基于协方差矩阵变换的相干源个数估计

正确地估计信号源个数是高分辨阵列信号处理的一个重要组成部分,本文提出了一种相干源个数估计的方法。这种方法是先采用空间平滑技术对信号源去相关,然后对阵列协方差进行酉变换,最后用基于协方差矩阵变换的信息论准则和盖氏半径(Gerschgorin Radii)两种方法估计信号源个数。计算机仿真结果证实了方法的可行性。     

基于全局最优的被动多传感器多目标轨迹关联算法

多目标轨迹关联问题是天基光学跟踪系统的核心和难点之一。传统的分布式轨迹关联方法基于目标的3维轨迹信息,不适用于被动传感器的2维轨迹关联问题。为此,该文以倾角差为统计检验量,建立轨迹统计检验模型,提出基于全局最优思想的轨迹关联算法,并用密集多目标场景进行算法的蒙特卡罗仿真。结果表明,该轨迹关联算法性能优良,可以有效完成密集目标环境下的被动多传感器多目标轨迹关联任务。     

基于稀疏重构的跳频信号时频分析方法

针对现有时频分析方法存在噪声抑制能力弱、时频聚集性不强的缺点,提出了一种基于稀疏重构的跳频信号时频分析方法来获取清晰的、高聚集度的时频图。首先根据惩罚函数的思想建立了跳频信号无约束的稀疏重构模型;然后理论分析了罚函数因子的取值标准;最后用近似l0范数算法求解得出跳频信号的时频图。仿真结果表明该算法能够有效地获取跳频信号的时频图。     

Paxos优化算法下的数据库元数据一致性方法研究

通过对Paxos算法的研究与分析,从缩减阶段过程、减少Learner通信量、使用快照机制进行节点崩溃恢复和使用批量提交方式节省通信量等方面改进了基本的Paxos算法,并搭建仿真实验环境,测试验证优化的Paxos算法的效果及性能,得出结论。     

一种新型1553B备份总线控制器设计与实现

总线控制器是1553B总线的核心,总线控制器出现故障,将导致整个网络瘫痪。工程实践中通过设置备份总线控制器的方法提高总线的可靠性,给出了一种新型备份总线控制器的设计方法,其同时工作于RT模式和MT模式,设置RT地址为x,RTx功能与其他RT功能相同,MT功能可有选择的监控除RTx以外的总线上的任何消息。与RT或MT作为备份总线控制器的传统设计方法相比,RTMT模式作为备份总线控制器在不增加总线负载的情况下满足了新的应用需求,已在工程实践中得到成功应用。     

频谱分析在DOA估计中的应用

子空间方法的本质是利用噪声子空间与阵列流型之间的正交性对阵列空间采样数据中空间频率进行估计。文章从快拍数据频谱分析的角度来实现这一估计。文中详细推导了窄带情况下DOA和快拍频谱的关系,提出了两种运算量较小、便于工程实现的利用FFT估计窄带DOA的方法。在宽带情况下,详细推导了宽带信号空间频率和时间频率的关系,推导出宽带信号频率对齐的方法,提出了两种直接利用对齐结果来估计宽带DOA的新方法。文中所用方法运算量小,便于硬件实现,仿真结果证明了算法的有效性。     

基于势概率假设密度滤波的检测前跟踪新算法

基于势概率假设密度滤波(Cardinalized Probability Hypothesis Density, CPHD)检测前跟踪(Track before detect, TBD)算法能有效解决未知目标数的弱小目标检测跟踪.文章深入研究了CPHD算法, 从标准CPHD滤波的粒子权重更新出发, 结合检测前跟踪的实际, 合理地推导出CPHD-TBD算法的粒子权重更新表达式; 分析了CPHD滤波目标势分布的物理意义, 实现了目标势分布更新计算在检测前跟踪的应用.将CPHD滤波和TBD进行有效结合, 提出了基于势概率假设密度滤波的检测前跟踪算法, 并给出其详细实现步骤.仿真实验证明提出的CPHD-TBD算法与现有概率假设密度检测前跟踪(PHD-TBD)算法相比, 能更详细地传递目标分布信息, 从本质上改变了PHD-TBD对目标数估计的方式, 能更准确稳定估计目标数, 实现了对目标的发现和状态准确估计, 性能明显更优.     

对合成孔径雷达的随机移频干扰

本文分析了传统移频干扰对合成孔径雷达(SAR)的干扰效果,针对固定移频干扰只能形成点目标或线目标干扰的局限,提出了一种改进的移频干扰新样式——随机移频干扰。理论分析表明脉间去相关的随机移频干扰经SAR距离向和方位向处理,成像输出为距离上占据一定宽度的似噪条带,可用于压制分布目标,克服了固定移频干扰的局限。文中实验部分比较了脉间去相关随机移频干扰和现有的SAR压制干扰样式——噪声干扰和距离调频率脉间去相干干扰的干扰性能,验证了该干扰的有效性。     

基于D-S证据理论多传感器信息融合的辐射源及平台识别

本文深入研究了基于D-S证据理论的多传感器信息融合方法,将其应用于单个辐射源识别,并在此基础上将其推广到辐射源平台识别,提出了一种应用于平台识别的可行方法,仿真结果表明,这种基于D-S证据理论信息融合识别方法是适用有效的.     

基于标签多伯努利滤波器的机动小目标检测前跟踪

标签多伯努利(LMB)滤波器在传统多伯努利滤波器基础上引入标签空间,能够实现真正意义上的多目标轨迹级滤波.文章对红外小目标的运动和量测进行建模,将标签多伯努利应用到红外小目标检测前跟踪领域.在此基础上,为了实现对运动模型时变目标的检测前跟踪,将交互式多模型(IMM)与LMB检测前跟踪算法相结合,提出IMM-LMB检测前跟踪算法.此外,给出了该算法的序贯蒙特卡罗实现.仿真结果表明,所提算法能够从输入的原始图像中直接实现轨迹级多目标检测和跟踪,且能够在线更新多模型概率,更好的适应多机动目标场景.