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。     

MEMS陀螺仪冗余配置故障检测方法

针对姿态测量系统的可靠性问题,提出了一种冗余配置方式的微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)陀螺仪故障检测方法。首先,基于三轴MEMS陀螺仪研究了冗余配置的形式,给出了相应的故障评价函数,并给出了最优配置角度的计算方法;其次,根据冗余配置建立陀螺仪故障检测数学模型,设计了MEMS陀螺仪硬故障检测方法,并进一步证明了陀螺仪的软故障和陀螺仪输出噪声的相关性,通过最大似然估计给出了软故障检测判决函数;最后,利用自主构建的故障检测硬件平台进行了实验验证,成功实现了对发生硬故障及软故障陀螺仪敏感轴的检测。该方法将MEMS陀螺仪的冗余配置扩展到了敏感轴水平,提高了MEMS陀螺仪的数据利用率,增加了系统可靠性。     

曲线合成孔径雷达中散射点三维特征提取方法

为了减少曲线合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)的成像算法计算复杂度,提出一种有效的目标三维特征提取方法。该方法基于松驰思想逐个提取散射点的三维特征,并利用散射点的距离参数与垂直于距离方向上参数(方位和高度)之间的弱耦合性将散射点位置估计解耦为顺序估计。由于采用了一系列的低维优化过程来获得所有散射点的参数估计,该方法具有较低的运算代价。仿真结果表明:该方法可以有效地对三维目标成像,且参数估计性能与其他曲线SAR成像算法相当。所以该算法在降低计算复杂度的同时并未造成性能上的损失。     

面向移动点的稳健动态Delaunay三角剖分技术

动态Delaunay三角剖分（Delaunay triangulation, DT）技术可应用于空中目标冲突检测领域,从而有效降低检测算法的计算复杂度。针对计算复杂度降低带来的检测可信度问题,提出一种面向移动点的Delaunay网格拓扑动态维护算法,通过实时维护网络拓扑结构确保检测可靠性,并利用局部优化技术（local optimization procedure, LOP）进一步降低计算复杂度。理论分析和实验结果都表明,算法有效地兼顾了计算复杂度和检测可靠性,是一种稳健的动态Delaunay三角剖分技术。     

相似目标识别的投影子空间构造方法

基于值空间投影的合成孔径雷达目标识别技术要求不同目标的值空间的交集应尽可能小。然而,对具有相似形态及结构的目标进行识别时,相应目标的值空间存在较大的交集部分,影响识别性能。通过约束投影空间与值空间的关系,提出一种有效构造投影空间的方法。该方法可以增大相似目标在投影空间投影的差异,提高目标识别性能。实验结果表明,本文方法构造的投影空间增大了不同目标间的可分性,识别性能及识别效率明显优于其他经典识别方法。     

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。     

基于奇异协方差矩阵的谱估计方法

为了解决秩亏RCF(robust Capon filter-bank)谱估计方法的估计性能不稳健问题,提出一种基于奇异协方差矩阵的谱估计方法.该方法根据空间约束和导向矢量误差约束获得相应的窄带滤波器,并利用其对Capon滤波矢量进行滤波得到谱估计.仿真结果表明: 在采样协方差矩阵奇异的情况下,该谱估计方法获得的谱估计在精度及分辨率上均明显优于秩亏RCF谱估计方法.该方法是一种可以利用少量快拍进行谱估计的有效方法.