THE ML BEARING ESTIMATION BY USING NEURAL NETWORKS

This paper proposes a neural network to implement the maximum likelihood bearingestimation algorithm in real time.We show both analytically and by simulation that this neuralnetwork is guaranteed to be stable and to provide the maximum likelihood bearing estimationwithin an elapsed time of only a few characteristic time constants of the network.As a result,this proposed neural network is satisfactory for real-time hearing estimation.     

对断续点迹的速度模糊聚类航迹起始研究

由于RCS随照射姿态异常分布和地物遮蔽等影响,常规雷达探测这些目标的点迹将出现断续.数据处理系统用传统方法判断断续点迹是否关联的难度增大,航迹起始率低,且容易漏情.结合目标的运动特性,提出一种适用于断续点迹条件下雷达网航迹起始的速度模糊聚类法.实验表明,该算法航迹起始成功率高、虚假航迹占有率低、运算实时性显著提高.     

深空通信中的线性Log-MAP算法

Turbo码由于具有逼近香农信道容量限的性能,已经被CCSDS标准采纳。译码算法是Turbo码译码的关键组成部分,也是影响其性能的关键因素,而MAP类译码算法以其优越的性能成为译码算法的主体。在对MAP类译码算法的译码复杂度和性能仿真对比、分析的基础上,针对深空通信中的低信噪比、低误比特率的要求,提出一种线性Log-MAP算法方案,该方案在保证性能损失尽可能小的前提下,有效降低了计算复杂度,适用于深空通信的实际要求。     

MTP2研究及实现

MTP2是No.7信令的链路层协议,它在2个邻接的信令点之间建立信令链路,保证高层信令消息的可靠传送。首先介绍了No.7信令的各种信号单元,明确了MTP2协议要处理的信号单元;然后对MTP2协议的各种功能结构进行了研究分析。在实现上,由于不同的硬件平台对MTP2协议支持的程度不同,提出了3种不同的MTP2实现方法。并从软硬件分工、CPU占用率、实现复杂度和多信令链路支持等方面对不同实现方法进行了分析对比。     

一种基于循环平稳的Chirp信号相位参数估计迭代算法

该文研究了噪声中Chirp信号相位参数的估计问题,介绍了计算简便的循环平稳法,并针对其缺陷,提出了一种基于循环平稳的迭代估计算法。该迭代算法保持了循环平稳法计算复杂度低的优点,且降低了误差传递效应,提高了相位参数估计精度,增大了可估计的相位参数取值范围。仿真结果表明,所提出的参数估计迭代算法的性能优于普通的循环平稳法。     

迭代扩展卡尔曼粒子滤波器

提出了一种基于迭代扩展卡尔曼的粒子滤波新方法．该方法利用迭代扩展卡尔曼滤波的最大后验概率估计产生粒子滤波的重要性密度函数,使重要性密度函数能够融入最新观测信息的同时,更加符合真实状态的后验概率分布．仿真结果表明,提出的迭代扩展卡尔曼粒子滤波的估计性能要明显优于标准的粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和unscented 粒子滤波．     

多站测角的最小二乘交互多模型跟踪算法

在多站测角的被动目标跟踪中,目标的状态与角度量测值之间存在非线性关系,现有的方法主要是对其进行线性化,但线性化过程会带来滤波精度的下降,甚至会产生滤波发散而丢失目标．针对这一问题提出一种新方法,采用最小二乘法对多个观测站测得的目标角度信息进行融合,估计出目标的状态,将状态估计作为卡尔曼滤波的伪量测,然后采用交互多模型算法跟踪机动目标．仿真结果表明该方法可实现多站测角机动目标的跟踪,其跟踪误差远小于现有的跟踪方法．     

一种新的红外弱小运动目标检测算法

为检测强杂波背景中的红外弱小运动目标,提出一种基于Power-Law检测器的目标检测新方法．利用图像中弱小目标经过时像素点灰度值有起伏变化这一特点,将其看作是一种弱瞬态信号,利用Power-Law检测器对瞬态信号良好的检测性能,实现对弱小运动目标的检测．仿真结果表明该算法能够可靠地检测出信杂比(SCR)大于1的弱小运动目标．     

强跟踪输入估计概率假设密度多机动目标跟踪算法

针对多机动目标跟踪中,目标数目未知及加速度不确定的问题,提出一种强跟踪输入估计（modifiedinputestimation,MIE）概率假设密度多机动目标跟踪算法．在详细分析算法的基础上,通过引入强跟踪多重渐消因子,以不同速率实时调节滤波器各个通道的预测协方差及相应的滤波器增益,从而实现MIE算法对加速度未知或发生人幅度突变的机动目标白适应跟踪能力;并将该算法与概率假设密度滤波算法有效结合,町以较好地跟踪未知数目的多机动目标．仿真结果表明,新算法比传统的多机动目标跟踪算法具有更岛的跟踪精度,且具有较好的实时性．     

基于三阶累积量的红外弱小运动目标检测新方法

为检测强杂波背景中的红外弱小运动目标,提出了一种基于三阶累积量的检测新方法.该方法利用图像中目标经过时像素点灰度值有起伏变化这一特点,将其看作是一种非高斯弱瞬态信号,通过构造三阶累积量对其进行检测.此三阶累积量估计中的去均值处理同时实现了背景杂波的抑制,较好地改善了信杂比(SCR),提高了单帧检测性能.实验表明,该方法能够有效地抑制强杂波背景,在SCR>1时,能可靠检测目标.