基于遗传算法的TDOA定位系统的最优布站算法

为提高到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位系统的定位精度,提出了利用遗传算法(genetic algorithm,GA)寻找规定平面区域内TDOA定位系统的最佳布站策略,其所遵循的最佳布站原则是使得定位的目标空间的定位误差的Cramer-Rao界的平均值最小。对GA的站点位置编码和适应度函数的选择进行了研究,在此基础上提出了GA的寻优布站算法。仿真结果表明,该算法的寻优布站结果接近于系统的最优布站。     

改进的自适应遗传算法在TDOA定位中的应用

针对无线通信到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位技术位置解算为复杂的非线性方程最优化问题,采用实数编码遗传算法,提出了改进的自适应遗传算法。该算法设计了自适应交叉率和变异率的计算公式,考虑了随着进化代数增加种群的整体变化,同时考虑了每代种群不同个体适应度的作用,并引入最优保存策略防止优良个体的破坏,能有效产生新的个体进而摆脱局部最优值的搜索达到全局最优解。仿真结果表明,改进的遗传算法性能稳定,进化收敛速度和TDOA定位估计精度都有较大的提高。     

基于TOA和TDOA的三维无源目标定位方法

提出了一种基于到达时间(time of arrival, TOA)和到达时间差(time difference of arrival, TDOA)的空中运动平台对目标高精度三维定位的无源定位方法。该方法使用3个辅站信号到空中运动平台的TOA以及辅站位置确定空中运动平台自身的位置,然后依据目标散射回波到达各个辅站与空中运动平台的TDOA确定目标的位置。分析了三维TDOA目标定位模糊产生的原因,提出了一种无模糊的高精度TDOA目标位置求解算法。仿真结果表明,该算法比经典的TDOA定位算法精度高,而且不存在定位模糊,从而验证了该空中运动平台对目标进行无源定位方法的有效性以及正确性。     

干扰源定位中到达时间差参数估计方法

卫星干扰源定位技术的关键之一是定位参数的测量。目前传统的定位时延估计算法无法满足在低信噪比环境下的到达时间差(time difference of arrival, TDOA)参数估计。为了进一步提高定位性能,提出了基于四阶累积量的最小均方误差算法(least mean square algorithm based on fourth-order cumulant, CUM-LMS),在使用四阶累积量进行时延估计的基础上,提取峰值信息,计算均方误差,得到准确的TDOA参数。实验结果表明,所提出的算法有效地提高了时延参数估计的性能。     

GAPSO：一种高效的遗传粒子混合算法及其应用

在粒子群算法和遗传算法融合的基础上提出了一种新的算法(GAPSO).该算法模仿自然界的个体成熟过程,对遗传算法中的每一代群体中的优秀个体,采用粒子群算法获得进一步的提高,使算法获得比遗传算法和粒子群算法更加好的优化效果.在FCRNN设计应用中表明该算法确实比遗传算法和粒子群算法有更加好的效果.     

基于射频识别的室内定位系统算法研究

针对无源射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)定位问题,在对比分析基于信号到达角(Angle Of Arrival,AOA)和信号到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)2种定位算法的原理和优缺点的基础上提出了无源超高频(Ultra High Frequency,UHF)RFID室内定位混合方法,该方法以AOA定位算法为核心,融入了 TDOA算法时间差的思想,并使用步进电机代替天线阵列,以一定的角速度带着UHF RFID阅读器绕轴旋转扫描标签以估算待定位标签的位置.仿真结果表明:该室内定位混合方法的精度优于以上任何一种单独的定位算法,是一种更加有效、定位更加精确的技术手段.     

基于模拟退火遗传优化的正交小波盲均衡算法

在分析基于正交小波变换的盲均衡算法和遗传算法理论的基础上,提出了基于遗传优化的正交小波盲均衡算法（GA-WTCMA）。该算法将遗传算法引入到正交小波盲均衡算法（WTCMA）中,利用遗传算法的全局搜索特性,对均衡器权向量进行优化,以降低WTCMA局部收敛的可能性,减小稳态误差,并针对遗传算法的局部搜索能力差,在遗传算法中嵌入模拟退火思想,得到了基于模拟退火遗传优化的正交小波盲均衡算法（SA-GA-WTCMA）,纠正了遗传算法的早熟现象,进一步减小稳态误差,加快了收敛速度。水声信道仿真结果,验证了该算法的有效性。     

基于CAF相参积累的多载波信号时频差估计算法

多载波信号具有丰富的频域信息,相参积累能够拓宽信号的有效带宽,克服单载波信号带宽窄导致时差(time difference of arrival,TDOA)、频差(frequency difference of arrival,FDOA)参数估计精度不高的问题。以多载波信号的检测定位为背景,研究了基于多个载波信号互模糊函数(cross ambiguity function,CAF)相参积累的TDOA/FDOA参数估计算法,为多载波信号的无源定位提供高精度的定位参数估计方法。基于接收信号模型,推导了多载波信号的互模糊函数,从TDOA/FDOA两个维度分析了不同载波信号CAF的相位关系,通过相位补偿实现了多载波信号CAF的相参积累,并从理论上分析了TDOA/FDOA参数估计的性能改善情况。蒙特卡罗仿真表明,提出的多载波信号相参积累TDOA/FDOA估计算法性能明显优于单载波信号的估计性能,性能改善情况与理论分析一致。     

基于改进BA网络的遗传算法

遗传算法是基于生物进化论设计的一种自然启发式算法,在众多领域都有广泛应用。目前对于遗传算法的研究主要集中于:遗传算法的理论研究、遗传算法的改进及应用。复杂网络是研究由众多个体组成的集体行为和个体间关系的有力模型。为了改进遗传算法性能,在已有的复杂网络与遗传算法相结合的成果基础上,提出了一种基于改进BA网络的遗传算法,实现了对网络结构进一步的改进,并改进了传统遗传算法的选择策略以及为了应对网络中节点的递增采用的种群规模自适应策略,通过数值实验验证了改进算法的性能,结果表明改进算法对于不同类型的函数的寻优能力要优于基本遗传算法以及基于普通BA网络的遗传算法。研究结果对于遗传算法的改进具有一定指导作用。     

利用混沌搜索全局最优解的一种混合遗传算法

首先系统分析了遗传算法与其它算法混合的几种策略 ,详细讨论了遗传算法与混沌优化算法的混合问题后 ,给出一种新的混合遗传算法。仿真结果表明 ,新算法能在很短的时间内 1 0 0 %地搜索到全局最优解     

多水听器分布式扩展Kalman滤波融合算法

数据融合是信号处理领域非常引人注目的问题。在极坐标系下改进了直角坐标系下的扩展Kalman滤波算法,利用多传感器融合的基本理论,提出了用于水下目标的多水听器分布式扩展Kalman滤波融合算法。分别在目标不发生规避和目标发生规避两种情形下进行了仿真实验。结果表明,所提出的融合算法具有很好的跟踪性能,非常适合于工程的实际应用。     

长基线测向交叉被动定位算法坐标变换误差的研究

在长基线测向交叉被动定位系统中 ,由于各被动接收站的站间距比较大 (几十公里 ) ,所以必须考虑地球曲率对利用各站角度测量数据定位算法精度的影响。本文利用GPS对各接收站进行三维定位 ,并推导了各接收站的测量数据从本地坐标系到绝对坐标系的变换公式 ,由此进一步推导了考虑地球曲率影响的、便于工程应用的长基线测向交叉定位算法 ,并通过仿真计算证明了其定位精度比传统的测向交叉定位算法有较大的提高     

基于量测转换方法的概率数据关联算法

针对在使用雷达跟踪目标应用中,目标运动模型通常线性地建模在直角坐标系内,而量测数据由传感器获得的实际情况,提出了基于量测转换方法的概率数据关联算法。推导了该算法中相关的滤波估计、滤波误差协方差和数据关联概率,并且提出了跟踪门的确定方法。仿真结果表明了新算法的可行性和有效性。     

三维残缺数据的神经网络修补方法

针对常用的三坐标测量设备在对物体表面采样时造成的局部区域数据残缺问题，提出了一种三维残缺数据的多层感知器神经网络修补方法。该方法首先用矩形框在残缺数据的边界附近获取样本点集，并以其最小二乘拟合平面为基础建立局部坐标系；然后，在此局部坐标系下，将训练后的MLP网络仿真曲面用于残缺区域数据点重采；最后，将重采点集经坐标反变换后去替代原始点云数据中的样本点集。仿真和真实残缺数据的修补实验结果表明，此方法具有较高的修补效率和精度，可获得满意的修补效果。     

基于新型的递归BLUE滤波器的IMM算法

雷达跟踪机动目标时，目标运动常被建模在直角坐标系内，同时目标量测可在传感器坐标系下获得。量测转换技术已被广泛使用在这类问题中，它使得卡尔曼滤波器得以应用于跟踪任务中。但上述技术忽视了卡尔曼滤波器的前提假设条件。提出一种基于新型递归BLUE滤波器的交互作用多模型算法，能近乎最优地估计出直角坐标系下的目标运动状态，同时保持传感器坐标系内所固有的量测误差。通过仿真，将它与基于传统的量测转换方法的交互作用多模型算法进行比较，表明了该算法的有效性和优越性。     

三维数字地形环境中雷达作用范围表现研究

雷达电磁态势的三维表现是未来数字化战场的必然要求。以极坐标系下自由空间中雷达作用范围表现为基础,结合笛卡尔坐标系下的地形网格设计了采样方法以及快速坐标变换算法,在获取三维数字地形中高程及其他相关参数的前提下,给出了地形环境影响下三维雷达作用范围表现算法,该算法同样适合于虚拟战场环境中雷达作用范围的表现,为用户决策提供支持。     

离散事件动态系统仿真的递阶算法

本文在大系统分解-协调原理的基础上提出了一种离散事件动态系统仿真的两级递阶算法。这种方法首先将离散事件动态系统(DEDS)分解为N个互相关联的子系统,然后,下级对N个子系统进行仿真,上级协调子系统间的同步运行。文中对系统的分解原则进行了探讨,并对其正确性进行了证明。     

Multiframe track-before-detect method based on velocity filtering in mixed coordinates

In this paper, a velocity filtering based track-before-detect algorithm in mixed coordinates is presented to address the problem of integration loss caused by i...     

引入测速信息的雷达导引头无偏转换跟踪方法

为了满足先进地空导弹对精确弹目交会信息的需求,基于自适应卡尔曼滤波算法,提出了一种引入测速信息的雷达导引头无偏转换跟踪方法。在当前统计模型的基础上,利用递推遗忘最小二乘法估计当前加速度,得到了状态方程。在雷达测量模型的基础上,分析了极坐标系下与笛卡尔坐标系下位置、速度信息的无偏转换关系,推导了无偏转换量测误差协方差矩阵真实值和利用量测信息估计真实值的表达式,得到了量测方程。通过滤波得到的状态和误差估计信息,改进了真实无偏转换量测协方差矩阵的估计算法。仿真结果验证了所提跟踪方法在滤波精度和跟踪速度上的良好性能。     

机动目标状态估计

本文研究适用于综合火力／飞行控制系统要求的机动目标状态估计的算法问题。通过选取直角坐标及伪测量量构成扩展Ｋａｌｍａｎ滤波。在此基础上，提出采用距离通道冗余滤波以提高距离通道的滤波精度，同时，得到了改善其它估计量精度的一种算法。通过综合火力／飞行控制系统的ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ仿真表明，该算法具有很好的性能。