基于粒子群优化的圆阵列波束形成方法

围绕均匀圆阵列(uniform circular array, UCA)在波束形成中存在的波束主瓣宽、旁瓣电平高的问题,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的圆阵列波束形成方法。通过对UCA的输出信号进行模式空间变换,将UCA数据转换为虚拟均匀线阵数据形式。利用PSO算法充分挖掘均匀线阵各阵元间数据信息,进行阵元拓展,从而实现阵列阵元数及孔径尺度的增加,实现降低阵列波束主瓣宽度及旁瓣电平的目的。实验结果表明,在适当增加计算复杂度的前提下,利用PSO算法对阵列进行阵元拓展可以显著地提高波束形成质量,且适用于自适应波束形成。     

分布式无源定位技术的定位精度提高方法

为了提高无线传感器网络在无源定位时的定位精度,提出一种基于偏移圆圆心估计的定位误差校正(positioning error correction, PEC)算法。在PEC算法中，利用两步定位法在传感器获取的目标距离信息中获得的目标位置估计作为初值。在极坐标系中，将沿极径方向的固定偏移量引入到测距残差中形成偏移圆。利用偏移圆圆心的位置矢量对目标位置初始估计进行校正,从而获得更精确的目标位置估计。与经典分布式无源定位算法相比, PEC算法对传感器布局具有更强的适应性和更高的精度,在不同的传感器测距精度下均有较优异的性能,具有良好的工程应用前景。     

基于动态三角剖分的潜在冲突筛选方法

围绕动态Delaunay三角剖分(dynamic delaunay triangulation,DDT)方法难以对空域动态三角剖分中产生的反转三角形实现稳定局部更新问题,提出以顺序的点删除与点增加的局部更新方式替代反转三角形的局部更新方式的改进方法。实验结果表明,改进的DDT方法获得的潜在冲突航空器数目与空域内航空器密度无关,且具有更低的局部更新时间复杂度和稳健性。改进的DDT方法更稳健,更适用于空管指挥系统的潜在冲突筛选任务。     

分布式无源定位技术的定位精度提高方法

为了提高无线传感器网络在无源定位时的定位精度,提出一种基于偏移圆圆心估计的定位误差校正(positioning error correction, PEC)算法。在PEC算法中，利用两步定位法在传感器获取的目标距离信息中获得的目标位置估计作为初值。在极坐标系中，将沿极径方向的固定偏移量引入到测距残差中形成偏移圆。利用偏移圆圆心的位置矢量对目标位置初始估计进行校正,从而获得更精确的目标位置估计。与经典分布式无源定位算法相比, PEC算法对传感器布局具有更强的适应性和更高的精度,在不同的传感器测距精度下均有较优异的性能,具有良好的工程应用前景。