电离层杂波背景下Constrained-MUISC算法在高频地波雷达中的应用

高频地波雷达能够探测到视距以外的低空飞机和舰船等目标,但其检测性能受到电离层杂波的严重影响。为了能够在有电离层杂波干扰的情况下检测出目标信号,首先利用MUSIC(multiple signal classification)算法对电离层杂波的方向特性进行分析,分析表明大部分电离层杂波呈现很强的方向性,并且通常相邻分辨单元的电离层杂波具有一致性的方向性。对于有方向性的电离层杂波可以将其方向作为已知信息,利用Constrained-MUSIC算法在含有电离层杂波的距离-多普勒分辨单元中对目标进行方位检测,在空域将目标与电离层杂波分开。通过对实测数据的分析,证明该方法可以有效地对有方向性的电离层杂波进行抑制,从而提高高频地波雷达的检测性能。     

斜投影三维极化滤波

为解决传统三维极化滤波造成的高频地波雷达目标信号极化损失和相位失真,提出一种基于斜投影的三维极化滤波方法,利用目标和干扰的矢量信号分别构建信号和干扰矢量子空间,使用斜投影算子作为滤波矢量进行三维极化滤波.与传统的三维极化滤波相比,基于斜投影的三维极化滤波方法在完全滤除干扰信号的同时对目标信号的幅度和相位不产生影响,有效提高了滤波器输出信号和干扰噪声功率之比(SINR)及信号相参性.仿真结果证实了该算法可以有效抑制高频地波雷达中的干扰信号.     

高频地波超视距雷达恒虚警检测器

分析了高频地波超视距雷达信号检测的背景,讨论了恒虚警检测器的性能,提出了解决多目标与起伏杂波效应的方法,介绍了使用晶片计算机构成的并行检测处理系统。     

一种基于动态规划的弱目标检测方法

针对机载脉冲多普勒雷达检测弱目标困难,提出一种改进的动态规划方法.在动态规划算法中引入多级幅值累加判决门限,在循环递归过程中丢弃一部分目标轨迹,减少了算法计算量.经实测数据验证,该方法在强杂波背景下能较好地检测出低信噪比运动目标.     

预警雷达杂波抑制和微弱运动目标检测算法

针对预警雷达探测弱运动目标的杂波抑制和运算量大的问题,提出利用信号空间分离的抑制杂波算法,利用盲信号处理技术将回波信号分离成雷达弱运动目标信号和强背景杂波信号,有效地抑制了杂波;提出了利用动态规划法探测微弱目标的改进算法,在帧间循环递归中,针对来袭目标确定状态转移区域,并引入各级判决门限,丢弃部分虚警目标轨迹,减少了计算量.仿真结果表明,此方法能降低运算量,抑制杂波,有效地检测微弱运动目标,具有较好的检测性能.     

严重拖尾杂波中距离扩展目标的自适应极化检测

为了解决统计特性未知的严重拖尾杂波背景下距离扩展目标的信号检测问题,提出了一种基于广义似然比检验(GLRT)的自适应极化检测器．该检测器利用了雷达回波的极化信息,并使用辅助数据估计杂波的协方差矩阵．推导了其虚警概率表达式,理论分析验证了该检测器对于杂波能量和杂波协方差矩阵具有恒虚警特性．仿真结果表明,该自适应极化检测器在较低信杂比下就可以获得好的检测性能,且相比于点目标自适应极化检测器和单极化自适应检测器,具有更优的检测性能．     

相干雷达极化自适应匹配滤波器

提出了高斯杂波背景下相干雷达极化自适应匹配滤波器的结构．将先前的单通道和双通道自适应匹配滤波器推广至一般极化接收通道情况,利用雷达回波的极化信息来提高检测性能．推导出了虚警概率表达式．研究结果表明,多极化通道自适应匹配滤波器相对于杂波协方差矩阵有恒虚警的性质．仿真分析了不同极化状态时的检测性能．     

一种改进模糊C均值聚类的电离层杂波分类方法

在高频地波超视距雷达系统中,电离层杂波作为一种时变、非均匀、非高斯的复杂杂波,其复杂性导致了单一杂波抑制算法无法有效地抑制电离层杂波.针对不同特性,将复杂的电离层杂波进行分类,可以有效地提升电离层杂波抑制性能.常规的杂波聚类方法由于仅在特征空间进行聚类,分类结果存在空间分布离散化的问题.针对该问题,结合电离层杂波特性与...     

机载预警雷达STAP-TBD技术研究

针对机载预警雷达在强地/海杂波环境下的微弱目标检测问题,研究了基于动态规划的空时自适应处理级联检测前跟踪(STAP-TBD)技术.首先建立了空时二维杂波数学模型并给出了STAP-TBD广义似然比检测模型,通过STAP处理获得单帧最优输出信杂噪比,并运用动态规划法对连续帧数据进行积累,最后利用广义似然比检测完成对目标的有效检测.仿真结果表明,STAP-TBD技术具有在强杂波背景下检测微弱目标的能力.     

极化空时联合处理应用于相控阵雷达分析

通过理论分析和仿真实验,分析了非高斯杂波环境下相控阵雷达采用极化空时联合广义似然比检测(PST-GLR)算法和局域化的极化空时联合广义似然比检测(PSTL-GLR)算法的目标探测能力。结果表明,PST-GLR算法具有较强的抗非高斯杂波的能力,但它在目标探测过程中需要大量的回波数据估计杂波和噪声的协方差矩阵。尽管PSTL-GLR算法在目标探测过程中所需的回波数据量较小,但其探测能力在非高斯杂波环境下却严重下降,失去了有效性。     

基于茎区的动态规划算法的核糖核酸二级结构预测

结合传统动态规划算法和组合优化算法在二级结构预测的优势,提出了一种以茎区为最小结构单元的新的动态规划算法。对于给定的RNA序列,首先得到所有可能的茎区集合,采用环依赖的方式计算二级结构的能量,通过茎区动态规划算法递归得到能量最优的二级结构,最后选取数据库中不同长度的已知二级结构的RNA序列进行测试。结果表明,该算法在特异性、敏感性和马休兹参数方面均优于遗传算法,在计算复杂性方面低于传统的动态规划算法。     

Maneuvering target track-before-detect method using dynamic programming

The maneuverability coverage of the traditional dynamic programming track-before-detect (DP-TBD) algorithm is limited to the range of the default valid state transitions. To overcome the above limitation, a novel DP-TBD algorithm suitable for maneuvering targets is proposed. By means of state transitions optimizing, the efficiency of the status searching for the maneuvering target is improved, and the searching range is extended. Through transfer speed weighting, the energy accumulation can be carried out according to the target motion tendency. Without altering the input parameters, the proposed method can detect targets with both strong and weak maneuverability. The performance of the proposed algorithm and that of the traditional method are compared through simulation experiments. The applicability of the algorithm is verified by real measured data.     

参数自适应动态贝叶斯舰船态势估计算法

为减少动态海域下贝叶斯网络舰船态势估计算法较大的误差,提出了一种改进的动态贝叶斯网络舰船态势估计算法。该算法根据多路传感器的数据和新获取的态势信息进行推理,通过计算新态势要素与原有态势要素间的互信息构建并更新动态贝叶斯网络参数。与传统贝叶斯网络态势估计算法对比,在仿真情况下对10000艘舰船进行合作态势估计,改进动态贝叶斯网络的舰船态势估计算法合作舰船错误率降低了7.1%;用实测数据,目标的合作态势提升了4.2%。改进的算法不仅能够实时地反映舰船环境变化,同时还提高了目标态势估计的准确概率,为海监提供了一种舰船态势分析与决策的技术支持。     

一种多机动目标协同跟踪的博弈论算法

针对传感器网络中的动态跟踪问题,提出一种基于博弈论的多机动目标协同跟踪算法.首先利用交互多模型扩展粒子滤波估计网络中每个机动目标的状态;然后以滤波过程中获得的目标信息增益为衡量标准,促使跟踪精度未达系统要求的目标的代理发起谈判,在保证谈判双方利益最大化的前提下,通过博弈为谈判发起者争取更多的传感器对其所代表的目标进行跟踪.仿真结果表明,在非线性非高斯环境下,该方法与传统方法相比能够有效提高跟踪精度,动态分配传感器资源以实现协同跟踪.     

GLMB extended target tracking based on one-step data association

Due to the inseparability of measurements in neighborhood scenarios, the tracking performance of the traditional extended target tracking algorithm would degrade. In this paper, a new extended target tracking algorithm based on one step data association is proposed to solve the problem. First, the algorithm models the target with a multiplicative noise model. And then, the one step data association method in the Joint Probabilistic Data Association (JPDA) theory is combined with a Generalized Labeled Multi-Bernoulli (GLMB) filter. Simulation results show that the algorithm can track the target in cross and neighborhood scenarios effectively and that it is superior to the traditional extended target tracking algorithms based on measurement partition in estimation accuracy.     

一种基于目标状态关联的动态规划TBD算法

鉴于传统动态规划-检测前跟踪（DP-TBD）算法在低信噪比条件下易导致航迹跟踪误差大.为减小航迹关联时噪声的影响,提出了一种基于目标状态关联的DP-TBD算法.在当前第k帧观测值与（k-1）帧窗内某观测值累加的基础上,沿此方向再与（k-2）帧区域内的指标函数最大者进行累加,并记录累加后最优指标函数值所对应的前两帧的位置,用于回溯航迹.仿真结果表明,该算法有效减小了噪声的影响,相对于传统算法提高了跟踪性能,并且搜索窗越大,杂波点也越多,所提算法的优势越明显.     

基于蚁群算法的语音信号动态时间规划

蚁群算法是一种新型的随机优化算法,应用蚁群算法优化机制,提出了一种基于蚁群算法的语音信号动态时间规划方法———蚁群动态时间规划算法,搜索语音信号之间匹配的一条全局最优路径,进而以此衡量语音信号之间的相似度.算法给出了蚁群状态转移概率及信息素更新方程,既利用了语音信号的全局特征又考虑了其局部信息.理论分析与仿真实验结果均证明了此方法的可行性,与传统的DTW算法相比较,其匹配结果更能体现匹配语音信号之间的相似度.