基于三步搜索算法的解距离模糊方法

一维聚类距离解模糊算法是雷达探测中常用的稳健解模糊算法。该算法通过优化最小误差获得当前视在距离的不模糊距离值。基于逐步减少测距误差的思路,提出了三步搜索算法解距离模糊。首先对距离误差限定三个不同的误差要求,然后代价误差由大到小逐步加严,同时在前步距离区间的基础上逐步缩减不模糊距离的区间范围,直到解得不模糊距离。仿真实验结果表明三步搜索算法的有效性。     

基于中国余数定理的目标距离估计算法

为了提高目标检测性能,脉冲多普勒(pulsed Doppler, PD)雷达常常采用高脉冲重复频率(pulsed repetition frequency, PRF)信号,以便在信号频域获得比较宽的无杂波区,但高的PRF往往引起目标的距离模糊。现有的解距离模糊算法大都面临计算量大的问题,该文紧密结合PD雷达体制的特点,在基于PD雷达参差重频模式下,提出一种最优余数的封闭式鲁棒中国余数定理(closed-form robust Chinese remainder theorem, CFRCRT)目标距离估计方法。该方法不仅可以在视在距离有误差的情况下精准地重构目标真实距离,而且具有封闭式的解析解,大大减小了运算量。理论分析和仿真实验都表明该文提出的方法在精度和实时性能上都具有一定的优越性。     

改进Walsh码软扩频盲解扩算法

采用传统密度峰聚类算法实现Walsh码软扩频信号盲解扩时,算法的截断距离根据经验选取,性能不稳定。针对这一问题,提出改进密度峰聚类软扩频信号的盲解扩算法。该算法采用赋权欧氏距离作为数据的相似性度量并根据数据总体分布情况自适应确定截断距离,具有效率高、性能稳定等特点。Matlab环境下仿真结果表明,文中所述的改进算法能够自动确定截断距离,在信噪比为0~10 dB范围内准确估计伪码序列规模数和伪码序列,并在该条件下实现Walsh码软扩频信号盲解扩。     

类相关时频分布在雷达目标识别中的应用

针对雷达一维距离像的非平稳特性,提出一种利用类相关时频分布的高分辨雷达目标识别方法.该方法通过优化时频分布中的核函数来实现在模糊时频平面的特征抽取和特征压缩.在此基础上,提出并实现了利用模拟退火算法同时优化时频特征和识别性能的目标识别方案.仿真实验结果表明,基于类相关时频分布的雷达目标识别方法合理可行,提出的模拟退火核函数优化算法在识别性能上优于已有的Fisher鉴别比优化算法.     

一种新的基于模糊聚类的多目标跟踪算法

提出了一种新的基于模糊聚类的多目标跟踪算法,该算法通过模糊聚类得到测量点迹与目标预测位置之间的隶属度,并将其作为权值系数对有效回波的信息量进行加权,来实现目标的状态估计的更新。仿真结果表明,传统算法在多目标密集时易产生关联错误而导致跟踪发散,新算法通过加权过程保证了对多目标的高精度跟踪。     

基于摄动的模糊聚类算法最优模糊等价矩阵相关性质分析

对基于摄动的模糊聚类算法进行深入研究.给出一个模糊相似矩阵的实例,存在与该矩阵距离相同且都是最小的两个不相等的模糊等价矩阵,从而证明了全局最优模糊等价矩阵不具有唯一性.对基于摄动的模糊聚类算法求出的可行解的不同情况进行分析,给出了每种情况下可行解个数的计算表达式.完善了基于摄动的模糊聚类算法的相关理论.     

改进的基于二次型距离模糊可能性C均值聚类模型

针对模糊聚类算法对点数据集聚类敏感性,以及区间类型数据聚类效果不明显等问题,提出了基于二次型距离改进的模糊可能性c 均值(fuzzy-possibilistic c-means,FPCM)聚类算法.首先分析了区间数据的特征,引入了区间值的数学表示方法,在此基础上提出了三种不同的基于区间数据距离度量方法以及相应权重矩阵计算方法,通过建立拉格朗日方程对目标方程优化,求得聚类中心、隶属度以及可能性迭代方程,并证明目标方程的收敛性,最后给出了算法执行步骤。在不同类型的数据集上实验,证明算法在点数据集和区间数据集上都具有较好聚类性能.     

基于模糊聚类信源数估计算法的研究、仿真与应用

为了改善在小快拍情况下盖氏圆准则信源数估计算法的估计性能,提出了一种基于模糊聚类的信源数估计算法(Fuzzy Clustering Based Estimator-FCBE)。基于模糊聚类的信源数估计算法使用了待分类对象(特征向量)隶属于信号子空间的隶属函数值作为分类的特征,实际上引入了从对象参数到分类特征的一次映射,符合阵列信号处理中信源数估计的实际情况。通过仿真实验比较了基于模糊聚类的信源数估计算法和盖氏圆准则在小快拍下的估计性能,并且在浅水高分辨率测深侧扫声纳中的实际应用验证了基于模糊聚类的信源数估计算法的有效性。     

杂波环境下基于最大熵模糊聚类的JPDA算法

针对杂波环境下的多目标跟踪数据关联存在跟踪精度低、实时性差的问题,提出了一种基于最大熵模糊聚类的联合概率数据关联算法(joint probabilistic data association algorithm based on maximum entropy fuzzy clustering, MEFC-JPDA)。首先,采用最大熵模糊聚类求得的隶属度初步表征目标与有效量测之间的关联概率。其次,采用基于目标距离的量测修正因子对关联概率进行调整,并建立关联概率矩阵。最后,结合卡尔曼滤波算法,对目标的状态进行加权更新。仿真结果表明,所提算法在杂波环境下的跟踪性能相比现有的两种关联算法有较大提升,是一种有效的多目标跟踪数据关联算法。     

改进的多基线相位解缠绕CANOPUS算法

中国余数定理(Chinese remainder theorem,CRT)方法是多基线相位解缠绕技术的一个基本方法,但是其较差的噪声鲁棒性问题限制了该方法在多基线相位解缠绕中的应用,然而基于聚类分析的多基线相位解缠绕技术能够克服传统的CRT算法噪声鲁棒性差的问题,本文根据CANOPUS算法中的聚类方法,提出用L-∞-norm的距离测度定义两点之间的距离,从而减少特小类的产生和降低噪点数,进而提高聚类分析的精度,并且改进CANOPUS算法的算法流程以提高聚类分析算法的执行效率,进而大幅度降低聚类分析的运算时间。通过用仿真数据和实测数据验证可得,本文提出的改进聚类方法的聚类分析精度和算法执行效率更高,有效性通过实测数据实验得到了验证。     

三通道SAR-GMTI地面快速目标检测

地面运动目标速度较大时,会产生距离徙动,在图像域出现严重散焦,不易检测;同时存在PRF模糊现象,其多普勒频谱会发生折叠,不易正确定位。针对上述问题,提出了基于机载三通道SAR-GMTI的地面快速目标检测、定位与成像方法。首先,在距离压缩后的数据域进行相位中心偏置天线(displaced phase center anten-na,DPCA)杂波抑制,组合运用Canny算子、Ratio算子和Hough变换提取快速目标运动轨迹。然后,采用基于解PRF后的二阶Keystone变换方法完成目标的成像、检测及运动参数估计。最后,将快速目标融合到标有慢速运动目标的清晰SAR图像中。外场实测结果验证了该方法的有效性和准确性。     

基于非均匀采样谱分析的多普勒解模糊处理

针对低脉冲重复频率（pulse repetition frequency, PRF）脉冲多普勒雷达的多普勒解模糊问题,提出了一种基于非均匀采样谱分析的多普勒解模糊处理方法。通过利用多重PRF方式下相参处理间隔内采样数据的时域非均匀特性,算法采用一种改进的复值迭代自适应方法直接估计无模糊多普勒谱的幅度响应,可实现PRF分组参差方式下对多个目标的解多普勒模糊处理。仿真结果验证了算法的有效性。     

载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法

针对载频-重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的载频-重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频-重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。     

分布式小卫星联合多普勒解模糊SAR成像

针对分布式小卫星体制提出联合多普勒解模糊SAR成像算法,实现低方位重频采样下的高分辨宽测绘带SAR成像。该算法可以有效校正垂直基线,进而解决其对多普勒解模糊性能的影响。不但校正了垂直基线对应的非空变部分和空变部分,而且结合多普勒解模糊算法校正了残余的垂直基线相位项,从而可以保证多普勒解模糊算法精确实现。另外,针对算法精度进行详细分析,增强文章的工程应用价值。最后,利用仿真实验数据验证算法的有效性。     

一种基于MUSIC算法的二次搜索解模糊方法

在基于阵列天线的DOA估计中,研究者采用了多种手段和方法用来提高测角精度,而往往测角精度越高,角度模糊越严重。针对测角精度和角度模糊是相互矛盾的问题,提出了一种基于MUSIC算法的二次搜索的解模糊方法。首先用MUSIC算法粗搜索出目标信号的低精度来向,然后根据阵列设置推导出第二次搜索的角度范围,最后在新的角度搜索范围内进行小步长的角度搜索,得到目标信号的高精度来向。计算机仿真结果表明,本方法可以更快速、准确地实现高精度无模糊测向。     

约束信息辅助整周模糊度求解研究

研究了在双天线姿态测量中应用先验几何信息加快整周模糊度求解问题,首先采用Kalman滤波估计初始浮点模糊值,然后采用基线约束和高度约束辅助LAMDA解算整周模糊度,并给出了计算机实验结果。与传统的模糊度解算算法相比,整周模糊度解算方法能有效缩小可能的模糊值状态集合,提高解算效率,对GPS实时高动态定位和GPS实时姿态测量技术的工程应用及理论研究具有一定的参考价值。     

宽频程电侦阵列设计与二维DOA估计方法

在宽频程条件下,针对传统均匀阵列无法实现大角度范围内目标参数无模糊估计问题,提出宽频程电侦阵列设计及二维波达方向估计方法。该方法首先将平行互质阵列在垂直方向上扩展为双平行互质阵列;然后分别对两平行互质阵列进行虚拟阵列扩展,利用虚拟均匀线阵对目标来波方向余弦分量进行估计;最后采用方向余弦解模糊算法对模糊余弦分量进行解模糊处理,实现多目标角度参数的高精度无模糊估计。相对于传统宽频程阵列测向算法而言,所提方法无需参数配对,可实现宽频程范围内多目标参数的高精度无模糊估计。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于多频模糊度解算的BDS/GPS中基线 AEKF RTK算法

为了提高中基线实时动态(real time kinematic, RTK)定位的模糊度解算成功率和定位精度,提出一种基于三频北斗系统(BeiDou navigation satellite system, BDS)和双频全球定位系统的多频模糊度解算算法。该算法结合三频模糊度解算(three carrier ambiguity resolution, TCAR)和最小二乘降相关(least square ambiguity decorrelation adjustment, LAMBDA)算法通过三级迭代固定模糊度。此外,为了减少电离层延迟等误差对模糊度解算的影响,提出一种组合系数搜索算法。利用自适应扩展卡尔曼滤波实现RTK定位。在中基线实验中,将提出算法与BDS TCAR和单/双系统LAMBDA算法在成功率和定位精度方面进行比较。结果表明,所提算法的成功率最高,可即时固定模糊度,且定位误差在毫米级,精度在3种算法中最优。     

一部中重测量雷达PRF的设计

针对一部中重脉冲多普勒测量雷达的脉冲重复频率设计问题,提出在系统不同工作阶段采取不同PRF组来解决问题的设计方法。从可选择PRF范围入手,阐述在实际条件限制下的设计思路,主要针对雷达工作过程中的搜索、跟踪两个阶段的检测、解距离模糊、正常距离跟踪三个方面的PRF选择问题,提出依据各阶段特点的解决方案。此方案提高了搜索效率,解决了跟踪时的遮挡问题,具有很高的实用性。