运动单站定位与多站测向定位的统一理论模型

在对固定目标的无源定位研究中,单站定位与多站定位在理论模型与处理流程上基本相互独立,造成了无源定位系统应用上的隔阂与冗余配置。针对这一问题,在分析了常见的运动单站定位模型与多站测向定位模型的基础上,从时间尺度和数据处理2个方面对上述方法进行了统一性分析,揭示了二者之间的本质联系,建立了基于切向运动测距的单站定位与多站测向交叉定位的统一理论模型,并通过仿真验证了其有效性,从而为采用统一的理论模型来分析不同的无源定位问题提供了参考。     

三站交叉定位虚假点消除算法研究

针对无源测向交叉定位在多目标辐射源的情况下存在的虚假点问题,提出了一种改进的三站交叉定位虚假点消除算法。首先求出两站测向交叉点,然后根据第三站测量信息进行关联匹配检测,确定正确关联。仿真结果表明,该方法不仅数据关联正确率优于直接采用三个测向站测量数据进行关联的方法,而且计算量明显减少,能够快速、有效消除虚假点。     

基于基准线概率密度的多站多目标定位

针对在多传感器多目标定位中,运用测向交叉定位法会产生大量虚假点,研究了一种剔除虚假点的方法。首先确定一个基准站,将其所测角度对应的测向线设为基准线,其他站测角所对应的测向线与每条基准线相交可产生大量交点,通过比较每条基准线上交点的概率密度和,选取和值最大点作为对应基准线上目标的估计位置。仿真分析表明,此法定位精度高,处理速度快,适于实时处理。     

基于聚类与霍夫变换的同型雷达多目标定位算法

传统测向交叉定位手段在定位航迹交错的同型雷达的多目标时,难以正确匹配单个目标的方位参数。针对该问题,提出了一种基于密度聚类与霍夫变换的同型雷达多目标定位及航迹筛选算法。首先,对侦获时间范围进行切片,利用时间切片内的功率与测向参数进行DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)聚类,依据聚类中心的测向值进行初始定位;而后计算初始定位点到侦察站的距离,利用适用性改进的霍夫变换检测出侦获的功率参数与距离参数变量之间的隐藏线性关系;最后根据提取到的线性参数排除初定位中的虚警点,筛选出单个目标的定位轨迹。仿真结果表明,该算法在面对多达10个轨迹交错的非直线运动目标时仍能有效完成定位计算并筛选出各目标轨迹,保证定位误差和错选率不恶化。     

一种三维多站测向交叉定位算法

对于三维多站测向定位,给出了一种利用数据融合方法处理多站交会测量结果的定位方法.该方法首先在n个观测站中任取两站计算得交会结果,再引入一种加权运算,对两站交会结果进行融合,得到一种新的定位方法,最后进行仿真和性能分析.仿真结果表明,新算法提高了定位精度,避免了迭代初值的选取,保证了定位方法的有效性并减小了工作量.     

多站测向定位新算法

无源测向定位在信息对抗、导航等领域应用非常广泛。针对如何充分使用同时获得的多站测向数据,提出由两站向多站逐渐递推的目标定位新方法。仿真结果表明,最终定位精度得到了提高,给出的协方差能够真实反映目标的分布概率,新方法具有一定的工程应用价值。     

超远距离目标的交叉定位算法研究

从球面几何的角度入手,提出了一种高精度球面三角定位算法。该算法运算量小,定位速度快,尤其适合于超远距离地面目标的定位。分析表明,目标距离比较远时,球面三角定位要比平面交叉定位的定位误差小得多。目标距离一定时,要使圆概率误差半径最小,侦察站和目标须成等边三角形配置。     

机载单站固定目标测向交叉定位研究

机载平台对地面固定目标定位是电子侦察中的一项重要任务。针对机载平台的特点,提出了一种机载单站对地面固定目标的纯方位交叉定位算法,通过测量地面辐射源信号的方位角,结合机载平台的位置与航向信息,建立三维球面弧线计算模型求解目标的地理经纬度,给出了快速计算目标方位斜率的方法,通过多次融合定位提高定位精度。仿真实验中采用卫星工具开发包(STK)仿真软件生成机载平台的位置数据和目标的方位角数据,分析了多次融合定位的收敛情况及不同测向精度下的定位性能,最后给出了一些工程实践性的建议,具有一定的参考意义。     

基于多站测向定位的递推模型与算法

本文讨论了测向定位中的若干问题，包括双站交会定位，三站交会定位，多站交会定位，最后我们给出了最小二乘方法和递推最小二乘方法用于多站测向定位的算法，对于提高测向定位的精度和简化运算量有很大的作用。有相当的实用性。     

最小二乘方法用于多站测向定位的算法

文中讨论了测向定位中的若干问题,包括双站交会定位及其定位误差分析、三站交会定位、多站交会定位,最后首次尝试将最小二乘方法和递推最小二乘方法用于多站测向定位的算法,对于提高测向定位的精度和简化运算量有很大的作用,有相当的实用性。     

基于图像模式识别的多元假设检验教学实验

多元假设检验理论是随机信号分析与处理课程教学中的难点和重点内容。本文以Kay编写的经典教材[1]中提出的图像模式识别实验为例,详细讨论了实验原理、流程以及一些具体的注意事项,并对不同噪声强度和窗口大小的图像恢复效果做了直观的比较和简单的分析。实践表明,将图像模式识别实验引入多元假设检验理论的教学中,可以使该理论的教学更加直观和易于理解。     

基于改进LFMCW雷达的多目标识别算法

线性调频连续波（LFMCW）雷达在单目标情况下可以根据上下扫频段的两个差频信号准确探测目标距离信息及其径向速度。在多目标情况下,上下扫频段的差频信号由于缺乏关联信息无法准确配对,导致虚假目标数目远大于真实目标数目。为准确识别真实目标,本文提出一种改进LFMCW波形,在LFMCW波形前加上两段频率值互异的恒频波段,两段恒频波段组成双频调制连续波（FSK-CW）,可得到运动目标的距离信息及其径向速度用于剔除虚假目标。仿真结果表明,基于该波形的雷达在多目标情况下能够准确识别目标,且测速和测距精度都较高。     

雷达信号多假设综合分选方法研究

雷达信号分选是现代雷达侦察接收机信号处理的一项关键技术。针对复杂雷达信号提出了一种多假设综合分选算法，该算法将双闽值加权聚类以及多假设判据有机结合，既具有对数据顺序不敏感的特点，也充分利用了同一信号脉冲参数的聚集性以及参数变化规律的相似性等信息。最后的计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

基于特征点的多运动目标跟踪

该文针对智能监控的需求,提出基于特征的多运动目标跟踪算法。通过自适应Marr小波核函数背景建模算法,在冗余离散小波域进行多运动目标识别。运动跟踪采用SIFT特征粒子滤波算法,并采用队列链表法记录多运动目标之间的数据关联,在提高识别准确率的同时降低了运算的复杂度。实际测试表明,该算法对于多运动目标识别跟踪具有更优越的实时性和抗遮挡性,在智能监控领域具有较广泛的应用前景。     

基于RSPWVD-Hough变换的多运动目标ISAR成像

针对逆合成孔径雷达(ISAR)同一波束内多个运动目标在距离上无法分辨,传统的单目标ISAR成像方法难以有效聚焦,从而造成图像模糊的问题,提出了基于重排的平滑伪WVD(RSPWVD)-Hough变换进行各目标回波参数估计,然后利用逐次消去法进行回波分离,最终得到各目标清晰的ISAR像.该方法在保持高时频聚集性的同时有效消除交叉项的影响,降低了运算量,仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于级联滤波的多AUV协同定位算法

针对交替领航下的多自主水下航行器(AUV)协同定位系统,利用级联滤波架构设计了一种多 AUV 协同定位自适应滤波算法,通过将协同定位系统中的跟随 AUV 状态估计分解为航向估计与位置估计两部分,克服了在仅有部分距离量测下航向角估计可观测性差的影响,减小了距离量测误差模型不确定所引起的定位误差波动。同时,引入算法复杂度评价标准对所设计的级联自适应滤波算法进行分析。仿真结果表明,该算法具有较高的定位精度,可有效降低计算复杂度。     

基于TDOA与GROA的多运动站误差配准算法

针对多运动站无源定位过程中存在系统误差的问题,该文提出一种基于到达时差(TDOA)与到达增益比(GROA)最小二乘配准算法。该算法利用泰勒展开把非线性的量测方程线性化,利用最小二乘算法得到对目标状态和系统误差的联合估计,并考虑了量测噪声和站址误差的影响。同时推导了存在量测噪声、站址误差和系统误差时的克拉美罗下界(CRLB),并分析了系统误差对CRLB的影响。多种条件下的仿真表明,该算法对系统误差和目标状态的估计精度较高,说明了算法的有效性。     

基于模拟退火和自适应遗传算法的影子定位多参数优化研究

文章针对由多变量影子坐标确定拍摄地点的问题,提出了一种将模拟退火算法和遗传算法相结合的求解方法。首先全面分析所有的未知参量包括杆长、经纬度和坐标旋转角,确定未知参量与已知条件的数学关系,以实际坐标与理论计算坐标的误差最小为目标函数,将其倒数作为遗传算法的适应度函数,采用自适应变化的交叉变异算子并用模拟退火算法更新产生新个体,寻找全局最优解。实验结果表明该求解方法在计算速度和全局收敛方面都取得了理想的效果。     

基于稀疏贝叶斯学习的网格自适应多源定位

多源定位是信号处理中的重要问题。该文针对目标偏离初始网格点引起的基不匹配问题,构建具有Laplace先验的稀疏贝叶斯学习框架,提出基于稀疏贝叶斯学习的网格自适应多源定位算法AGMTL。本质上,AGMTL实现了稀疏信号重建和网格自适应定位字典的学习。仿真结果表明,AGMTL通过网格自适应调整,在定位误差,估计可靠性,抗噪性能上均远远优于传统的压缩感知定位算法。     

动目标异源雷达相参配准研究

异源雷达带宽相参合成是时下的一个研究热点,相参配准是其关键和基础,但目前对动目标的研究较少。在研究动目标幅相差异的基础上,利用动目标检测（Moving Target Detection,MTD）方法在各子带估计目标速度并作速度补偿。对累加一维像依据熵最小准则求解线性相位差异的方法进行改进,保证精度前提下大大降低了计算量。构造表征雷达间相参性的相关系数,通过全局搜索求解固定相位差异。最后仿真验证了该方法处理动目标相参合成问题的有效性以及对最小熵方法改进后的优势。