基于信息几何的高超声速飞行器搜索方法

由于地面雷达受视距限制无法对高超声速飞行器进行连续观测, 针对高超声速飞行器飞出雷达视距盲区后难以搜索的问题, 提出了一种基于信息几何的雷达搜索方法. 本文利用非参数概率密度估计法对高超声速飞行器的出现位置的概率密度进行估计, 并将估计的位置概率密度作为雷达搜索的引导信息; 根据引导信息确定搜索区域, 以区域覆盖率最大化作为优化目标在搜索区域内进行波位编排; 基于信息几何理论, 将搜索策略建模为统计流形, 利用KL (Kullback-Leibler)散度来度量搜索策略与引导信息之间的差异, 通过最小化KL散度获得最优搜索策略. 通过仿真实验验证了本文所提方法的有效性和可行性, 并验证了相比其他搜索方法具有较明显的优势.     

无线传感网络节点非视距定位方法的改进

在无线传感器网络定位中,节点精确定位面临的一个主要问题是信号的非视距传播,非视距误差是节点定位误差的主要来源。在分析基于位置残差检测的非视距误差抑制技术的基础上,提出了基于近似最大似然估计技术和残差检测技术的非视距定位算法。算法通过逐步减少视距信号个数的组合方式,在每一步选取残差最小的组合,利用改进的距离残差定位方法进行节点定位。通过理论分析与仿真比较,均表明改进算法的性能接近于PRT算法的性能,但能大大降低PRT算法的计算复杂度,验证了改进方法的优越性。     

非视距环境下基于TOA的移动目标定位

研究了非视距(Non-Line-of-Sight, NLOS)环境下基于到达时间(Time-of-Arrival, TOA)的移动目标定位问题。假定移动目标速度在足够短的时间内为常数,则移动目标定位问题可转化为其初始位置和速度的估计问题。为降低非视距误差的影响,构造了约束最小二乘(Least Squares, LS)问题对移动目标的初始位置、移动速度和非视距误差进行联合估计,并通过合理近似减少了估计变量个数。由于所构造的约束LS问题为非凸优化问题,其全局最优解难以获得。为近似求解该问题,对其进行松弛,以转化为凸的半正定规划(Semidefinite Programming, SDP)问题。与现有方法相比,该方法不需要已知非视距误差的任何统计信息和路径状态。仿真结果表明,该方法缓解了非视距误差产生的负面影响,且在稀疏和密集的非视距环境下都取得了良好的性能。     

非高斯环境下基于最大相关熵的平滑估计器设计

针对Kalman平滑估计器在非高斯噪声环境下性能衰退问题, 本文提出了一种基于最大相关熵准则作为最优估计标准的平滑估计方法, 将其应用于固定滞后问题的状态估计, 称之为固定滞后最大相关熵平滑估计器(FLMCS). 首先, 使用矩阵变换, 给出最大相关熵Kalman滤波器的另一种形式; 然后, 以此为基础, 通过引入新的状态变量来增广系统, 并推导出所提平滑估计器的在线迭代方程; 进一步比较平滑前后状态估计误差协方差, 从理论上分析算法性能改进效果; 最后, 通过算例仿真验证所提平滑估计器在非高斯噪声干扰下的有效性和优越性.     

散射体位置扰动条件下约束总体最小二乘单站定位方法

非视距条件下的单站定位过程中,需借助散射体位置估计被测目标的位置,而对散射体位置的估计不可避免地要引入误差,因此在散射体位置扰动条件下对被测目标位置的估计方法研究是十分必要的.文中从系统总体误差入手,将定位的最优化问题转化为具有约束条件的极值求解问题.利用约束最小二乘方法将该极值问题等价为无约束条件的极值求解问题,最后采用Newton迭代方法来求解最优点.仿真结果验证了文中算法的有效性.     

紫外非视距通信的MLSE均衡器

针对无线非视距紫外通信中的大气信道模拟问题,提出将最大似然序列估计均衡器应用于无线非视距紫外通信中.推导紫外通信中接收信号的概率密度函数,以此近似研究均衡器的输出误码率.理论分析与仿真结果表明,在短距离通信时,大气衰减系数与信道带宽的变化不影响均衡器性能.在接收信噪比不变的较长距离通信时,两者的变化对均衡器性能影响明显.信道记忆长度等因素对均衡器性能影响显著,而对调制方式不敏感.     

基于粒子群优化的无线传感器网络非视距节点定位算法

针对室内环境中传感器节点间的非视距传播会降低定位精度的情况,研究基于无线传感器网络的非视距节点定位方法。根据不同环境下信标节点的测量模型和视距传播概率建立目标函数,采用粒子群优化算法估计出未知节点的位置,将利用最小二乘法计算出的节点位置作为粒子的初始位置。仿真结果表明,通过与最小二乘法、残差加权和RANSAC算法相比较,所提出算法能够较好地削弱非视距误差,且具有更高的定位精度。     

非视距环境下的超宽带室内定位算法

为了进一步提高超宽带技术在非视距室内环境中的定位精度,研究了抑制非视距误差的定位算法。首先,对非视距环境下的TDOA定位模型进行重构;其次,推导出非视距情况下均方根时延拓展的统计模型,获得附加时延参数的估计值,对TDOA测量误差参数校正;最后,通过最小二乘法初步估计出目标节点位置,将其作为粒子群算法的初始值进行智能粒子群算法求最优解,惯性权重在迭代中按照高斯函数的策略变化。仿真结果表明本文提出的优化算法可有效减弱非视距误差在复杂室内环境中定位的影响,进一步提高定位精度和算法的收敛速度。     

基于RSSI的室内测距模型优化技术

由于室内环境下基于接收信号强度指示(RSSI)的测距技术存在非视距和多径传输的影响,测距误差比较大.为了降低信号传播过程中受到干扰的程度,通过调节节点功率、将节点放置在较高位置以减少人流对信号的影响,并采用多重滤波算法对采集的RSSI进行数据滤波处理,得到RSSI值的准确、平滑输出,采用最小二乘法多次对信号衰减模型的参数进行拟合,得到满足具体环境的参数值,通过测距模型进行实时测距.通过低功耗、远距离的蓝牙4.0模块组建收发节点进行验证分析.实验结果表明:该改进方案不仅明显提高了室内测距模型的准确度,且在实际应用的推广具有很高的参考价值.     

基于MIMO的单基站混合定位算法研究

传统定位算法实现时往往需要3个以上的基站,且定位精度易受非视距信号的影响。针对上述问题,提出一种基于MIMO的单基站混合定位算法,利用信号路径参数以及基站、移动台、散射体之间的位置几何关系将定位问题转化成非线性约束优化问题,并使用改进的粒子群算法对其求解得到目标估计位置。计算机仿真表明,该算法在非视距环境下具有良好的定位精度和定位稳定性。