基于Riccati方程的稳态传感器分配算法研究

采用协方差控制策略 ,建立了传感器分配的最优化模型 ,提出一种基于Riccati方程的稳态传感器分配算法。在预先给定稳态期望协方差的情形下 ,该算法通过求解Riccati方程计算出各种传感器组合的效能 ,并选择使目标函数值最小的传感器组合进行分配。该算法可以独立于跟踪循环之外预先计算好传感器分配方案 ,因而是一种离线的分配方法。给出了应用该方法的具体步骤 ,通过仿真实验验证实了该算法的有效性     

二维GTD模型参数估计的PQ-FB-2D-ESPRIT算法

二维基于旋转不变技术信号参数估计(2D-estimating signal parameter via rotational invariance techniques, 2D-ESPRIT)算法是估计几何绕射理论(geometric theory of diffraction, GTD)模型参数的一种经典算法,但在信噪比较低的条件下, 2D-ESPRIT算法的参数估计精度明显下降,噪声鲁棒性较差。针对这一问题,提出一种极化平方前后向平滑2D-ESPRIT(polarized-quadratic-forward-backward 2D-ESPRIT, PQ-FB-2D-ESPRIT)算法,有效地提高了算法的噪声鲁棒性与参数估计性能。改进算法利用目标散射回波数据的极化信息,并通过对协方差矩阵平方处理和前后向空间平滑处理,提高了算法的参数估计性能与数据利用率,同时达到了去相关的效果。仿真结果表明,提出的PQ-FB-2D-ESPRIT算法的参数估计性能及噪声鲁棒性要优于经典2D-ESPRIT算法、前后向平滑2D-ESPRIT(forward-backward 2D-ESPRIT, FB-2D-ESPRIT)算法及平方FB-2D-ESPRIT(quadratic-FB-2D-ESPRIT, Q-FB-2D-ESPRIT)算法。基于不同算法估计得到的GTD模型参数对散射中心的定位精度进行比较,进一步验证了改进算法的优越性与有效性。     

一种基于效能函数的传感器管理最优决策模型

提出了一种传感器管理最优决策模型,并以量测前后获得的目标信息增量为该模型中的性能指标,分析了基于最大预测误差协方差的传感器资源分配算法的最优性。分别以IMMKF、基于CV模型的KF、基于CA模型的KF为滤波器进行了仿真研究,结果表明基于IMMKF的预测误差协方差分配算法对于不同运动轨迹目标具有更好的效果。     

复杂地形下传感器网络中传感器的放置模型与算法

有效的传感器放置能改善网络覆盖、减小网络中的通讯量,是传感器组网过程中必须解决的关键问题.研究和分析了不同网格结构的性能,建立了用于传感器放置的地形模型,提出了-种基于矢量地图数据的传感器放置算法.算法以优化传感器数目为目标,将传感器放置在能带来最大有效变化的网格节点上.仿真实际表明,与现有传感器放置算法相比,算法具有更高的效率.     

基于资源流网络优化的鲁棒性项目调度

针对项目执行过程中由于活动拖期导致基准调度计划不断变更的问题,从资源分配的角度构建基于资源流网络优化的鲁棒性调度计划。首先设计拖期惩罚成本指标来衡量调度计划的鲁棒性,并构建以拖期惩罚成本最小化为目标的资源流网络优化动态模型。针对该模型设计MTPC资源流网络优化算法,该算法以活动为基准,采用拖期惩罚成本最小的资源分配方案实现资源在活动节点之间的有效流动,提升调度计划的鲁棒性。最后,为验证MTPC优化算法的有效性和可行性,通过采用蒙特卡罗模拟仿真实验将MTPC优化算法与RRAS,Min-EA和MABO等3种资源分配算法进行对比分析。实验结果表明：MTPC算法在调度计划的鲁棒性,资源分配方案的稳定性以及算法的时间效率上都优于其他3种算法。MTPC算法不仅能快速有效地完成资源配置,还能通过降低活动的拖期风险提升调度计划的鲁棒性,这可以帮助项目管理者构建抗干扰能力较强的基准调度计划。     

概率数据关联滤波器中的采样周期控制

在监视系统中,应用多传感器数据融合理论来提高航迹跟踪性能是以增加计算量为代价的。传感器管理技术的使用可以平衡系统资源和跟踪性能。目前,传感器管理技术的研究主要集中在传感器对跟踪目标的分配上,而对传感器采样周期的控制研究很少。采用方差控制方法可对传感器的采样周期进行控制。在保证跟踪精度的情况下,通过改变传感器的采样周期来减少系统采样次数,以达到减少系统计算量的目的。     

智能隔震结构控制算法Simulink仿真分析

介绍了现有LQG控制算法特点,提出了基于全状态反馈的主动序列最优控制律,与现有LQG控制算法相比序列最优控制算法增益矩阵具有时变的特点。结合一栋五层基础隔震框架结构,对该两种控制方法在传感器正常工作时和染入噪声情况下的控制效果进行Simlink仿真分析,仿真结果表明序列最优控制算法的总体控制效果优于LQG控制算法,且序列最优控制算法具有良好的鲁棒性能。     

高速运动环境下GNSS接收机阵列抗干扰算法

全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)接收机高速运动状态下,干扰信号来向快速变化将导致阵列抗干扰算法性能下降,为此提出了基于干扰加噪声协方差(interference-plus-noise covariance, INC)矩阵重构的零陷加宽算法。首先,依据采样协方差矩阵相邻特征值之比估算干扰信号数目。然后,利用空间谱估计值粗略判定干扰信号来向,并根据零陷展宽需求重新设定干扰区域空间谱估计值。最后,以干扰区域谱估计值为基础重构INC矩阵,求解阵列权矢量。仿真实验表明,相比于其他零陷加宽算法,所提算法在相同展宽下的零陷更深,阵列输出载噪比(carrier to noise ratio, C/N₀)也高出5 dBHz以上。     

高速运动环境下GNSS接收机阵列抗干扰算法

全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)接收机高速运动状态下,干扰信号来向快速变化将导致阵列抗干扰算法性能下降,为此提出了基于干扰加噪声协方差(interference-plus-noise covariance, INC)矩阵重构的零陷加宽算法。首先,依据采样协方差矩阵相邻特征值之比估算干扰信号数目。然后,利用空间谱估计值粗略判定干扰信号来向,并根据零陷展宽需求重新设定干扰区域空间谱估计值。最后,以干扰区域谱估计值为基础重构INC矩阵,求解阵列权矢量。仿真实验表明,相比于其他零陷加宽算法,所提算法在相同展宽下的零陷更深,阵列输出载噪比(carrier to noise ratio, C/N₀)也高出5 dBHz以上。     

SR-CH∞KF用于弹丸飞行姿态测量研究

为提高弹丸姿态测量精度,提出一种基于H∞滤波的平方根容积卡尔曼滤波.该方法通过三轴地磁传感器和陀螺仪组合测量模型,采用欧拉角算法模型减少状态维数并使状态方程呈现线性化,可以减少计算量.该方法可以适用于量测噪声不确定的情况,引入新息序列不断修正误差限定参数来更新量测噪声估计值,可以提高滤波的精度和鲁棒性.奇异值分解能够保...     

基于多敏感器信息融合的卫星自主导航方法研究

直接敏感地平的天文导航方法简单、可靠,其导航精度主要取决于地球敏感器精度,因此导航精度相对较低.间接敏感地平利用星敏感器观测折射星得到地平信息,但是由于折射星数量有限且观测时段较短,所以不能连续、长时间地提供观测信息.因此提出一种在直接敏感地平与间接敏感地平相结合自主导航方法基础上,分析当间接敏感地平观测不到折射星时,引入三轴磁强计观测信息作为新息,提出基于多敏感器信息融合的自主导航原理及滤波算法,通过对三种导航方法进行数值仿真及其结果的分析和比较,论证所设计方法既提高了系统的导航精度和鲁棒性,又有利于工程实际应用.     

异构多跳无线传感器网络容错性拓扑控制算法

异构无线传感器网络(heterogeneous wireless sensor works, HWSN)能有效降低数据转发延迟、网络能量消耗,是一种更现实的网络模型,基于HWSN的k容错性拓扑控制是一类NP难问题。在综合分析HWSN网络模型的基础上,本文设计了简化网络图构建方法,通过构造有序邻集来约束节点的最大发射功率,以网络总功耗与容错性双优化为目标,实现了一个k容错性分布式拓扑控制算法(k-fault tolerant distributed topology control, k-FTDTC)。实验结果表明,相比分布式拓扑控制(distributed adaptive topology control, DATC)方法,k-FTDTC算法有效降低了网络总功耗和最大发射功率,且具有较好的容错性和较低算法复杂度。     

递归的稳健LCMV波束形成算法

提出了一种针对指向误差、阵元位置误差或阵元相位误差的递归的稳健波束形成方法。该方法基于导向矢量展开算法,在采用线性约束LMS算法递归搜索最优权矢量的同时,搜索真实的期望信号导向矢量。导向矢量的计算采用基于梯度搜索的最优化算法。该方法避免了常规LCMV算法的矩阵求逆运算,所需运算量小。对存在几种特定误差情况的计算机仿真结果表明,该方法稳态性能优越,对期望信号导向矢量的误差具有很好的稳健性。     

基于遗传矩阵伴随求逆算法的抗干扰技术

为有效克服权值失配引起波束畸变的影响,提升卫星导航抗干扰的能力,提出了一种遗传矩阵伴随求逆算法,并用硬件实现了该算法。该算法利用上个时刻的协方差矩阵,结合新环境的特征估计下个时刻的协方差矩阵,使矩阵之间具有遗传特性,估算得到稳健的权值。1 000次蒙特卡罗仿真表明,该算法与采样矩阵求逆算法相比,具有更好的鲁棒性,波束畸变形成寄生零陷的增益平均深度减少了15 dB,降低了在抑制干扰时对卫星信号的影响。实测中,该算法相较于采样矩阵求逆算法对双干扰的抑制干信比提升了7~9 dB。仿真和实测的结果表明,该算法对卫星导航抗干扰性能改善效果明显。     

自适应杂交退火粒子群优化算法

为解决粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法易早熟、后期收敛慢、收敛精度低等问题, 提出一种自适应杂交退火PSO算法。采用Sigmoid函数控制惯性权重, 平衡粒子的全局搜索和局部搜索能力; 采用双曲正切函数控制加速系数, 平衡粒子的自我认知和社会认知能力, 提高算法精度; 引入模拟退火算子, 使粒子在搜索过程中以一定概率接受差解, 增加粒子跳出局部最优的能力; 在算法后期引入杂交变异算子, 增加种群多样性, 进一步提高算法精度。基于3种标准测试函数对所提算法的性能进行了验证, 并与现有典型PSO算法进行了对比。结果表明, 所提算法在收敛精度及收敛速度上均具有一定提升。最后, 将所提算法应用于阵列天线方向图综合设计, 取得了较现有算法更优的结果。     

Resource allocation for cooperative diversity systems based on quadrature modulation

To improve the error performance and the resource utilization of cooperative systems, the optimum resource allocation, i.e., power allocation and partner choice, for an adaptive decode-and-forward (DF) cooperative diversity system based on quadrature modulation is investigated. The closed-form expression of the bit error rate (BER) system performance is derived and an optimal power allocation (OPA) algorithm is proposed to optimize the power allocation between the local and relayed signals under the minimum BER criterion. Based on the OPA algorithm, a partner choice strategy is proposed to determine the partner locations specified by various cooperation gains. Simulation results show that the proposed resource optimization algorithms are superior to the unoptimized algorithms by significantly reducing the BER and improving the cooperative gain, which is useful to simplify the practical partner choice process.     

Approach for wideband direction-of-arrival estimation in the presence of array model errors

The presence of array imperfection and mutual coupling in sensor arrays poses several challenges for development of effective algorithms for the direction-of-arrival (DOA) estimation problem in array processing. A correlation domain wideband DOA estimation algorithm without array calibration is proposed, to deal with these array model errors, using the arbitrary antenna array of omnidirectional elements. By using the matrix operators that have the memory and oblivion characteristics, this algorithm can separate the incident signals effectively. Compared with other typical wideband DOA estimation algorithms based on the subspace theory, this algorithm can get robust DOA estimation with regard to position error, gain-phase error, and mutual coupling, by utilizing a relaxation technique based on signal separation. The signal separation category and the robustness of this algorithm to the array model errors are analyzed and proved. The validity and robustness of this algorithm, in the presence of array model errors, are confirmed by theoretical analysis and simulation results.     

Sensor selection for random field estimation in wireless sensor networks

This paper studies the sensor selection problem for random field estimation in wireless sensor networks.The authors first prove that selecting a set of l sensors that minimize the estimation error under the D-optimal criterion is NP-complete.The authors propose an iterative algorithm to pursue a suboptimal solution.Furthermore,in order to improve the bandwidth and energy efficiency of the wireless sensor networks,the authors propose a best linear unbiased estimator for a Gaussian random field with quantized measurements and study the corresponding sensor selection problem.In the case of unknown covariance matrix,the authors propose an estimator for the covariance matrix using measurements and also analyze the sensitivity of this estimator.Simulation results show the good performance of the proposed algorithms.     

基于有限状态自动机的传感器管理方法

传感器管理是多传感器融合系统的重要组成部分。针对目前传感器出现故障时仍然缺乏对传感器资源管理的有效方法,提出一种基于有限状态自动机的传感器管理方法。首先,建立传感器管理控制策略的有限状态自动机模型,通过对可控制事件的非使能设定,描述不同控制策略;提出语言测度参数的递归估计方法与停止规则,并根据有限状态自动机模型产生语言的测度获得各种传感器控制策略的性能指标。实例分析结果表明：利用有限状态自动机模型能够辅助设计传感器故障控制策略,根据语言测度可以正确评价传感器控制策略。     

基于灵敏度分析的系统可靠性稳健分配优化方法

在系统可靠性分配中,考虑单元可靠度的不确定性已是可靠性分配的现实需要.为了提高系统可靠性分配优化的质量,将稳健理论引入可靠性分配中,提出基于单元可靠性灵敏度的系统可靠性稳健分配方法.将单元可靠性灵敏度溶入系统可靠性分配模型之中,建立系统可靠性稳健分配模型.在此基础上,采用粒子群-序列二次规划算法对该模型进行优化设计,该混合算法既保持了粒子群算法全局收敛的特点,又补充了序列二次规划法精确求解的能力,因此该混合算法可以快速获取全局最优解.通过对发动机曲柄连杆机构进行可靠性稳健分配设计,验证了可靠性稳健分配模型的合理性和混合算法的寻优能力.对结果分析表明,所提方法可以较好解决单元可靠度不确定时的可靠性分配问题,混合算法具有较强的全局搜索能力,分配优化结果具有较强的稳健性.