基于多普勒频率变化率的无源定位算法研究

针对新型无源探测系统的要求,在原有多普勒频率变化率无源定位算法的基础上,为提高定位精度和收敛速度,提出了增加多普勒频率作为观测量,同时引入EKF算法对原始定位结果进行了处理。计算机仿真结果表明,改进后的算法能够满足新型无源探测系统的技术要求。     

基于AOA的双机无源定位模型及其解算方法

在双机协同的无源定位算法中,角度信息有着非常重要的作用。为解决双机无源定位问题,提出了一种只利用角度信息的定位模型,并同时消去中间变量距离的影响。对比了最小二乘法、加权最小二乘法、总体最小二乘法、渐进无偏估计法等方法对该双机定位模型的解算。相比时差/到达角联合定位算法模型,该算法需要更少的观测信息和更少的观测误差,就能提高定位精度。仿真结果验证了上述4种解算算法的定位性能,证明了该算法在定位精度上的优秀性能。最后,还对4种算法在不同误差和约束条件下在双机协同观测定位中的定位精度进行了对比。     

约束最小二乘无源定位算法的求解与分析

针对约束最小二乘无源定位算法中最优Lagrange乘数的求解问题,提出了新的计算方法。通过详细分析该定位算法的最优化问题求解过程,给出了求解最优Lagrange乘数的准确公式,同时将其转化为等价的多项式方程,并推导了相应的多项式方程系数。通过仿真实验,分析了最小二乘定位算法的性能,重点分析了最优Lagrange乘数的选取对算法性能的影响,并给出了经验选取方法,验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于改进粒子滤波的双站无源定位跟踪算法研究

在非线性非高斯状态空间下,粒子滤波器是一种有效的非线性滤波算法,它的关键问题包括粒子权重的计算、粒子重采样和状态估计等.根据粒子滤波算法思想和双站无源定位跟踪的非线性,将粒子滤波算法用于双站无源定位跟踪问题,给出了一种改进的粒子滤波算法,并对其关键问题根据双站无源定位跟踪的特殊性进行了改进.利用matlab进行了仿真实验,与最小二乘算法、扩展卡尔曼滤波算法进行了比较,结果表明所提算法定位跟踪精度优于其他方法.     

运动多站无源时差/频差联合定位方法

鉴于无源定位技术已经成为现代信息化作战的核心技术,提出了一种新的运动多站无源时差(time difference of arrival, TDOA)频差(frequency difference of arrival, FDOA)联合定位方法去解决无源定位系统中的非线性最优化问题。通过智能算法的启发,将优化后的基于线性递减权重和物竞天择的粒子群算法(particle swarm optimization algorithm based on linear decreasing weight and natural selection, WSPSO)与经典加权最小二乘算法(weighted least squares, WLS)相联合对目标进行跟踪定位。加权最小二乘定位算法在4个基站的情况下无法实现对辐射源的定位,所得定位结果会出现多解。而所提的运动多站联合定位算法在4个基站的条件下不存在初始目标位置估计和局部收敛等问题就能够实现辐射源的精确定位。通过大量仿真结果分析,本文所提的智能优化定位算法具有更高的目标定位精度和更稳健的定位性能,优于标准粒子群算法与优化PSO算法。     

基于约束加权最小二乘的无源定位闭式解算方法

针对无源定位问题中可进行伪线性处理的观测方程,提出一种基于约束加权最小二乘的无源定位闭式解算的理论框架。首先,在不限定定位观测量情况下,建立基于约束加权最小二乘的定位模型,推导其无约束最优化形式;然后,只需通过广义特征值分解即可实现辐射源状态估计并给出其解析表达式,并在此基础上证明了该闭式解的全局最优性和减小定位偏差的特性;最后,将该理论框架应用于到达角(angle of arrival, AOA)/到达时间差(time difference of arrival, TDOA)联合定位场景,验证了其有效性。仿真结果表明,所提算法定位精度能够逼近克拉美-罗下限(Cramer-Rao low bound, CRLB),定位偏差明显小于加权最小二乘算法,尤其在连续定位时间较短,噪声强度较大等情况下,验证了所提理论框架的优越性。     

基于软约束模式的加权最小二乘节点定位算法

当节点初始坐标精度较差时,大多数基于负梯度搜索的最小二乘类迭代定位算法容易陷入局部最优,产生较大的定位误差.作者通过引入网络部署时先验的限制性条件,提出了一种基于软约束模式的加权最小二乘节点定位算法(SCLS).该算法根据2跳邻居节点问必须满足的最小和最大测距限制性条件,在加权最小二乘优化代价函数中引入惩罚项,迫使负梯度搜索往节点真实位置方向前进,从而提高定位算法精度.仿真实验结果显示,SCLS定位算法精度明显优于经典加权最小二乘定位算法.在测距误差较大或节点初始坐标精度较低情况下,SCLS算法具有良好鲁棒性.     

机动运动辐射源的单站无源定位自适应算法

利用目标到达角(DOA)和到达时间(TOA)作为测量数据,采用最优加权最小二乘估计和基于机动加速度的非零均值时间相关模型的自适应卡尔曼滤波算法,通过加速度方差对滤波增益的修正,完成机动加速度方差自适应算法,实现了对机动目标进行单站无源定位与跟踪的方法.计算机仿真验证了算法的有效性和可行性,证明该方法在无源定位系统中有一定的参考价值.     

移动机器人激光全局定位系统的算法研究

介绍了一种新型的移动机器人激光全局定位系统.重点讨论了结构化环境中移动机器人的全局定位方法,提出了一种新的基于最小二乘法的迭代搜索定位算法.全方位移动机器人平台上进行的定位实验,证实了该算法的有效性.     

动基站时差探测系统定位与滤波技术研究

针对传统长基线时差探测系统的缺点,本文提出了全新的动基站时差测量系统,并给出了目标的定位原理。针对此探测系统的特点,提出了一种高度简化的加权最小二乘算法,该算法利用子集选优法分析结果,并忽略各子集位置误差的相关性,从而有效地减小了运算量,同时保证了较高的目标位置测量精度。通过伪线性卡尔曼滤波法和广义卡尔曼滤波法进一步减小了目标位置的探测随机误差,统计仿真结果证明了这一数据处理流程的有效性。     

改进最小二乘算法在天文定位中的应用

运用数字天顶仪进行天文定位时，需采用最小二乘算法建立电荷耦合元件图像坐标系和天球切平面坐标系之间的映射关系。针对最小二乘算法只考虑了观测量中的误差，没有顾及系数矩阵中的误差和数据中可能存在的粗大误差问题，为了提高数字天顶仪进行天文定位时的解算精度，将最小二乘算法与总体最小二乘算法进行有效结合构成了混合最小二乘算法，该算法能够同时顾及坐标转换中系数矩阵和观测量中的误差。为了消除识别恒星数据中可能存在的粗大误差对天文解算的影响，对所提算法进行了稳健加权，并结合星等设置合理的权阵。数据分析的结果证明，稳健加权混合最小二乘算法在进行天文解算时具有较高的精度。     

变遗忘因子相关函数自适应滤波算法

相关函数递推最小二乘(CRLS)算法在回波消除中双方对讲情况下是有效的,但其计算复杂度较高。把相关函数最小二乘准则中的遗忘因子视为时变的遗忘因子,应用最速下降法使当前时刻的方向矢量正交于前一时刻的方向矢量,从而获得时变的遗忘因子的表达式,得到一种新的相关函数自适应滤波算法。该算法的计算复杂度比相关函数递推最小二乘算法的要低。计算机数值仿真结果表明,新算法的收敛性能和相关函数递推最小二乘算法的收敛性能相当。     

New multitarget constant modulus array for CDMA systems

1 .INTRODUCTIONThe constant modulus algorithm(CMA) is a veryeffective blind approach to remove multiple accessinterference ( MAI) . Recently ,the CMA has beenapplied to the direct-sequence code division multi-ple access (DS-CDMA) systems with array anten-nas , which has tremendous potential to increasethe cellular system capacity . But the CMA algo-rithm lacks signal-selectivity and may capture aninterference instead of the desired user .Pre-sprea-dingis an effective method to alle…     

多目标合作博弈最小二乘预核仁与核仁解

在实际生活中,常常存在许多带有不对等的联盟和不止一个关联或无关目标的复杂博弈情景.对此,本文首先构建了带有与联盟、目标相关的综合权重的多目标合作博弈,并在此基础上提出含有关联目标与无关目标的混合多目标合作博弈最小二乘预核仁与核仁解求解模型.其次,我们将经典的合作博弈最小二乘预核仁求解方法与核仁解算法推广到多目标合作博弈中,利用拉格朗日乘子法与伪逆理论得到了多目标合作博弈的最小二乘预核仁的显性表达式与最小二乘核仁解算法,并通过凸函数的性质,重新证明了该算法的有效性.最后,利用水资源的数值算例,说明并验证了文中构建的模型的正确性与有效性,并通过对比可知所构建模型的优越性.     

干扰源定位中到达时间差参数估计方法

卫星干扰源定位技术的关键之一是定位参数的测量。目前传统的定位时延估计算法无法满足在低信噪比环境下的到达时间差(time difference of arrival, TDOA)参数估计。为了进一步提高定位性能,提出了基于四阶累积量的最小均方误差算法(least mean square algorithm based on fourth-order cumulant, CUM-LMS),在使用四阶累积量进行时延估计的基础上,提取峰值信息,计算均方误差,得到准确的TDOA参数。实验结果表明,所提出的算法有效地提高了时延参数估计的性能。     

基于小波去噪和TLS算法的全姿态寻北

为提高捷联寻北仪在动态干扰下的寻北精度,同时解决寻北过程中需要人工调平而耗时较长的问题,结合全姿态多位置寻北模型,提出采用小波去噪处理陀螺输出信号和总体最小二乘寻北算法的组合滤波方法。针对硬阈值函数和软阈值函数去噪的局限性,使用改进阈值函数处理陀螺噪声,能够更好滤掉动态干扰;根据多位置寻北解算特点,创新性引入总体最小二乘寻北算法,有效补偿了寻北仪的静态误差。仿真数据和实验结果表明,该组合算法能显著提高寻北仪的抗干扰能力,实现全姿态高精度寻北。     

基于最小二乘法的美式期权定价的最优停时分析

给出一种基于最小二乘法的美式期权定价的最优停时的数值算法。首先通过构造一个函数的有限集替代动态规划中的条件期望，其次使用蒙特卡洛模拟和最小二乘法计算第一步中的值函数。最后，在一般意义下，证明该算法的收敛性。     

基于KPCA与LSSVM的网络控制系统时延预测方法

针对网络控制系统中随机时延很难精确预测的问题,首次将核主成分分析（kernel principal component analysis, KPCA）与最小二乘支持向量机（least squares support vector machine, LSSVM）结合对随机时延进行预测,KPCA对输入随机时延序列降维,消除重复性与噪声,减少LSSVM的运算量,降维后的时延序列通过LSSVM算法预测时延值。仿真结果表明,基于KPCA与LSSVM的时延预测方法的预测精度高于其他的预测方法。     

基于最小一乘和遗传算法的红外弱小目标检测

在随机误差不服从正态分布的问题中,最小一乘估计的统计性能优于最小二乘估计;另外,最小一乘估计的稳健性更强。因此提出了基于最小一乘估计和遗传算法进行背景预测的红外弱小目标检测方法。首先,建立最小一乘准则背景预测模型,应用遗传算法求解最小一乘估计的最优值并进行背景预测;然后,由实际图像和预测图像相减得到残差图像,并采用二维指数熵图像阈值选取方法对残差图像进行分割。针对实际红外图像序列的实验结果表明:所提出的方法对弱小目标具有更高的检测概率和更好的检测结果,优于基于最小二乘背景预测的检测方法。