利用InSAR生成DEM技术现状及发展趋势

介绍了InSAR生成DEM的基本原理以及数据处理流程,概述了利用InSAR生成DEM技术研究现状,并对今后的发展趋势进行了分析。     

加性噪声条件下的UKF算法

UKF算法是广泛应用的非线性滤波方法之一,在加性噪声条件下,根据是否状态扩展和是否重采样有四种实现方式.从算法精度、适应性和计算效率等方面进行了理论分析和仿真计算,证明适当选择滤波器参数,常用采样策略下,状态扩展与非扩展的UT变换结果相同,但后者的计算效率较高;加性测量噪声条件下,扩展与非扩展UKF可获得相同的滤波结果;加性过程噪声条件下,扩展与非扩展UKF仅能获得相同的状态预测结果;重采样不总是构建滤波器的必要环节,但理论分析和仿真计算发现了重采样对滤波器增益的自适应调节能力,指出其在状态偏差或未知机动模式较大时对改善滤波器收敛性和精度有重要贡献.在此基础上,给出了实际应用中的滤波器设计准则:对于加性测量噪声宜采用非扩展方式;对于加性过程噪声,状态偏差或机动较小时宜采用扩展或非扩展的非重采样方式,系统状态偏差或机动较大时宜采用非扩展的重采样方式.性能分析方法和系统设计准则对研究其它的滤波器同样有参考价值.     

星载合成孔径雷达高精度快速定位方法

星载合成孔径雷达(SAR)定位是其影像应用的基础, 研究高效能的定位方法对促进SAR 影像应用具有重要意义. 从SAR 成像机理出发, 分析揭示了SAR 成像几何的两个基本特性, 并对两个特性的合理性进行了论证. 基于此, 提出了一种高精度快速定位解算方法. 针对目前国际上最为典型的四种SAR 卫星, 德国TerraSAR-X、意大利COSMOSkyMed、日本ALOS-PalSAR 和加拿大Radarsat-2 进行了精度分析, 结果表明本文方法的精度完全能够满足这四种卫星的实际需求. 最后, 利用TerraSAR-X 聚束模式SAR 实测数据进行快速定位处理, 性能评估结果表明在极大降低运算量的情况下保持了极高的定位精度, 验证了方法的高效性和正确性.     

基于相对系统误差估计的组网雷达点迹融合技术

雷达组网点迹融合系统中,雷达系统误差的存在导致雷达点迹的空间配准精度不能满足数据关联和点迹融合的需求。提出一种基于相对系统误差估计的组网雷达点迹融合技术,即将各雷达观测统一到本地雷达的系统误差基准上,以实现精确的点迹空间配准。这种融合技术能提高融合航迹的精度,改善多目标环境下数据关联的正确率,并且当本地雷达功能失效时,融合中心可以采用远方雷达点迹进行补盲,实现精确的航迹维持。仿真实验验证了以上结论。     

基于深度加权的稳健Kalman滤波方法

在分析粗差对Kalman滤波器性能影响的基础上,通过将滤波新息的加权方式改进为深度加权平均,提出了一种基于Kalman框架的新型的稳健滤波算法.该算法仅需引入一个样本深度及权函数的计算步骤,无需针对测元的粗差检择,直接调节各测元对滤波状态的贡献.深度加权滤波扩展了传统Kalman滤波的最小均方误差优化准则,充分利用了不同测元间的相关性和测元与状态的相关性,可以有效降低含粗差数据对滤波结果的影响程度.在稳健性分析的基础上,数值算例验证了算法的可行性和有效性.     

空间目标跟踪的融合系统设计

空间目标测量手段逐渐多样化,融合处理技术是降低测量信息不确定性影响,获得稳健、高精度目标跟踪结果的重要方法。基于运动建模、实时滤波和多传感器数据融合思想,建立了完整的空间目标跟踪数据处理流程。根据获取时间散乱、误差成分复杂和覆盖范围不均衡等测量信息不确定性对各处理环节的影响,设计了稳健的融合估计方案。在此基础上,综合设计了一个空间目标跟踪系统。系统采用模块化的实现结构,以提高算法兼容性和任务扩展能力。计算实例验证了系统的性能。     

单步延迟无序量测滤波算法的最优性分析

不同的通信时间延迟和量测预处理时间，导致在实际的集中式多传感器融合跟踪系统中，常会出现多传感器量测数据不能按正常时序到达中心处理器的无序量测（OOSM）现象，中心处理器处理这类无序量测数据时将遇到负时间更新问题．针对单步延迟无序量测更新问题，从理论上分析了Bar-Shalom提出的A1算法的最优性，指出其最优性与过程噪声的离散化模型有关，证明A1算法在过程噪声直接离散化模型（DDM）下不是最优的，它仅是过程噪声连续离散化模型（DCM）下的最优滤波算法．提出了DDM条件下的一种改进算法，它能获得比A1算法更高的无序量测滤波精度．提出了一种与过程噪声离散化模型无关的最优无序量测滤波算法，此算法在两种过程噪声离散化模型下都能达到有序量测处理时的滤波精度．对两个新算法的滤波性能进行了理论分析，采用Monte Carlo计算机仿真实验比较了新算法和有序量测处理时的滤波结果，验证了新算法的有效性．     

航迹相关与融合的性能评估

多传感器多目标航迹相关与融合的性能评估是数据融合系统的重要组成部分 ,但多年来国内外一直缺乏一套可被广泛接受的反映融合系统性能的指标体系。提出一种计算航迹纯度的方法 ,解决了融合航迹与目标真实轨迹的关联这一关键技术难题。并在此基础上 ,对航迹相关与融合的性能需求加以分析 ,建立了一组用于性能评估的较为完备的指标体系。该技术已成功应用于实际的数据融合测试与评估仿真系统中     

一种面向IDL的分布式并行方法

应用IDL系统中可调用IDL的开发机制,结合MPI技术,提出一种面向IDL的分布式并行方法。该方法既能有效利用IDL开发方便的优点,又能使IDL程序在分布式集群计算机系统上实现并行,具有很高的实用价值,最后作者以分布式小卫星雷达仿真系统中InSAR相位图降噪滤波算法的IDL程序并行化为例验证了方法的高效性。     

具有等式约束的滑动多项式建模方法

滑动多项式是广泛应用的动态系统建模方法,如何有效利用先验信息(也称为附加信息或约束信息)是改善多项式模型性能的有效途径.鉴于可转变成等式约束条件的附加信息的广泛应用,提出了带等式约束项的滑动多项式的两阶段建模方法.在理论分析的基础上,以空间目标跟踪为例,进行了算法的数值验证.该方法只需在原无约束模型的迭代格式上增加一个修正步骤,实现简单,且具有良好的可观测性、收敛性、估计精度和计算效率.文中的模型并未针对特定系统,稍加调整,可直接应用于一般非线性系统的状态建模.此外,这里的性能分析方法对其他建模方法的性能预测也同样具有参考价值.