双基地雷达前向散射地表杂波统计特性分析

本文通过对杂波实测数据的处理,利用高斯分布模型、指数分布模型、幂指数分布模型及高阶AR等分布模型,得到了双基地雷达前向散射地表杂波概率分布和功率谱分布的数学模型;并从统计理论上解析地推导了杂波统计模型对目标检测性能的影响.基于估计的概率分布、功率谱分布数学模型及广义匹配滤波理论,实现了前向散射地表杂波的有效抑制与目标运动参数的精确估计,并利用实测数据进行了验证.     

基于贝叶斯背景模型的免携带设备目标定位算法

免携带设备目标定位不需要目标携带任何电子设备或标签来对人或其他物体进行定位。针对现有射频层析成像算法在多径环境中定位精度不理想的问题,提出了一种基于贝叶斯背景模型的定位算法。该算法首先将斜拉普拉斯分布和贝叶斯理论相结合来建立贝叶斯背景模型,用于排除冗余链路;然后对接收信号强度的变化值进行加权处理,从而减小多径效应对目标定位的干扰;最后引入目标位置的后验估计均值对目标位置进行修正,提高定位精度。实验结果表明,该定位算法具有可行性和有效性。     

视频序列中运动目标自动提取的研究

本文提出了一种从彩色视频序列中,有效分割运动目标的算法。首先将当前帧图像和背景参考图像在YUV彩色空间中进行距离差分得到距离差分图像,然后根据差分图像直方图的单峰聚集特性,提出了基于直方图的自适应聚类分割算法;对分割后的二值图像采用图像形态学方法去除无用的噪声斑点,并根据得到运动模板,提出了背景参考图像的更新策略。实验结果表明这是一种简单、有效的运动目标提取方法。     

新型多基线DInSAR地表形变监测技术研究动态

合成孔径雷达干涉测量（InSAR）是一项广泛采用的雷达遥感测量技术,可以获取大区域、长时间、毫米级的地表形变监测,是SAR图像应用研究的热点。从InSAR技术监测地表形变时面临的问题出发,分析了近年来多基线DInSAR方法的新进展,论述了相干目标算法\,分布目标算法及SAR层析成像技术等在监测地表运动时的原理及技术应用,详细讨论了DInSAR地表形变监测由二维参数研究发展至三维、四维空间,由城区发展至广阔非城区地表监测的发展趋势。     

基于轮廓特征的场景动态目标实时分类研究

针对动态场景目标的分类问题,提出一种基于轮廓特征的运动目标分类方法.通过构建多种轮廓特征相结合的特征向量模型来描述动态目标,作为分类器学习判别的基础.该方法首先通过混合高斯模型提取出视频中的动态场景目标,经图像形态学的处理,获得较为精确的动态场景目标轮廓图像,然后使用特征向量模型提取轮廓的相关特征作为分类器学习判别的依据,并得到最终分类结果.以常见的运动目标汽车、行人、自行车作为分类类别进行实验.结果表明该方法有较高的分类精度,且具有实时性好,易于实现的特点.     

基于混沌变量的LQR控制器权矩阵优化设计

针对线性二次最优控制中加权矩阵难以确定的问题,引入一种系统瞬态响应这一具有直接工程意义的品质指标,提出基于logistic混沌变量的LQR权矩阵优化设计方法,为改善混沌变量大范围寻优效果不明显的不足,引入了混沌局部细搜索,找出全局最优值.根据该方法确定加权阵设计的最优控制器,可实现闭环系统具有所期望的动态特性,能保证闭环系统的渐进稳定性,且具有较大的稳定裕度.最后,通过一个SISO三阶系统的仿真实列,表明了该方法的可行性和优越性.     

辐射限制下有源无源协同跟踪技术

为了提高作战飞机的隐蔽性,提出了一种辐射限制下有源无源传感器目标跟踪与协同管理的方法,给出了基于辐射控制的机载多传感器系统协同跟踪方法.利用跟踪过程中目标残差范数与门限的比较结果,判断雷达开关机,用序贯和IMM(interacting multiple model)联合滤波算法对目标进行跟踪.对利用该方法的机载多传感器目标跟踪性能进行了仿真分析,仿真结果证明了该方法的合理性和有效性.     

基于传感器多模式调度的智能目标跟踪算法

智能目标具有反跟踪的特性,其运动状态的改变与跟踪传感器的工作模式相关.为了实现对智能目标的有效跟踪,文中提出一种基于传感器多模式调度的交互多模型跟踪算法.首先,为智能目标构建混合多模型集,描述其与传感器模式相关的智能运动特性;其次,提出一种传感器多模式调度策略,综合考虑了一步预测的目标跟踪误差、二步预测的目标运动趋势误差以及传感器模式的辐射代价3方面因素,据此构建传感器多模式调度的目标函数;最后,将传感器多模式调度与交互多模型跟踪算法相结合,通过"模式调度→交互跟踪→模式调度"的闭环结构,提高了对智能目标跟踪的自适应性.仿真结果表明,与选择固定传感器模式的方法和基于近视策略的传感器模式调度方法相比,文中方法实现了对智能目标的持续精确跟踪.     

粒子初始化方法在雷达目标跟踪中应用

粒子滤波技术通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法实现递推贝叶斯滤波,适用于非线性目标运动模型、非高斯噪声的目标跟踪。在实际应用中,初始粒子选取的精度对滤波效果往往会造成很大的影响;本文将竞争策略应用于初始粒子的选取,通过初始观测值生成若干粒子群,并在滤波初始阶段统计各粒子群中的有效粒子数量,最后选择有效粒子数量最多的粒子群构造初始化粒子。仿真结果表明,本算法可以提高初始粒子选取的精度,从而改善滤波效果。     

基于改进庄家法则的多目标进化算法

非支配集的构造方法是多目标进化算法中最重要的问题。在用庄家法则构造非支配集时,若非支配个体较多,由于需要进行多轮比较,所以算法的计算复杂度较高。在庄家法则中引入一个副庄家,用以减少下一轮比较个体的个数,从而最终减少比较的轮数。数值实验表明：改进后的算法具有较高的运行效率。