导频间隔优化导频位置的方法及频偏估计和补偿算法

针对电气与电子工程师协会802.11正交频分复用通信系统研究了一种利用导频间隔优化导频位置的方法,进而提出了一种利用导频序列更好的对频偏进行估计和补偿的算法。在电气与电子工程师协会802.11标准规定的帧格式基础上,利用数值仿真方法对提出方法所确定的导频位置和所提出的频偏估计补偿算法进行了性能分析。数值仿真结果表明,所提出的导频位置确定方法和频偏估计和补偿算法,在不提高系统复杂度的情况下,所提算法能够显著改善系统性能。      

利用数据和导频的多小区Massive MIMO系统信道估计

本文提出一种通过同时利用上行数据和导频进行信道估计来对抗时分双工大规模多输入多输出（Massive multi-input multi-output,Massive MIMO）系统中导频污染的方法。考虑到Massive MIMO系统下空间相关信道在角度域具有近似稀疏性,期望用户信道和干扰信道的多径分量因而可分辨。同时上行数据子帧中的数据符号数远大于导频序列的长度。基于以上两点观察,首先利用上行导频对信道进行粗估计,然后将解码得到的上行数据符号视为导频序列,用于得到角度域信道估计中能量较大分量所处的位置。通过抽取信道粗估计中相应位置上的信道系数,可以得到信道的精估计。仿真表明,无论相邻小区采用同一组正交导频序列、还是不同组但具有相关性的导频序列,所提出的信道估计方法都能有效地消除导频污染。      

基于局部相似的红外小目标跟踪算法

连续图片序列中的运动对象与其局部背景保持相对稳定.相邻图像序列的目标局部灰度分布具有相似性.针对红外小目标跟踪杂波干扰与运动模糊问题,设计了基于局部相似的目标增强方法,并提出一种基于局部相似和运动估计的跟踪算法.该算法根据目标的局部相似性构建搜索空间,采用运动估计机制缩小搜索域,然后利用时空上下文学习跟踪算法产生跟踪结...     

基于角度和多普勒频率的外辐射源定位系统的接收器最优航迹分析

该文提出了一种利用角度和多普勒频率的一发一收外辐射源定位体制,针对运动目标,给出了接收站的最优航迹规划。该文采用定位的位置误差(Geometrical Dilution Of Precision, GDOP)作为优化对象,具体分析2维目标定位的优化问题,通过一边估计目标一边优化接收站运动的方法,使用无迹卡尔曼滤波 (Unscented Kalman Filter, UKF)估计目标的位置和速度,以达到在定位的各个时刻能够得到最优的定位精度。仿真实验验证了该方法的有效性。      

Localization of a mobile robot using the image of a moving object

This paper proposes a new approach for determining the location of a mobile robot using the image of a moving object. This scheme combines data from the observed position, using dead-reckoning sensors, and the estimated position, using images of moving objects captured by a fixed camera to determine the location of a mobile robot. Using the a priori known path of a moving object and a perspective camera model, the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated robot's position are derived. Since the equations are based on estimated position, measurement error may exist. However, the proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the mobile robot, and the Kalman filtering scheme is used for the estimation of the mobile robot location. The proposed approach is applied for a moving object on the wall to show the reduction of uncertainty in the determining of mobile robot location.     

Moving Target Tracking Based on LogGabor Wavelet and Mean-shift Algorithm

Tracking moving target from image or video sequence is a hot research topic in computer vision.An algorithm based on LogGabor wavelet and Mean-shift has been proposed for moving target tracking under fixed camera setting and complicated environment.Phase coherency of LogGabor wavelet facilitates to extract the edge of moving target and check noise.According to the edge detection,the starting location of Mean-shift can be estimated using the target center coordinate.Eventually,a real-time moving target can be extracted by doing iterative matching pursuit,and experimental results proved the effectiveness of the method proposed.     

校正源条件下基于双星序列观测量的地面运动目标定位算法及理论性能分析

The method for locating a moving source on earth using a sequence of time difference of arrival(TDOA)and frequency difference of arrival(FDOA)measurements pairs obtained by dual-satellites was presented in the presence of calibration sources with accurate positions.First,the difference calibration(DC)location algorithm aiming to the mobile target was derived,and its theoretical performance was also analytically derived.The result demonstrates that the DC localization variance could not reach the CRB,although it could eliminate the location bias produced by the position and velocity errors of the dual-satellites.For this reason,a two-step optimal association location algorithm was proposed,and its theoretical performance was proved to be equal to the CRB.Finally,a variety of numerical experiments are performed to corroborate the superiority of the geolocation algorithms and the effectiveness of the performance analysis.     

顺轨三频三孔径星载SAR的运动目标检测及定位方法研究

杂波背景下,传统的多通道SAR运动目标检测方法在杂波对消后即实施目标检测,并不考虑目标的距离徙动校正,这种做法会丢失某些快速目标,虽能够检测到速度不是特别快的目标,却可能存在测速模糊,难以对其准确定位。对此,该文提出用3频3孔径SAR解决杂波对消后快速目标的多普勒模糊问题,并用双频共轭处理(DFCP)和Keystone变换对动目标解多普勒模糊、进行距离徙动校正,提高信噪比,进而实现对目标的检测、无模糊测速和定位。该方法在可获得与其他方法相当定位精度的同时,扩大了可检测和定位的目标的速度范围。仿真结果证明了该文方法的有效性。     

基于无人机与空间稀疏性的卫星干扰源定位方法

经典的卫星干扰源定位是基于TDOA/FDOA参数测量的双星定位,包含信号参数估计和目标干扰源定位两个阶段。在参数估计阶段,该方法并没有考虑到所有的信号参数测量都是相对于同一位置的干扰源,因此该定位算法并不优化。此外,卫星星历的精度不高尤其是星历中卫星速度难以精确预测,导致了较大的多普勒频差参数估计误差,从而制约了卫星干扰源的定位精度。本文提出使用单个无人机代替卫星来接收干扰信号,利用干扰源在地面空间分布的稀疏性,求解满足目标信号多普勒频移关系的凸优化问题来实现干扰源定位。该定位方法融合了所有测量信号的信息,在一个阶段中完成定位,蒙特卡洛仿真证实该方法能实现高精度卫星干扰源定位。      

基于独立分量分析的目标探测研究

本文研究了红外序列图像中目标的探测问题。利用独立分量分析方法,从序列图像中分离出了目标的运动轨迹和背景,在此基础上,提出了一种基于相关度测量的目标探测方法。利用背景区域和目标区域与训练区域相关函数的差别,判断测试区域是否包含目标。仿真实验证明本文方法有效。     

一种基于窄带信号多普勒频率测量的运动目标直接定位方法

相比于常规的两步定位方法,目标直接定位方法具有更高的定位精度,但现有的直接定位方法主要是针对静止目标所提出的,并具有较大的运算量.本文提出了一种针对匀速运动目标的多普勒频率直接定位方法.文中首先基于最大似然准则推导了直接估计目标初始位置和运动速度的优化模型,针对该优化模型是以矩阵特征值的形式给出而难以数值求解的问题,提出了一种基于矩阵特征值扰动定理的Newton型迭代算法,该算法可以避免多维参数网格搜索所导致的庞大运算量.此外,文中还推导了关于目标初始位置、运动速度以及运动航迹估计的克拉美罗界的闭式表达式.数值实验表明新方法的目标位置估计方差可以达到克拉美罗界,并且具有较少的运算量.     

An adaptive target tracking method for 3D underwater wireless sensor networks

Today, underwater target tracking using underwater wireless sensor networks (UWSNs) is an essential part in many military and non-military applications. Most of moving target tracking studies in UWSNs are considered in two-dimensional space. However, most practical applications require to be implemented in three-dimensional space. In this paper an adaptive method based on Kalman filter for moving target tracking in three dimensional space using UWSNs is proposed. Since, energy protection is a vital task in UWSNs; the proposed method reduces the energy consumption of the entire network by a sleep/wake plan. In this plan only 60% of the closer nodes along the path of the moving target will be waked up using a sink activation message and participate in the tracking, while the other nodes remain in sleep state. At each stage of tracking, the location of the target is estimated using a 3D underwater target tracking algorithm with the trilateration method. Subsequently, the estimations and target tracking results are inserted into the Kalman filter as measuring model to produce the final result. Performance evaluation and simulations results indicated that the proposed method improves the average location error by 45%, average estimated velocity by 86%, and average energy consumption by 33% in comparison to the trilateration method. However, computation time is increased as a result of improving tracking accuracy; and tracking accuracy is lost about 20% due to saving energy. It was shown that the proposed method has been able to adaptively achieve a trade-off between tracking accuracy and energy consumption based on real-time user requirements. Such adaption can be controlled trough the sink node based on real-time requirements.