测量噪声相关线性系统异类传感器航迹融合

研究了异类传感器航迹融合问题。在测量噪声相关的条件下,利用线性无偏最小方差估计的基本理论,通过对异类传感器的状态估计采用顺序滤波的方法,得到了相关测量噪声线性系统异类传感器测量融合算法和状态矢量融合算法。计算机数字仿真结果表明,由于考虑了测量噪声之间的相关性,该算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,航迹跟踪的精度得到了改善。     

一种解决约束优化问题的模糊粒子群算法

该文针对复杂约束优化问题,提出了一种模糊粒子群算法(FPSO),设计了一个新的扰动算子,在此基础上定义了模糊个体极值和模糊全局极值,利用这两个定义改进了粒子群进化的方程,利用该方程更新粒子的速度与位置,可以避免早熟收敛问题;定义了不可行度阈值,利用此定义给出了新的粒子比较准则,该准则可以保留一部分性能较优的不可行解微粒。用概率论的有关知识证明了算法的收敛性。仿真结果表明,对于复杂约束优化问题,算法寻优性能优良,特别是对于超高维约束优化问题,该算法获得了更高精度的解。     

基于聚类分析的软件胎记特征选择

软件胎记选择关系着软件的识别率.本文应用约束聚类分析软件特征,基于互信息度量特征的类内和类间距离,以同类和异类软件特征构建信息增益函数和惩罚函数,选择出具有高的类区分信息和最小冗余的软件胎记特征.通过分析和比较表明该算法为软件胎记特征的选择和优化提供了一种有效途径.     

约束和非约束频域分组LMS自适应滤波器的快速算法

本文通过将约束和非约束频域分组LMS算法的权值迭代方程转换成时域方程,利用最小二乘法(LS)分别选取最优时变步长收敛因子,得到频域最佳分组算法(FOBA)和非约束频域最佳分组算法(UFOBA),虽然增加了计算量,但计算机仿真结果表明:提高了收敛速度和精度,算法稳定可靠。     

基于EM-EKF的异类传感器系统误差配准算法

期望最大算法(EM算法)是参数估计中一种很重要的方法,在处理不完全数据中有重要应用。针对异类传感器误差配准过程中的未知参数,采用EM与EKF相结合的算法进行多传感器误差配准与航迹融合。该算法通过使似然函数的期望最大化,简化了似然函数的优化估计,EKF滤波和平滑过程实现了更加准确的期望估计,迭代算法可以有效地实现异类传感器的误差配准,使估计的系统误差收敛到似然函数的局部最优解,仿真结果显示了该算法的有效性。。     

基于RPF的异构传感器检测前跟踪算法研究

针对异类传感器信息差异化、标准粒子滤波在检测与跟踪时存在的粒子贫乏等问题,提出了基于RPF的异类传感器检测前跟踪算法.由于标准粒子滤波器容易产生粒子贫乏,无法对检测空间进行有效搜索检测,因此,引入RPF滤波器解决粒子滤波器重采样时的粒子贫乏问题,并在保证跟踪精度的前提下确保跟踪与搜索粒子数目不变;同时利用粒子空间分布特点,通过空间变换的手段实现粒子空间转换与配准,以此实现异类传感器在概率空间的一致表示.对该算法进行仿真,仿真实验结果表明异类跟踪算法优于单一传感器的检测与跟踪性能.     

自动化技术与远动技术

针对多变量有约束过程,将一种约束输入的广义预测控制新算法(GPCIC)推广到任意维输入任意维输出(ADIADO)线性系统中。该算法简单,不必解 Dio-phantine 方程,而且在求逆矩阵时,与传统的广义预测控制相比,极大地减少了计算量。仿真结果进一步证实了算法的有效性。     

考虑载机位置误差的CLS多机无源定位算法

多机无源定位中存在载机位置误差却不予考虑时必然会降低目标的定位跟踪精度。为了解决存在载机位置误差情况下的定位问题,提出了一种考虑载机位置误差的约束最小二乘（CLS）多机无源定位算法。该算法对伪线性观测方程中由于测量误差和载机位置误差而导致的增广系数矩阵的误差协方差阵进行约束,并对伪线性观测方程的误差进行约束最小二乘处理,最终转化为对一组矩阵束的广义特征分解问题。仿真结果表明,相对于最小二乘（LS）算法和扩展卡尔曼滤波（EKF）算法,该算法具有更快的收敛速度和较高的定位精度,并且受载机位置误差影响小,在观测噪声比较大时仍能保持良好的定位性能。      

预想事故安全约束最优潮流问题的并行多中心校正内点算法

对预想事故安全约束最优潮流(expected security cost optimal power flow,ESCOPF)问题模型进行讨论,探讨了内点法求解该问题的修正方程的特殊结构,并根据该修正方程结构,结合带权多中心校正内点技术,设计了一个并行多中心校正内点算法.算法可以进一步提高模型求解速度,具有良好的加速比和可扩展性.     

一种双站纯方位快速渐进无偏定位算法研究

针对多站无源定位中扩展卡尔曼滤波算法等递推类算法受初始状态影响大,滤波不稳定及将非线性观测方程转化为伪线性方程会产生有偏估计的缺点,提出了一种新的双站纯方位快速渐进无偏定位算法。该算法将扩维伪测量方程的系数误差协方差矩阵引入约束条件,通过对未知状态变量含二次约束的伪线性方程进行约束最小二乘(CLS)极小化处理,最终只需要对一对矩阵束进行广义特征分解,即可获得目标状态估计值。仿真结果表明,该算法与EKF算法及最小二乘算法相比,定位性能更稳定,精度更高,在测量误差较大或者2个观测站测量误差不一致时优势更明显。     

一种低旁瓣数字波束形成方法

线性约束最小方差准则(LCMV)在波束形成技术中得到了广泛的应用.但是,很多情况下,它会产生偏高旁瓣.本文基于多线性约束最小方差准则,提出了一种降低旁瓣的波束形成算法.该算法通过搜索技术寻找到已形成波束图的最高旁瓣点,建立对应方向矢量上的增益方程,将其添加到原来的LCMV准则约束条件中,然后利用多线性约束最小方差准则进行权值更新,实现旁瓣的降低.该算法不仅适用于均匀阵列,还适用于非均匀阵列,仿真结果表明了该算法的正确性和有效性.     

一种最大似然网格搜索卫星FDOA辐射源定位算法

如何利用辐射源信号到达不同卫星的多普勒频差对辐射源定位是目前卫星无源定位技术研究的热点之一。针对卫星FDOA辐射源定位的特点,建立含有地球表面约束的FDOA定位方程,研究基于最大似然网格搜索的定位方程求解算法,推导了详细求解过程,并对该算法的性能进行分析与仿真评估。仿真结果表明,该算法收敛速度快,能够接近克拉美罗界下限,是一种最优的定位估计器。     

约束和非约束频域分组LMS自适应滤波器的快速算法

本文通过将约束和非约束频域分组ＬＭＳ算法的权值迭代方程转换成时域方程，利用最小于乘法（ＬＳ）分别选取最优时变步长收敛因子，得到频域最佳分组算法（ＦＯＢＡ）和非约束频域最佳分组算法（ＵＦＯＢＡ），虽然增加了计算量，但计算机仿真结果表明：提高了收敛速度和精度，算法稳定可靠。     

基于最优化方法的异类传感器系统误差修正

在研究常规雷达组网多目标跟踪系统误差修正的基础上,提出了一种包括常规雷达、外辐射源雷达、无源雷达组网的异类传感器系统误差修正算法。它首先根据各传感器的测量特性,建立误差修正最优化模型,给出了求解误差修正算法推导过程,最后通过仿真试验验证了算法的正确性、可行性。在异类传感器误差修正、缺维修正等领域,它无需进行转换到统一坐标系,为异类传感器系统误差修正提供了一类有效可行的算法。     

道路约束在Kalman滤波中的应用

研究把道路约束引入Kalman滤波的新方法,分析了道路对过程噪声和目标速度的约束,给出了道路约束条件下目标的运动方程以及过程噪声方差调整的方法;将道路对目标速度的约束以伪测量的形式引入测量方程并给出了对应的滤波方程。两个不同场景的蒙特卡罗仿真结果验证了上述新算法带来的性能改善。     

建立新型边缘泄露补偿机制的四阶方程图像平滑方法

针对传统的四阶偏微分方程(四阶方程)降噪算法容易造成图像边缘泄露的问题,本文提出了一种基于边缘检测理论的泄露修补算法.该算法首先用非线性的双边滤波器对噪声图像进行预处理,得到边缘结构较好的预处理图像,然后基于梯度算子具有检测图像边缘特征的特点,提出将结果图像和预处理图像二者梯度差值的二范数平方作为边缘保持约束项,并将其加入到四阶方程算法的能量泛函中.另外,基于图像局部方差构造了自适应的拉格朗日乘子,从而实现对边缘保持约束项的自适应调整,以提高其边缘保持性能.实验测试结果表明,本文算法不仅继承了传统四阶算法具有的优点,而且增强了对边缘结构的保持能力.     

道路条件下车辆跟踪的鲁棒H∞滤波算法

为提高对车辆目标的跟踪效果,本文提出了一种带道路约束条件的鲁棒H∞滤波算法。注意到车辆在行驶过程中会受到道路的约束,从而利用以道路抽象出的直线方程作为滤波的约束条件,建立带道路约束的动态系统模型,并推导出约束条件下的鲁棒H∞滤波方程。实验仿真结果表明,本文所提出的带约束条件的H∞滤波算法比不带约束的H∞滤波算法以及同等条件下的卡尔曼滤波算法具有更好的滤波性能和更高的跟踪精确度。     

主被动传感器异地配置下的数据关联

在雷达和ESM传感器异地配置的情况下，分别基于角度统计量和距离统计量提出了二种异类传感器数据关联算法，对算法进行了讨论，进行了计算机仿真。仿真结果表明：二种算法有基本相同的正确关联概率，但基于距离统计量的异类传感器数据关联算法有相对较低的错误关联概率。     

综合利用各类信息的异类灰色航迹关联算法

异类传感器航迹关联是航迹融合中的一个难点,红外传感器与雷达的航迹关联是典型的异类传感器航迹关联。综合利用角度和其他特征信息是改善异类传感器航迹关联的一个重要途径。针对异类传感器数据关联用于关联的信息量少的问题,对于雷达在直角坐标系对目标进行跟踪,红外传感器在修正的球坐标系对目标进行跟踪的情况,综合利用角度、角度变化率和ITG信息,提出了一种基于灰色理论的航迹关联决策方法,计算机仿真结果表明新的关联算法与只利用角度信息的关联算法相比具有更好的关联性能。     

用Levenberg-Marquardt法进行二维介质重构

对于在TM柱面波、平面波简谐波照射下,接收装置采用线状、环状装置,在有约束和没有约束情况下的目标重构,从散射的积分方程出发,采用矩量法离散该积分方程,对所得的非线性方程组采用Levenberg-Marquardt方法求解,其中对正则化因子,即阻尼因子的选取采用修正的Feltcher算法。数值结果表明该方法可以减少求解方程组的病态性,具有较好的收敛性。比较数值仿真结果,给出二维介质重构的实验设置方法。