基于SA-ML-PDA的无源协同定位方法

针对无源协同定位系统中低可观测目标的航迹初始及维持问题,提出一种基于模拟退火极大似然概率数据关联的双基站无源协同定位方法.首先,建立双基站无源协同定位系统数学模型.其次,提出基于极大似然概率数据关联的无源协同定位航迹初始算法,并首次利用模拟退火算法解决极大似然概率数据关联中的优化求解问题,以提高目标检测跟踪性能.最后,通过滑窗法实现航迹维持.仿真结果表明,所提方法能够有效解决双基站无源协同定位系统中低可观测目标的航迹初始及维持问题.     

基于KLD-JPDA的多目标无源协同定位算法

针对杂波环境下面向无源协同定位系统的多目标跟踪问题,提出一种基于KL散度(Kullback-Leibler Divergence、 KLD)的联合概率数据关联算法(Joint Probabilistic Data Association, JPDA)。首先,在联合概率数据关联框架内计算关联事件的后验概率密度函数,并计算该函数与高斯概率密度函数之间的KLD。其次,将KLD作为代价函数优化关联事件的后验概率密度函数。最后,根据优化的后验概率密度函数对目标状态进行估计。仿真结果表明,所提算法能有效解决杂波环境下多目标跟踪问题,提高跟踪性能。     

基于多帧杂波稀疏度估计的无源协同定位

针对杂波密度未知时的多目标无源协同定位问题,提出一种基于多帧杂波稀疏度估计(multi-scan clutter sparsity estimation,MCSE)和高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GMPHD)的多目标无源协同定位算法.首先,构建高斯混合后验强度和杂波密度估计之间的反馈模型,利用门限技术在线剔除潜在的目标测量,以减少目标测量对杂波密度估计的干扰.其次,基于多帧杂波稀疏度估计,实现非均匀分布的杂波密度的在线估计,进一步提高杂波密度未知时的多目标跟踪性能.仿真验证了所提算法的有效性.     

基于对数似然估计的目标定位跟踪新方法

为避免无源定位中的迭代运算,本文针对多站测角无源定位非线性观测方程,提出利用对数似然估计将其进行伪线性化处理,从而实现目标位置的闭式解算. 首先,在基于二维测角观测量的前提下,提出利用对数似然估计法将非线性观测方程转化为伪线性观测方程的数学模型,并推导出用于目标定位算法的闭式解. 接着,利用“当前”统计机动模型和卡尔曼滤波,实现对目标的精确跟踪定位. 并通过仿真实验验证该闭式解的渐近最优性,从而验证文中理论的有效性.     

低轨卫星多目标无源定位到达时差分选方法

低地球轨道（Low Earth Orbit,LEO）卫星无源定位场景中不同目标辐射源之间相互干扰、时频混叠,不同目标的到达时差（Time Difference Of Arrival,TDOA）参数混杂难以区分,较难实现精准目标定位。基于网格密度聚类算法（Clustering Algorithm based on Grid Density,CAGD）的基本原理,并利用TDOA参数的多复杂特征,构建多目标TDOA参数分选模型,实现TDOA定位参数分选。模型通过定义网格密度波谷,解决了定位目标间数据被聚为一类的问题,同时引入位置相连原则实现最佳类簇合并,最终实现定位参数分选。仿真结果表明,相较于传统网格及密度聚类方法,本方法对LEO卫星无源定位场景下的多目标TDOA参数分选表现更好。     

对机动目标分布式多站无源定位与跟踪

无源探测定位技术是电子对抗中的一个重要的研究领域.提出一种基于信息融合的分布式多站无源定位跟踪算法.由相位差变化率实现定位,引入序贯反馈式UKF滤波算法,以提高单站的定位精度,用多站无源侦测设备对空中单个机动目标进行分布式跟踪融合.计算机仿真表明:进行跟踪融合后的定位精度比单个观测站的定位精度有了较大的提高.完全满足导弹攻击要求.     

基于增量式有限混合模型的多目标状态极大似然估计

提出了增量式有限混合模型来提取概率假设密度滤波器序贯蒙特卡罗实现方式中的多目标状态. 该模型以增量方式构建, 其混合分量采用逐个方式插入其中. 采用极大似然准则来估计多目标状态. 对于给定分量数目的混合模型, 应用期望极大化算法来获得参数的极大似然解. 在新分量插入混合模型时, 保持已有混合模型的参数不变, 仍旧采用极大似然准则从候选新分量集合中选择新插入分量. 新分量插入混合步和期望极大化算法拟合混合参数步交替应用直到混合分量数目达到概率假设密度滤波器的目标数目估计值. 利用k-d树生成插入到混合模型的新分量候选集合. 增量式有限混合模型统一了分量数目变化趋势和粒子集合似然函数的变化趋势, 有助于一步一步地搜寻混合模型的极大似然解. 仿真结果表明, 基于增量式有限混合模型的概率假设密度滤波器状态提取算法在多目标跟踪的应用中优于已有的状态提取算法.     

基于声能衰减模型的WSNs目标定位算法

声音目标定位是无线传感器网络研究领域的一个热点;传统定位算法假定声音信号在无障碍的自由空间中传播,声能衰减因子取理想值2,由于未考虑场景对衰减因子的影响,导致定位精度普遍较差。提出一种新颖的基于声能衰减模型的无线传感器网络目标定位算法,视衰减因子为未知参数,应用极大似然原理将目标定位转换为函数极值优化问题;实验结果表明,算法定位精度有明显改善,且能辨识出场景的衰减因子,因而也可作为认知未知场景的参考依据。     

基于最大似然估计的不可区分多目标定位法

传统的最大似然估计定位法无法剔除误差较大或错误的参数,且不适用于多目标情形。结合最大似然估计理论,针对不可区分多目标定位问题,引出了目标位置信息场定位法,通过加入代价函数使得该方法能够剔除错误数据,降低误差大的数据对定位结果估计的影响。仿真结果表明,目标位置信息场定位法具有筛选有用参数信息的能力,且适用于不可区分的多目标定位,能够同时确定目标数目和位置,验证了方法的有效性。     

基于WSN的多声源目标定位算法

目标定位技术是无线传感器网络应用研究的一个重要领域,如何在传感器节点随机分布下,利用无源探测技术,对同时进入探测区域的多个目标进行实时的精确定位是目标定位的一个难点。基于声源能量衰减模型在最大似然算法的基础上,利用高斯—牛顿迭代算法解决了这个问题。通过对多个声源目标的仿真试验,结果表明,该算法实现了对多目标的精确定位,具有一定的实用价值。     

无源双基地雷达广义相参检测性能分析

研究了外辐射源发射信号的带宽未能准确已知时,无源双基地机会探测系统的广义 相参检测性能。首先构建了无源双基地雷达系统中双通道接收信号的模型,并给出了无源双 基地雷达恒虚警检测统计量的构造思路,然后推导得到了基于互模糊函数检测统计量的特征 函数、概率密度函数与检测概率及虚警概率的解析表达式,并详细分析了不同系统输入参数 条件下的相参检测性能。检测性能的分析表明,当目标回波信噪比大于-20 dB且直达波信噪比大于 5 dB时,就有可能检测到目标,而且采样信号带宽失配较小时的检测性能与带宽匹配时的检测性能 差别较小,相比于带宽匹配时的检测性能,采样信号带宽失配系数小于2时检测概率的恶化幅度均小于0.1。     

基于遗传模拟退火算法的多层设施选址方法

逆向物流网络是逆向物流系统高效运作的基础和前提,而设施的选址定位是逆向物流网络设计的核心问题.为此,提出一个多层设施选址模型,旨在构建由回收点、回收中心和生产点相结合的最佳逆向物流回收网络.根据模型特点,提出基于遗传模拟退火算法的求解方法,个体采用二进制十进制混合编码;提出基于Metropolis准则的特定遗传进化操作;设计顾客对回收点、回收点对回收中心的两个子分配算法保证所有约束的满足性.最后通过仿真实验,得到满意的设施选址方案.可见,选址模型和算法是一种有效的设施选址方法,具有一定的应用前景.     

一种机载单站对固定目标的无源定位方法

针对机载单站无源定位领域中,纯方位定位法对测角精度的敏感性较强,仅依靠角度的测量信息,包含的数据量小,定位精度不高的问题,提出了一种将方位角及其变化率结合起来的联合定位方法.通过深入分析定位原理,并按照定位误差的几何稀释的方法,在不同测量参数下,对地面固定目标辐射源进行了单次定位仿真.仿真结果表明,定位误差对各参数的敏感程度不同,方位角变化率的测量精度对定位误差影响最大,且联合定位方法定位精度能达到实际工程要求,可行性得到验证.     

一种加权距离连续K中心选址问题求解方法

K中心选址作为一种经典问题,学者们提出了很多好的解决方法,但是对于加权距离连续K中心选址问题的研究一直没有很好的进展.本文针对连续K中心选址问题,以最小加权距离作为优化目标提出改进的粒子群优化算法(SA-PSO).本文将模拟退火机制引入PSO算法并且加入惯性权重等策略对算法进行改进,使得该算法可以更快收敛于全局最优.仿真实验结果表明,SA-PSO算法相比于GA算法和K-means算法,具有更强的稳定性,收敛速度更快,并且优化得到的加权距离更小.     

基于相位差测量的无人机单站无源定位系统

为拓宽无人机侦察作战范围,提高探测定位精度,提出一种适用于无人机的机载单站无源定位系统,首先建立应用计算相位差方法定位的无人机观测平台模型,并对提出应用DFT的相位差测量方法;然后进行机载单站无源定位系统的设计,无源定位系统兼容了无人机遥测系统设备;最后对系统整体进行了仿真,给出了在一定条件下该系统对目标x,y,z坐标的定位结果,仿真结果证明了系统设计的可行性。     

基于RSSI的无线传感器网络定位系统设计与实现

基于窄带无线信号的路径损耗和阴影衰落,直接建立多个锚节点值与待定位节点未知坐标估计量的解析关系,避免传统RSSI定位方法中常用的对两节点距离量的直接求解,减少信息丢失,提高定位精度;仿真分析了锚节点数量、遮挡因子、路径损耗指数等对定位精度的影响;采用CC2530无线传感芯片实现基于RSSI的无线传感器网络定位系统;系统采用8个锚节点分别在边长4m和10m的两个正方形区域内展开定位实际测试,结果显示其平均定位误差可分别降到0.175m和0.824m。     

基于热送热装的板坯入库决策优化方法

针对目前钢铁企业热送热装（HCR）板坯库入库管理的实际需求,以板坯库有限HCR 储位和垛位选择 原则为约束,建立了一种基于铸轧作业计划协同优化的板坯入库决策模型．实现了需入库的HCR 板坯批次的全局 优化运算,算法可快速优化出板坯入库垛位和铸机板坯产出序．对于建立的模型,构造了一种遗传模拟退火算法进 行求解,该算法充分发挥了遗传算法良好的全局搜索能力和模拟退火算法有效避免陷入局部极小的优点．对实际问 题的求解结果表明,建立的模型和算法正确可行,为HCR 板坯入库选择合理垛位提供了一种行之有效的解决方法．