基于杂波数据Frobenius范数拟合的阵元误差估计方法

机载雷达的阵元误差会影响运动目标的参数估计与定位性能。为了解决这个问题,提出一种基于杂波数据Frobenius范数拟合的阵元误差估计方法。该方法首先利用杂波谱分布结构和雷达构型参数计算杂波空时导向矢量矩阵,接着利用截断的奇异值分解求解杂波幅度矢量并重构杂波数据,最后将实际的数据矩阵与重构的数据矩阵进行Frobenius范数拟合来估计阵元误差。数值仿真实验结果表明,该方法在低脉冲数目、低样本数目的情况下均具有较好的参数估计精度与稳健性。     

基于子空间投影的并行交替采样系统误差估计

并行交替采样技术可以有效解决单片模数转换器(analog to digital converter ,ADC)转换速率与量化精度间的矛盾,但是多通道间的失配误差将严重降低系统性能。提出了一种基于子空间投影技术的系统误差估计方法,利用多通道时延对应的频域线性相位矢量与噪声子空间的正交特性实现增益误差以及时基误差的精确估计。该方法迭代次数少,估计精度较高,对噪声以及偏置误差稳健,并且可以同时完成信号重构。仿真数据的处理结果验证了该方法的有效性。     

基于形变模型的空间阵列位置误差估计方法

大型空间阵列在轨工作时,受热载荷等因素影响发生形变,导致阵元位置误差严重影响雷达系统性能。基于联合迭代的传统阵元位置误差自校正算法没有考虑天线形变特点,在实际应用中精度较差。提出基于形变模型的高精度误差估计算法,在建立天线形变模型的基础上,对每一次迭代估计位置采用总体最小二乘法进行曲面拟合,获得形变模型参数,根据模型参数修正阵元位置估计值,进而逐步迭代得到高精度的角度和位置误差估计。仿真结果验证了该方法的有效性及在低信噪比情况下的稳健性。     

基于特征子空间投影的信源数估计方法

为了适应实际测向系统的环境,针对常规信源数估计方法在色噪声背景下估计性能变差的问题,提出了基于特征子空间投影的信源数估计方法。首先对特征向量分组,获得只含有噪声部分和既含有噪声又含有信号部分的特征子空间。阵列的导向矢量阵与噪声子空间正交,而与信号子空间张成的是同一个空间。根据这个原理,将协方差矩阵在不同特征子空间上进行投影,得到存在差异的投影数据。最后对投影数据进行求方差处理,得到投影方差,将其作为信源数估计的依据,进而实现信源数估计。仿真实验和实测数据测试表明了该算法的正确性和有效性。     

基于加权子空间拟合的干涉相位估计方法

提出复合导向矢量的概念,并通过对测量的信号子空间与复合导向矢量张成的子空间进行拟和,推导出一种基于加权子空间拟合思想的干涉相位估计方法,该方法具有自适应图像配准和降低相位噪声功能,因而可以在图像配准精度很差(可以允许达到一个分辨单元)的条件下准确地估计相应像素间的干涉相位.仿真和实验数据表明估计结果优于基于子空间投影方法的估计结果.     

基于信号子空间处理的ATI误差校正方法

在机载合成孔径雷达/地面动目标指示(SAR/GMTI)应用中,各误差因素常使得沿航迹干涉(ATI)方法失效,限制其实际应用。推导并仿真了同步定时误差和姿态误差引入干涉相位误差,导致ATI动目标检测性能下降的情况,提出了一种基于信号子空间处理的解决方法,并对以上误差情况分别进行了分析和校正。仿真结果表明,该方法可使ATI对误差因素的敏感度下降,从而提高动目标检测性能,扩大ATI的适用范围,具有一定的工程参考价值。     

正交投影阵列信号子空间估计方法

利用特征值分解构造信号子空间存在运算量大的问题,制约了子空间类参数估计方法的实时应用。提出一种新的正交投影阵列信号子空间估计方法,该方法不需要特征值分解,通过对阵列接收数据逐级进行正交投影分解构造阵列信号子空间的一组基向量,使得每个基向量方向上信号投影能量最大,从而保证所张成的信号子空间包含最大的信号能量。定义了衡量子空间估计精度的信号和噪声子空间估计误差函数。理论分析和仿真结果表明,所提方法计算复杂度低,且子空间估计精度优于特征值分解。     

极化域DOA估计与阵元姿态位置误差自校正

极化阵列波达方向估计的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法可以利用数据的多线性关系减少需搜索参数,适用于跳频、宽带信号。电磁矢量传感器在空间单一位置接收的完备电磁信息,可以转化为任意姿态下接收信号。无需专用校正信号源,利用系统使用期间获得的参照信号,可得到各传感器位置误差参数。仿真实验表明,该方法可实现极化阵列阵元六维空间参数误差自动校正。     

基于子空间估计的MIMO阵列降维STAP方法

当对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)阵列进行空时自适应处理时,由于MIMO阵列虚拟孔径增大,相对常规相控阵列能够更好地抑制杂波和干扰,但其所需样本数据量大且计算复杂度高,工程实际中难以应用。提出基于子空间估计的MIMO阵列降维空间自适应处理（space time adaptive processing, STAP）方法,该方法结合扁长椭球波函数的时限带限特性近似构造出降维的杂波子空间,并利用与发射波形正交的辅助匹配滤波通道估计出干扰加噪声协方差矩阵,通过“逼零”方法求得MIMO阵列系统的空时权矢 量。仿真结果表明,当存在非理想因素影响时,该方法能够有效抑制杂波和干扰且降维运算量更低。     

基于互质阵虚拟阵列空间平滑的相干信号DOA估计方法

针对相干信号波达方向(direction of arrival, DOA)以空间平滑方法为基础的算法中阵列孔径损失严重以及低信噪比环境下算法估计性能较差等问题,提出一种无需信源数先验信息的互质阵列相干信号DOA估计方法。首先,对互质阵列得到的协方差矩阵矢量化,在虚拟阵元空洞位置内插天线零元,重构协方差矩阵为Toeplitz矩阵,拓展阵列孔径。然后,对重构阵列进行前后向空间平滑处理,消除信号相干性,提高算法估计性能。最后,将前后向平滑矩阵类比均匀对称阵列的协方差矩阵,设计代价函数转化为凸优化问题,通过谱峰搜索进行DOA估计。理论分析及仿真结果表明,该方法无需入射信号信源数,计算复杂度低,且在低信噪比环境下相干信号DOA估计数、估计分辨率以及估计精度都得到了明显改善。     

A relative error estimation approach for multiplicative single index model

As an alternative to absolute error methods, such as the least square and least absolute deviation estimations, a product relative error estimation is proposed for a multiplicative single index regression model. Regression coefficients in the model are estimated via a two-stage procedure and their statistical properties such as consistency and normality are studied. Numerical studies including simulation and a body fat example show that the proposed method performs well.     

修正钟差的脉冲星方位误差估计算法

为克服时钟钟差对脉冲星方位误差估计的影响,设计了两步卡尔曼滤波(two-stage Kalman filter,TSKF)算法.首先,分析时钟钟差对脉冲星方位误差估计的影响,并通过仿真进行验证.其次,结合脉冲星方位误差估计原理重新推得考虑时钟钟差的状态和观测方程.再次,根据TSKF算法,在估计方位误差的同时解耦估计时钟...     

基于GA的阵列幅相误差校正新方法

研究了在单、多信源入射条件下并存在幅相误差时,用MUSIC算法对信号到达方向进行估测的问题。针对一般方法对均匀细阵误差测不准、对信源数限制较严等问题,提出了一种利用遗传算法来估测阵列幅相误差的方法。该方法适用于任意阵列,放宽了对信源数的限制,在估测幅相误差的基础上对原导向矢量进行了修正,得到了更为准确的信号到达方向估计值。计算机仿真结果验证了此方法的有效性和可行性。     

基于线性最小均方误差估计的SAR图像降噪

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像降噪过程中容易引起细节纹理信息损失的问题,该文结合SAR图像相干斑噪声的统计特性,提出了一种基于变换域系数线性最小均方误差(linear minimum mean-square error, LMMSE)估计的SAR图像降噪方法。首先通过SAR场景下的Kmeans聚类算法将相似图像块聚类;然后针对每一类相似图像块集合进行奇异值分解(singular value decomposition, SVD),得到同时包含图像块集合行列相关信息的含噪奇异值系数;为从含噪奇异值系数中更准确地估计出真实图像奇异值的系数,先通过加性独立信号噪声(additive signal-dependent noise, ASDN)模型将乘性噪声转化为加性噪声,再利用LMMSE准则对奇异值系数进行估计,最后将估计结果重构得到降噪后的图像块集合。实验结果表明,该方法充分利用相似图像块集合奇异值系数稀疏的特性,采用LMMSE准则估计奇异值系数,既保证了系数中噪声分量的去除又避免了图像纹理细节对应小系数的丢失,不仅去噪效果明显,同时能有效地保持图像纹理细节,具有良好的图像视觉效果。     

Engineering approach for human error probability quantification

A novel approach for engineering application to human error probability quantification is presented based on an overview of the existing human reliability analysis methods. The set of performance shaping factors is classified as two subsets of dominant factors and adjusting factors respectively. Firstly, the dominant factors are used to determine the probabilities of three behavior modes. The basic probability and its interval of human error for each behavior mode are given. Secondly, the basic probability and its interval are modified by the adjusting factors, and the total probability of human error is calculated by a total probability formula. Finally, a simple example is introduced, and the consistency and validity of the presented approach are illustrated.     

分布式小卫星雷达阵列误差估计与校正方法

当前星载测量仪器难以获得分布式小卫星SAR系统相干处理的阵元位置测量精度,为此提出了一种可以直接从杂波数据中估计阵列误差的算法,进而可以对阵列误差进行有效的校正.该算法充分利用分布式小卫星SAR系统接收回波数据的空-时-频特点,具有简单、收敛快、估计精度高等优点.最后利用仿真验证了该方法的有效性.     

基于因子图的协同定位与误差估计算法

针对多自主水下航行器协同定位系统中从艇的数据融合问题,首先建立了协同定位系统的数学模型,然后分析了速度误差及航向误差对从艇定位误差的影响,同时设计了协同定位及误差估计的因子图模型.接着,提出了基于高斯噪声的协同定位及误差估计算法,利用均值和方差在因子图各节点间传递完成对从艇位置、速度误差和航向误差的估计.为了验证算法的...     

幅度相位误差条件下的互质阵列DOA估计方法

针对基于互质阵列的欠定波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法在阵元幅相误差条件下性能急剧下降的问题, 提出一种基于校正阵元的互质阵列DOA估计方法。首先, 将阵列接收数据分解为两个子阵数据, 基于校正阵元对子阵分别进行幅相误差估计, 并将子阵幅相误差排序重组。然后, 对接收数据协方差矩阵进行误差补偿并扩展为高维的Toeplitz矩阵。最后, 基于矩阵填充理论对高维协方差矩阵进行空洞填充, 结合求根多重信号分类(root multiple signal classification, root-MUSIC)算法进行DOA估计。理论分析和仿真结果表明, 该方法可以实现互质阵列的幅相误差估计, 并通过误差补偿有效恢复幅相误差条件下的互质阵列DOA估计性能, 提高估计精度。     

海基导弹初始误差分离建模与参数估计

影响海基导弹落点偏差的因素主要是制导工具误差和初始参数误差。首先分析了海基导弹初始误差的来源,包括三项定位误差、三项定向误差以及三项艇速误差。然后详细推导了初始误差对弹道遥测、外差数据的影响,建立了海基导弹初始误差分离的线性模型,结果表明初始误差与工具误差可以实现线性分离。最后根据六自由度弹道仿真程序仿真的遥测数据和外测数据对模型进行了验证,计算结果证实了模型和算法的正确性与可行性。