组合定位抗距离模糊技术及性能分析

为了更好地描述高速运动目标的轨迹特征,多采用高帧率的定位系统.但因受到基线长短和高帧率的影响而会出现距离模糊问题.以此为背景,针对时延测量的水声同步声信标定位系统中的距离模糊问题作了创新性研究.研究基于时延测量的水声同步声信标定位系统中的距离模糊问题,从主动球面交汇定位模型和被动双曲面交汇定位模型出发,推导出新的软件抗距离模糊算法,该算法既不增加系统硬件开销,又无需其他的辅助信息,应用更灵活.该方法已通过湖上试验,验证了理论和工程上的可行性和稳定性.     

距离频率ML方法无模糊估计动目标径向速度

在合成孔径雷达-地面动目标检测系统中,需要无模糊地估计运动目标的径向速度．当径向速度接近最大不模糊速度时,传统多通道最大似然方法的估计性能下降．针对以上问题,提出一种基于距离频率干涉相位的最大似然估计方法．相较于传统方法,所提方法有效地降低了概率密度函数扩散的影响,当径向速度接近最大不模糊速度时能够实现准确估计．从相关系数和干涉相位两个方面分析了噪声对径向速度估计的影响机理,并通过增加独立样本来减小噪声的影响．     

基于模糊积累的距离扩展目标CFAR检测

采用传统的统计检测方法对宽带高分辨雷达（HRR）的距离扩展目标进行检测时,目标回波的全部能量不能得到充分利用,影响了雷达的检测性能．模糊逻辑检测可利用目标有无对应于不同的隶属度进行判决,比统计检测方法更能充分利用观测信息．在对二进制积累检测方法分析的基础上,提出了一种基于模糊积累的检测方法,导出了检测性能的解析式．仿真结果表明,该方法的检测性能明显优于双门限二进制积累检测方法的检测性能．     

一种距离扩展目标的检测方法

针对宽带雷达中距离扩展目标的回波特性,提出了一种对高分辨距离像数据进行目标检测的新算法.先用窗函数估计目标的位置和噪声强度,并采用模糊门限映射对目标数据进行转换,再假设目标匀速平动对各次回波进行包络对齐,最后在对目标的导向矢量进行估计的基础上得到基于模糊门限映射的广义似然比(FTMD-GLRT)检测算子,并简要分析了该方法的恒虚警率性.实验结果表明,与基于散射点密度的广义似然比检测算法相比,FTMD-GLRT算法检测性能有明显的提高,可有效地解决宽带雷达的目标检测问题.     

目标模拟器中目标运动的实现及位置精度的测量

红外目标模拟器是红外制导武器半实物仿真技术中的关键设备．目标模拟器所生成的红外模拟目标的动态角位置精度决定了半实物仿真实验结果的置信度．介绍了模拟目标的运动的实现方法，以及模拟目标动态角位置精度的测量方法，对模拟目标动态角位置精度的测量设备－光学动态测角仪的设计进行了讨论．并提供了测量结果。     

一种基于距离-方位字典的仿生目标定位方法

传统水下声呐系统通常采用增大阵列孔径,增加阵元数目来实现角度高分辨,这势必会导致系统复杂、成本高.鉴于大棕蝙蝠利用简单构架的系统获得了令人惊讶的高分辨能力,本文提出了一种仿生目标定位方法.基于多谐波发射、双随机阵接收的仿生体制构建了距离-方位联合字典,进而分析了字典的相干特性并估计了目标的距离和方位角,最后完成了实验验...     

噪声向量模值最小的水声网络TDOA目标定位方法

由于水下环境的复杂性导致水声网络节点通常存在一定的漂移,从而引起网络节点自定位的不准确;又因为水下测距不准确导致TDOA测距中也存在一定的误差。以上两类前期噪声误差均会降低网络对目标定位时的精度。针对以上问题,本文提出一种基于噪声向量模值最小的高精度水声网络TDOA目标定位方法。该方法利用LS(least-squares)算法得到目标定位的初值,通过考虑节点自定位误差和TDOA测距误差对算法精度的影响,经过一系列转换得到目标函数,使得上述两种前期噪声误差对定位精度的影响达到最小;根据初值及目标函数,采用模拟退火智能优化算法得到目标位置。仿真结果表明:与WLS(weighted least-squares)算法、CTLS(constrained total least-squares)算法相比较,本文算法定位精度高且前期误差对算法性能影响小,鲁棒性强。     

基于加权质心定位的井下移动目标实时跟踪方法

为保障井下作业人员的人身安全,提出基于WSNs加权质心定位的井下移动目标实时跟踪方法。确定传感器在井下布置方位和数量,并建立与邻居节点间的通信;选择和目标距离最近的节点形成定位边,利用加权质心定位算法赋予节点权值,并引入虚拟节点概念,计算虚拟节点位置估计移动目标具体位置;采用自主决策思想确定节点转换状态,根据状态设置跟踪过程,实现目标实时跟踪。结果证明：本文方法跟踪丢失率始终保持在0.02%以下,误差小,跟踪效率较高。     

一种新的机器人手-眼视觉目标定位方法

提出了一种机器人手-眼视觉分步动态目标定位方法.摄像机在不同位置对目标分步拍摄,获取目标位置信息并不断修正,最终将目标定位在图像的中心位置,进而引导末端执行器完成对目标的准确抓取.实验结果,显示该手-眼视觉分步动态目标定位方法定位准确,可靠性高.     

一种基于子空间方法的近场目标定位算法

针对近场目标参数估计中计算量大的问题,提出了一种结合主奇异向量模态分析（PUMA）技术以及一维多重信号分类（MUSIC）方法的近场目标定位算法。该算法首先利用PUMA技术估计近场目标角度参数,然后通过估计出的角度参数并结合一维MUSIC方法,估计出近场目标距离参数。通过计算机仿真实验表明,该方法能明显减少近场目标参数估计的计算量,并且具有较好的参数估计性能。     

Power allocation strategy for target tracking in asynchronous multistatic radar systems

A power allocation scheme for target tracking in asynchronous multistatic radar systems (MSRS) is proposed. An optimal centralized method for asynchronous target tracking is first introduced with the derivation of the Bayesian Cramer-Rao lower bound (BCRLB) on the target tracking mean square error (MSE). Then, the BCRLB is utilized as a criterion for the power allocation strategy. The resulting nonconvex optimization problem is solved by the integration of convex relaxation with the gradient projection algorithm. Simulation results demonstrate that equal allocation of the predetermined power budget is not necessarily the best choice and that the tracking accuracy can be greatly improved by the proposed power allocation algorithm.     

一种高分辨距离像辅助的多目标跟踪算法

When the tracks of the multi-target get approached or crossed, it is easy to lead to combining or even to get wrong tracks for the traditional tracking methods, since the traditional methods only utilize the information on the target position to finish the data association. Aiming at this problem, a multi-target tracking algorithm aided by the high resolution range profile (HRRP) is proposed in this paper. Firstly, the target attitude angle is estimated in real time on the principle that the HRRP is sensitive to the attitude angle. And then the attitude angle is added to the target measurement state to construct a multi-dimension correlating gate. The data association is accomplished with the multi-dimension information. So the problem of multi-target data association is simplified to multiple sub-problems of data association for a single target. Finally, each target motion state is estimated by the probabilistic data association-unscented Kalman filter (PDA-UKF). Simulation results reveal that the computing complexity is reduced, and that the correct probability of data association is improved by using the target HRRP on the one hand. On the other hand, the tracking accuracy is improved with the aid of the target attitude angle.     

遗传算法应用于矢量传感器目标定向跟踪

矢量传感器能够同步测量空间一点处的声压和质点振速信息,由此可估计出目标的方位信息.论述了各向同性噪声场情况下,矢量传感器接收到的声压能量与振速能量的关系.针对互谱声强法定向原理,将遗传算法引入到矢量传感器的目标定向跟踪中.根据声压与振速之间的关系、信号的稳定性构建了遗传算法的适应度,并且对基本遗传算法进行了改进,采用没有重串的稳态繁殖寻求全局最优解.计算机仿真分析结果表明该算法可以有效地进行目标方位跟踪,进一步提高目标定向精度.     

相关跟踪算法在水下高速运动体识别中的研究

针对水下高速运动体试验图像背景灰度分布不均、信噪比低、对比度下降明显以及图像效果差等缺点,采用一种基于特征相关系数作为相似性度量准则的相关跟踪方法,克服了传统算法易受图像中噪声、局部遮挡等因素影响的缺点,该算法相对于传统算法计算量降低,提高了系统的运算速度.帧间图像像素变化率快,因此仅仅用某种固定的模板进行相关跟踪容易导致失配甚至失去目标,进而又提出一种行之有效的模板更新方法,使得跟踪算法对环境的适应能力和稳定性得到较大提高.实验结果表明,该算法跟踪精度高、速度快、稳定性好,满足实时性系统的要求.     

传感器网络的目标丢失故障恢复技术研究

分析了传感器网络在目标跟踪过程中产生目标丢失故障的原因，在此基础上采用分簇设计思想．通过对跟踪目标移动速度的计算和目标搜寻区域的建立等方法，提出了新的目标丢失故障恢复算法和技术．最后通过仿真实验证明，所提出的目标跟踪系统的目标丢失故障恢复算法和技术在延长传感器网络生存时间前提下能够有效解决跟踪目标发生丢失故障后的目标快速恢复问题，并通过实验比较说明了提出的方法在能量有效性方面优于其他方法．