基于约束总体最小二乘方法的到达时差到达频差无源定位算法

两步加权最小二乘方法(two-stage WLS)是求解TDOA/FDOA无源定位问题的经典线性方法,但也存在着定位偏差和均方误差对测量噪声的适应能力较差的缺点。该文根据TDOA/FDOA的伪线性定位方程组特点,将其建立为一种带约束条件的约束总体最小二乘(CTLS)模型,并采用拉格朗日乘子法求解带约束条件的CTLS问题,建立了几种最小二乘类定位方法的统一解,从而将约束加权最小二乘(CWLS)定位解和约束最小二乘(CLS)定位解变为该文CTLS定位解的特例。仿真表明,该文方法比两步加权最小二乘方法具有更低的均方误差,并能够有效减小定位偏差,因而具有更好的测量噪声适应能力。     

基于约束总体最小二乘的单站DOA/TDOA联合误差校正与定位算法

多基外辐射源雷达定位系统受系统偏差影响较大。该文针对多基外辐射源雷达到达角度(DOA)和到达时差(TDOA)联合定位系统,提出一种基于约束总体最小二乘(CTLS)的无源定位和误差校正算法。首先引入辅助变量,将DOA和TDOA非线性观测方程进行线性化处理。考虑伪线性化后定位方程中噪声矩阵各分量统计相关特性,将无源定位与误差校正联合优化问题建立为CTLS模型,并采用牛顿迭代方法对模型求解。在此基础上,考虑辅助变量与目标位置的关联性,设计关联最小二乘算法改进目标位置估计值,采用后验迭代方法进一步提高系统偏差估计精度。最后推导了算法的理论误差。仿真结果表明:该算法能够有效地估计目标位置和系统偏差。     

基于正则化约束总体最小二乘的单站DOA-TDOA无源定位算法

针对利用单站外辐射源的目标无源定位问题,该文提出一种联合到达角度和时差信息的正则化约束总体最小二乘(RCTLS)定位算法。首先,将非线性的到达角度和时差的观测方程进行线性化处理,分析了方程系数矩阵可能出现的病态问题,将定位问题建立为RCTLS模型,并采用牛顿迭代方法对模型求解,从而得到目标位置估计。最后,推导了算法的理论误差,并按照均方误差最小的原则推导了正则化参数的最优值。仿真结果表明,算法的定位精度和鲁棒性均优于约束总体最小二乘(CTLS)算法。此外,对系统几何精度因子图的分析表明,目标及外辐射源的位置对定位精度也有影响。     

基于约束总体最小二乘的单站TDOA-FDOA定位算法

针对利用基于外辐射源的单站定位目标问题,提出了一种基于约束总体最小二乘(CTLS)的TDOA-FDOA联合定位算法.首先构建TDOA和FDOA的观测方程,通过引入目标到观测站的距离及其变化率作为冗余参量,将观测方程线性化.然后考虑方程中各项系数的误差及冗余参量与待估参量之间的函数关系,将定位问题建立为CTLS模型,并利用拉格朗日乘数法求解.最后推导了算法的克拉美罗界和理论误差.通过仿真实验证明了算法的有效性.     

基于约束总体最小二乘方法的联合TDOA/GROA信号源定位算法

为了提高无源定位的准确度,提出一种基于约束总体最小二乘(CTLS)的联合到达时间差(TDOA)和到达增益比(GROA)的定位算法。首先联合TDOA/GROA测量值建立伪线性方程,考虑到伪线性方程中系数噪声的相关性,采用CTLS方法对其进行建模,用拉格朗日乘子法和牛顿迭代法联合求解。仿真结果表明,噪声比较小时,该方法逼近克拉美-罗(CRLB)下限。在噪声比较大时,相比两步加权最小二乘方法具有更好的定位准确度。随着参数c/w的增大,该算法的定位均方误差也要小于两步加权最小二乘方法。     

基于约束总体最小二乘算法的全极化 散射中心参数估计

 本文以散射中心的指数衰减和模型(Damped Exponentials,DE)为基础将全极化散射中心的参数提取问题转化为全极化信息融合的约束总体最小二乘(Constrained Total Least Squares,CTLS)算法问题,据此计算出全部散射中心的距离参数和类型参数,然后利用最小二乘法求解全极化测量方程,得到每个散射中心的复幅度信息,从而获得每个散射中心的散射矩阵,其中散射矩阵与类型参数是密切相关的.然后分析了其中参数估计的精度问题,针对极化通道噪声方差的不同提出了相应的改进算法.最后进行了仿真,并与单极化散射中心估计参数作了对比,结果证实了该方法的有效性,为雷达极化信息与散射中心的有效融合提供了新方法.     

基于最小二乘的时差定位算法

时差测量方程是非线性双曲线方程,可以通过引入中间变量将其转化为线性方程,对近年来国内外学者关于这种方法的时差定位算法进行了总结。当已知测量误差的先验信息时,可以采用两步加权最小二乘法和约束加权最小二乘法,当测量误差的先验信息未知时,还可以采用约束总体最小二乘的方法。在求解约束最小二乘问题时,采用常规的拉格朗日法计算复杂、运算量大,而采用高斯一牛顿法不仅可以大为降低运算量,还能提高解的精度和稳定性。此外,对约束加权最小二乘法和约束总体最小二乘法之间的关系进行了探讨,得到了它们等价性的条件。     

基于小波的稳健光流计算方法

针对系统误差导致光流计算稳健性较差及精度较低的问题,该文提出一种基于小波多分辨理论的稳健光流计算方法。所提算法基于小波多尺度分辨率特性,将光照条件变化及传感器噪声引起的系统误差包含进光流计算中以改善光流计算的稳健性及估计精度,并通过总体最小二乘法求解超定小波光流方程组以获得光流矢量。仿真结果表明,与传统的Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck算法及基于小波的全向图像光流估计方法相比,所提算法可显著改善光流估计精度及稳健性。     

一种基于最小二乘的K-分布参数估计方法

提出了一种基于最小二乘的K-分布参数估计方法,并利用仿真对该方法进行了验证。这种方法利用变量替换将杂波矩量和分布参数之间的关系转换为线性函数,然后通过最小二乘方法求解线性超定方程组获得K-分布参数的估计,这样能够避免常规矩量法在处理实际杂波数据时由于数据长度和噪声所导致的错误估计的发生,利用最小二乘法提高了估计精度。     

基于无线传感器网络的TDOA-CTLS定位算法研究

节点位置的确定是无线传感器网络的应用基础.为了提高传感器网络节点定位的精度,利用转移矩阵和观测矩阵噪声之间的关系,采用约束总体最小二乘算法求解时差定位问题.通过将定位问题转化为一个约束总体最小二乘问题,然后又将有约束问题等价为无约束的问题,利用Newton算法进行迭代求解.最后计算机仿真结果验证了该算法的有效性.     

一种改进的AR谱估计方法

分析了现有的基于最小二乘法的AR参数模型的谱估计算法在信噪比较低时估计效果差的原因，提出了一种基于协方差成形最小二乘法的改进的参数模型AR谱估计算法。这种算法建立了以线性模型的真实输出与估计输出的均方误差为模型的代价函数，并选择满足一定约束条件的线性变换估计使得该均方误差最小。仿真结果表明，这种算法虽然是有偏估计，但在信噪比不高的情况下，估计效果优于Yule—Walker等参数模型AR谱估计方法，而在信噪比较高的情况下，二者估计效果相当。     

OFDM系统中一种改进的信噪比估计算法

在OFDM系统,SNR承担着监控信号质量的责任.主要研究了基于LMMSE信道估计的信噪比估计.针对现有算法的复杂度高,信噪比估计有偏的问题,提出了一种改进的修正算法.该方法通过无偏的噪声估计以及前后OFDM符号之间的迭代来实现快速收敛,并且直接利用LMMSE信道估计过程的系数来计算修正因子,计算复杂度低.经仿真表明,所提方法在高SNR时估计精度可提高2dB,误码率也有0.3dB的提升.     

The constrained total least squares technique and its applicationsto harmonic superresolution

The constrained total least squares (CTLS) method is a natural extension of TLS to the case when the noise components of the coefficients are algebraically related. The CTLS technique is developed, and some of its applications to superresolution harmonic analysis are presented. The CTLS problem is reduced to an unconstrained minimization problem over a small set of variables. A perturbation analysis of the CTLS solution is derived, and from it the root mean-square error (RMSE) of the CTLS solution, which is valid for small noise levels, is obtained in closed form. The complex version of the Newton method is derived and applied to determine the CTLS solution. It is also shown that the CTLS problem is equivalent to a constrained parameter maximum-likelihood problem. The CTLS technique is applied to estimate the frequencies of sinusoids in white noise and the angle of arrival of narrowband wavefronts at a linear uniform array. In both cases the CTLS method shows superior or similar accuracy to other advanced techniques     

多基编码技术在短波线路压扩器中的应用

短波线路压扩器并非一种新的概念,它的目的是为了充分利用发射机的发射功率,提高接收端的信噪比．传统的压缩扩张技术实现的线路复杂,对器件与线路的精度要求高．所以采用传统的压缩扩张技术很难达到预期的效果,限制了它在实际中的应用．若采用基于小波分析的多基编码技术与压缩扩张相结合的方法,不但在提高接收端信噪比方面取得了良好的效果,而且实现的方法简单,实时性能好。     

Adaptively regularized constrained total least-squares imagerestoration

In this paper, a novel algorithm for image restoration is proposed based on constrained total least-squares (CTLS) estimation, that is, adaptively regularized CTLS (ARCTLS). It is well known that in the regularized CTLS (RCTLS) method, selecting a proper regularization parameter is very difficult. For solving this problem, we take the first-order partial derivative of the classic equation of RCTLS image restoration and do some simplification with it. Then, we deduce an approximate formula, which can be used to adaptively calculate the best regularization parameter along with the degraded image to be restored. We proved that the convergence and the stability of the solution could be well satisfied. The results of our experiments indicate that using this method can make an arbitrary initial parameter be an optimal one, which results in a good restored image of high quality.     

A novel method for estimating the SNR of unknown emitter signal

It is important to estimate the Signal-to-Noise Ratio(SNR) of unknown emitter signal accurately.In order to resolve the disadvantages of present algorithm,a novel method is proposed in this letter.We extract and normalize the information of zero frequency of received signal by the Wigner-Vile Distribution(WVD) transformation and then get the approximate power of original signal by mathematic transformation,at last,we get the estimate value of SNR by the known account formula of SNR.Simulation results show t...     

有噪信号下ADC量化特性的分析与应用

传统的ADC特性参数的测试,通常是将一纯度很高的模拟正弦信号作为激励信号,然后在无噪的条件下,通过对数字输出结果进行分析从而得出ADC的特性参数.然而,在很多实际应用领域中,通常输入的信号叠加有噪声.本文研究了有噪信号下ADC量化特性,提出了有噪信号下ADC量化特性的分析模型,并从理论上做出了相应解释.研究分析表明,有噪信号下ADC量化有其自身规律,利用本文提出的测试方法,输入信号的任何微小变化都可反映在测试结果中,这一方面可以使得在原高分辨率ADC的基础上获得更高的分辨率成为可能,另一方面可为微弱信号采集系统正确选用性能优良的ADC提供足够的技术支持,有助于改进微弱信号检测或低信噪比情况下的系统设计.最后给出了ADC有噪信号下的量化累加输出信噪比曲线,可为实际工程应用提供参考.     

高分辨距离像的运动参数估计

本文研究了加性高斯色噪声背景中一维高分辨距离成像中的运动估计.导弹和目标的相对运动对一维高分辨距离成像有较大影响,阶跃变频体制回波信号可以表示为多项式相位的形式,速度和加速度的影响分别体现在二次和三次多项式相位上.循环平稳处理方法对高斯色噪声不敏感,对非高斯色噪声也有较强的抑制作用,而且在低信噪比情况下工作良好.应用于低信噪比环境中.为了在复杂的地面环境中得到较好的距离像,本文采用循环平稳处理方法在较强的噪声背景下对速度进行估计,经过处理后得到较理想的距离像.     

用于最大似然2-DOA估计的裂变粒子群算法

最大似然2-DOA估计是一种抗干扰能力强、精确度高的测向算法。对其目标函数求解时容易收敛到局部最优解,最终影响最大似然2-DOA估计的性能。考虑到粒子群（PSO）算法具有全局化寻优能力及计算量巨大的特点,本文提出了一种裂变粒子群(FPSO)算法,在保证全局化寻优能力的同时大大降低计算量。但当2-DOA估计环境恶劣时FPSO算法仍然需要较大的迭代次数才能达到一定的2-DOA估计精度。为了进一步降低计算量,提出了改进的FPSO算法。其采用AP算法初始化全局最优粒子,精确了初始化精度从而降低精确2-DOA估计所需的迭代次数。仿真证明,FPSO算法和改进的FPSO算法能够分别在AWGN信道和短波信道下以较低的计算量实现精确的2-DOA估计,其均方根误差逼近其CRB。      

基于9/7提升小波的海面弱目标检测算法

弱目标的检测一直是监视和报警系统的重要组成部分.海面背景下海面及连绵起伏的波浪反光使图像的信噪比和对比度都较低,而且舰船目标像素较少.先利用自适应灰度阈值对图像进行滤波;再进行9/7提升小波变换,提取高频部分;然后利用高频部分进行重构;最后对重构后的图像进行自适应灰度阈值处理,检测出目标.实验结果表明该算法能够有效地检测出强噪声和背景杂波干扰情况下的舰船目标.