基于距离门限判决的交叉定位假点剔除算法

交叉定位是一种利用多传感器角度信息进行解算获得目标距离信息的方法,在多目标情况下,该方法存在虚假定位问题。文中提出一种基于最小距离门限判决的多传感器多目标交叉定位假点剔除算法,该算法在最小距离交叉定位算法的基础上,通过最小距离门限判决剔除假点,其计算开销非常小。仿真结果给出了此方法的正确关联点检测概率和错误关联点(假点)剔除概率分布区域图,验证了方法的正确性和有效性。     

一种新的测向交叉定位算法

为了解决测向交叉定位系统在基线附近定位精度较低的问题,介绍了一种基于最小方差法的测向交叉新算法.该方法对于每个空间点,都以定位误差最小的算法和参数来计算目标位置.首先研究了3种测向交叉定位算法及距离解算误差,然后给出了基于最小方差的新算法流程图,最后对算法进行了仿真和性能分析.仿真结果表明,新算法明显地改善了基线附近的定位精度,提高了系统的抗干扰能力.该算法可适用于某些雷达组网系统的目标指示阶段.     

基于多普勒频率与距离和的目标定位

针对无源探测系统,提出一种基于多普勒频率与距离和测量的目标定位算法。建立无源探测系统中探测定位的数学模型与基于多普勒频率测量的计算关系,给出目标位置的求解过程和模糊解的处理方法。仿真实验中利用STK建模工具构建了典型的场景,并分析了算法的定位精确度。实验证明,利用对目标多普勒频率与距离和的测量对目标进行定位的算法是有效的。     

T/R-R高频地波雷达球面定位算法研究

T/R-R高频地波雷达可以对海面目标超视距探测,探测距离高达几百公里,因此由雷达量测量对目标定位应考虑地球曲率影响.本文分别给出了球面定位算法及其定位精度公式.应用加权最小二乘算法可实现目标精确定位.仿真分析了平面定位偏差、加权最小二乘球面定位GDOP.结果表明球面定位算法可消除定位偏差,加权最小二乘球面定位可提高目标定位精度.     

基于多站的时差和多普勒频差联合定位

讨论了多基站无源雷达的时差和多普勒频移定位算法。给出了时差和多普勒频差联合定位算法,并应用基于Gauss-Newton的批处理方法进行求解,提高定位精度。仿真结果表明,时差-多普勒频移联合定位对定位精度的提高有效可行,也克服了时差定位解模糊的问题。     

一种改进的非合作目标定位方法及其应用验证

针对传统非合作目标定位方法对回波信号的群路径误差敏感和性能不稳定的缺陷,提出了距离信息遗传迭代算法来实现非合作目标的定位。详细介绍了距离信息的遗传迭代算法,并构建了一发三收的多基地探测系统,开展了以电离层不均匀体作为非合作目标的定位试验。通过试验,成功获得了非合作目标的经度、纬度和高度信息。研究表明：该方法具有自我反馈机制,能够避免定位结果陷入局部最优解和算法性能的不稳定,为非合作目标定位的研究提供了一种新的思路。     

条带式双站合成孔径雷达成像算法

针对条带式成像的平移不变(TI)配置的双站合成孔径雷达(BISAR),本文推导了其信号模型的频域表示式,给出分离距离关联的近似解和较为精确的迭代解,对应地给出近似解成像和迭代解成像算法.同时还将距离多普勒(RD)算法推广到TI配置的双站情况.并通过成像模拟说明了这些算法的有效性和各自的优缺点.     

外辐射源雷达椭圆定位算法仿真及误差分析

外辐射源雷达通过接收目标对外辐射源信号的反射波来检测目标,并完成对目标的定位跟踪.外辐射源雷达的目标到接收站的距离是无法直接测得的,需要通过基于空间几何约束关系解算来获得.椭圆定位算法是一种外辐射源雷达中常用的测距方法,该算法利用距离和-角度信息,实现高精度测距.通过研究目标和收发站之间的空间几何约束关系,根据二维平面...     

基于角度重构和差分飞行时间的室外多站定位

针对当前室外定位基站和目标之间的信号收发不同步,以及非视距(Non-Line of Sight,NLOS)环境下定位困难的问题,提出了一种基于角度重构和差分飞行时间(Time of Flight,TOF)的室外NLOS多站定位方法。首先,基于单次散射模型给出了一种关于散射体波达角(Angle of Arrival,AOA)的粗略重构方法,再利用多径信号的差分TOF并结合模型中目标、散射体、基站之间的几何位置关系构建定位方程;然后,结合先验信息添加约束区间并结合定位方程将定位问题转化为最小二乘优化问题,并利用列文伯格-马奈尔特法(Levenberg Marquardt,LM)算法进行初始解算得到基站到目标的初始估计距离;最后,将每个基站的距离估计结果进行联合多边定位得到最终目标位置。仿真结果表明,该方法利用多个基站能在室外NLOS环境中实现较高定位精度。     

基于T-R型双基地雷达系统的定位算法研究

针对T—R型双基地雷达系统,文中分别讨论了三维空间中,静止目标和匀速运动目标的定位跟踪问题。对于前者,研究了一种基于解析几何的定位方法,并给出了其定位均方误差的闭式解;对于后者,推导了一种基于角度信息以及距离和信息的PLKF算法和一种解析几何定位-KF算法,计算机仿真表明它们的性能均优于EKF算法,都可以应用于实际。     

字符串相似度度量中LCS和GST算法比较

就字符串相似度度量算法的LCS和GST在概念、实现、效率方面进行比较分析,简要探讨了两种算法的应用领域.     

VBLAST系统的译码算法研究

对已有的传统译码算法如迫零算法（ZF）、最小均方（MMSE）算法、连续抵消（SIC）算法等的性能进行了研究,并在此基础上提出将迫零算法与连续抵消算法、最小均方算法与连续抵消算法相结合,构成迫零-连续抵消算法（ZF-SIC）与最小均方-连续抵消算法（MMSE-SIC）,从而明显改善系统的误码性能。此外,对收发两端采用不同天线数时的系统误码性能进行了仿真与分析,同时仿真分析了系统采用QPSK与16QAM调制方式的误码性能,最后给出仿真分析结果。     

一种Turbo译码算法改进研究

Turbo码是近年来广泛应用于通信系统中的一种性能优异的编码方式.文中首先分析了基于最大后验概率的Turbo码传统译码算法,然后指出了使用这类算法具有大译码延时的缺点,分析了常用的能减小译码延时的SW-MAP算法;最后根据此算法的特点提出了SW-MAP算法的改进方案.算法改进后能有效降低译码延时,提高译码性能.     

DOA估计的几种特征结构算法的性能比较

Pisarenko算法、多信号分类（MUSIC）算法、最小模算法和ORPD算法是来波到达方向（DOA）估计中常用的四种特征结构算法。在不同的信噪比及阵元数目条件下,对这几种算法的分辨性能作了比较。仿真结果表明：MUSIC算法是最稳定的一种算法;在预知大致方位的前提下。ORPD算法分辨性能最好;对于提高各种算法的分辨能力,改善信噪比相对增加阵元数目更有效。     

引导型免疫算法研究

基于免疫系统机理提出的免疫算法是一种新型的智能系统，在优化计算方面表现出巨大的潜力，具有多样性好、搜索成功率高的优点．但免疫算法在局部搜索中存在一定盲目性，搜索效率不高．本文提出引导型免疫算法，通过增强免疫算法中抗体的社会性，为免疫算法的搜索过程提供引导性，加快算法收敛速度，并对引导型免疫算法中新引入的算法参数进行了深入讨论．算法分析和仿真结果表明，引导型免疫算法在保持算法高搜索成功率的前提下，有效地提高了算法搜索效率．     

基于KR-BM算法的多模式匹配算法改进

网络技术的高速发展对模式匹配算法提出了更高的要求,为提高模式匹配效率,文中首先对常用的单模式和多模式匹配算法进行分析,在此基础之上,提出一种基于KR算法和BM算法的多模式快速匹配算法。最后通过实验结果验证了此算法的可用性和高效性。     

融入曲率尺度空间算法的图像配准方法

为了满足图像配准对于实时性的要求,提出融入曲率尺度空间算法的图像配准方法。首先使用曲率尺度空间算法提取图像角点特征,然后使用改进的加速稳健特征算法生成64维角点特征描述子向量并将描述子向量降维到24维,最后使用改进的相似性距离算法和随机采样一致性算法进行匹配。仿真实验一表明:在图像配准准确度方面与传统尺度不变特征变换算法、传统加速稳健特征算法及其他改进的图像配准方法相当,但在图像配准实时性方面具有一定的优势,仿真实验二通过立体匹配库验证了该方法具有普遍有效性。     

基于SLM-PTS算法融合的NC-OFDM峰均比优化

基于非连续正交频分复用（non-continuous orthogonal frequency division multiplexing，NC-OFDM）模型，提出和研究了选择映射（selected mapping，SLM）算法和部分传输序列（partial transmit sequence，PTS）算法，及其SLM-PTS融合优化技术，设计了融合模型和改进流程。仿真结果与其他文献方法进行了对比，验证了SLM-PTS的融合具有优秀的峰值平均功率比（peak to average power ratio，PAPR）降低能力，但缺点是算法实现复杂度过高。因此，又进一步提出了互补型映射和限幅的联合算法（SLM-Clipping）融合解决方案，并利用深度学习方法建立PAPRnet模型。仿真结果验证了此算法对NC-OFDM系统具有PAPR良好的抑制效果，而且能够提高仿真运算效率。     

RFID防碰撞算法的研究

随着物联网技术的高速发展,作为其关键技术之一的RFID显得愈为重要。标签碰撞的应用在RFID系统中是不可避免的,因此RFID防碰撞算法是RFID系统中一个重要问题,直接决定了RFID系统可以识别多个标签的能力。目前防碰撞算法在时域上主要可以分为非确定性算法（ALOHA算法）和确定性算法（树形算法）两大类。本文分析了现存的两大类算法中主流的防碰撞算法,总结出两大类算法的优点以及存在的问题。通过MATLAB仿真进一步证明此结论,并总结未来研究中需要继续关注的问题与方向。     

一种变步长凸组合LMS自适应滤波算法改进及分析

为了避免单个滤波器在收敛速度与稳态误差上相互制约,从而导致系统性能降低的问题,本文采用凸组合最小均方算法（Combined Least Mean Square ,CLMS ）,将快速滤波器和慢速滤波器并联使用,同时为进一步改善CLMS算法的性能,对已有的变步长凸组合最小均方算法（Variable Step-size Convex Combination of LMS ,VSCLMS ）做出改进,提出了一种新的VSCLMS算法。在该算法中,对快速滤波器选用以最小均方权值偏差（Minimization of Mean Square Weight Error ,MMSWE）为准则的按步分析的变步长滤波器;对慢速滤波器采用以稳态最小均方误差（Least Mean Square , LMS ）为准则的固定步长滤波器。通过理论分析与仿真实验表明,该算法能够在噪声、时变以及非平稳的环境下保持较好的随动性能,且在各个阶段均保持良好的收敛性,与传统的CLMS、VSCLMS算法相比,不仅具有更快的收敛速度,而且拥有稳定的均方性能和较优的跟踪性能,为自适应滤波算法的研究提供了一条可行途径。