多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题,提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration,MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化,推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系,并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影,从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正,利用期望极大化迭代,实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性,且配准性能优越。     

基于数据链的雷达误差配准算法

针对没有航迹关联和系统误差分布先验信息的情况,利用数据链系统合作目标的精确参与平台定位与识别(PPLI)报告功能,提出了一种雷达系统误差配准算法.算法将雷达与PPLI航迹对映射为参数域点集,定义了参数域上的信任函数,证明了在一定假设下信任函数随公共航迹数量增加依概率收敛于以系统误差点为均值的正态分布概率密度函数,通过搜索信任函数峰值初步估计雷达系统误差.在此基础上求解雷达航迹与PPLI航迹全局最优关联关系并精确估计雷达系统误差.通过蒙特卡洛仿真验证了算法性能接近Cramér-Rao下界.     

基于地心坐标系的传感器极大似然配准算法

配准是多传感数据无误差坐标转换的必不可少的处理过程。现有的精确极大似然 (EML)配准算法[1]是基于立体几何投影法进行的 ,没有考虑地球地形的影响 ,因此当传感器之间相距很远时将失去实际意义。提出了一种基于地心坐标系 (ECEF)的传感器极大似然配准算法。这种方法考虑到了地球形状对配准的影响。最后给出的仿真结果说明这种配准算法初步解决了远距离的传感器配准。     

WGS-84坐标系下多空基无源传感器最大似然配准

相比多运动平台有源传感器配准或异质传感器配准问题,多平台无源传感器的配准由于无距离信息将更为复杂,鲜有相关研究。为此,首先构建了WGS-84坐标系下有偏无源观测模型,然后将最大似然配准(maximum likelihood registration, MLR)算法扩展到空基多运动平台无源传感器的配准。运用复合函数求导链式法则,推导出应用MLR算法时至为关键的传感器观测量对目标状态的雅克比矩阵。为计算该矩阵,研究了WGS-84坐标系下两平台利用仅角度观测对目标的无源定位问题。理论和仿真结果表明该方法可实现无源传感器配准,配准误差逼近其Cramer-Rao界,验证了该方法的有效性。     

一种用于CDMA系统的快速信道估计方法

信道估计是CDMA系统中的关键技术 ,涉及到对用户信号传播信道的幅度、相位和延时的估计。提出了对一个进入CDMA系统的新用户进行快速最大似然多径信道参数估计的方法。实验结果对比表明 ,本方法捕获性能好 ,且捕获的速度更快     

基于像素合作博弈的非刚性图像配准方法

用离散位移场表示形变,将非刚性图像配准问题转化为马尔可夫随机场中的最大后验概率推理问题,从而等价于吉布斯随机场中的能量极小问题。为获得能量极小点,将配准视为像素间的博弈,提出了基于多人合作博弈的非刚性图像配准方法,设计了相应的确定性算法。博弈配准时,每个像素尝试与邻居结盟选择一致的位移向量,使自身和联盟的收益都最大化,迭代地完成配准。新方法能配准复杂的形变,精度高、鲁棒性好,非常适用于图像的精配准。实验结果验证了合作博弈配准方法的可行性和有效性。     

大口径舰炮图像配准方式射击精度仿真

阐述了对岸射击采用图像配准方式的必要性,说明了该射击方式的过程,并对图像配准方式射击进行了误差分析,给出了基于蒙特卡罗法的误差计算模型,并进行了仿真,指出了模型中存在的问题以及需要做的改进。     

基于相对系统误差估计的组网雷达点迹融合技术

雷达组网点迹融合系统中,雷达系统误差的存在导致雷达点迹的空间配准精度不能满足数据关联和点迹融合的需求。提出一种基于相对系统误差估计的组网雷达点迹融合技术,即将各雷达观测统一到本地雷达的系统误差基准上,以实现精确的点迹空间配准。这种融合技术能提高融合航迹的精度,改善多目标环境下数据关联的正确率,并且当本地雷达功能失效时,融合中心可以采用远方雷达点迹进行补盲,实现精确的航迹维持。仿真实验验证了以上结论。     

基于Metropolis Hastings抽样短采样宽带信号方位估计AML算法

针对短采样宽带信号近似最大似然（approximated maximum likelihood,AML）方位估计计算量大的问题,将马尔科夫链〖CD*2〗蒙特卡罗方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于Metropolis Hastings抽样的近似最大似然方位估计方法（AMLMH）。该方法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用Metropolis Hastings抽样方法从该概率分布函数中抽样。研究结果表明,AMLMH方法不但保持了原近似最大似然方位估计方法的优良性能,而且减小了计算量。     

BICM-OFDM中基于ML算法的迭代信道估计

基于最大似然估计(ML),提出了一种新的联合译码的迭代信道估计算法。该算法利用比特交织编码调制(BICM)中迭代译码的硬判决信息,进行信道估计与译码之间的信息交换。在基于BICM的OFDM系统(BICM-OFDM)中,在短波宽带信道下的仿真结果表明,经过4次迭代,系统的误码率性能收敛。与传统ML算法相比,算法可有效的提高估计精度。     

快速Metropolis-Hastings变异的遗传重采样粒子滤波器

为了解决传统粒子滤波器粒子退化与贫乏问题,提出了快速变异的遗传重采样粒子滤波算法.该算法将快速Metropolis-Hastings(MH)移动作为遗传算法的变异算子,使得快速变异算子与传统交叉算子、传统选择算子组合为一种新的粒子重采样算法.快速MH变异能对粒子进行移动,使得粒子的稳定分布为目标的后验概率密度分布.快速变异能有效解决一般变异算法易发散的问题,可以更快地提取到反映目标概率特征的典型粒子.实验证明,基于快速MH变异的遗传重采样方法可以快速提高粒子的多样性,避免粒子退化,减小跟踪误差.     

基于G-M法和重要抽样法的PLP强度函数的Bayesian预测分析

在多种无信息先验下, 将Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法混合的方法和重要抽样法应用于幂律过程强度函数的Bayesian预测分析, 简化Bayesian分析同时还能方便地给出强度函数及其函数的Bayes估计和区间分析. 所给预测方法不仅能预测幂律过程的未来强度, 同样适用于当前强度的预测. 在用具有精确解的数值模拟算例充分验证了文中方法的可行性、合理性和有效性之后, 将其应用于一个实例分析, 并就无信息先验中参数的选取给出一些建议.     

基于GARCH扩散模型的权证定价

考虑了标的资产服从GARCH扩散模型下的权证定价问题. 首先,基于有效重要性抽样(EIS)技巧,给出了GARCH扩散模型的极大似然(ML)估计方法; 然后,以上证和深证综合指数数据为例, 利用EIS-ML方法估计了GARCH扩散模型,表明了EIS-ML估计方法的有效性; 最后,给出了基于恒生指数权证的实证研究. 结果表明:GARCH扩散权证定价模型比经典的Black-Scholes(B-S)模型具有更高的定价精确性.     

Coordinate registration algorithms for over-the-horizon radar

1. INTRODUCTION Over-the-horizon radar, which works in shortwave band,performs over-the-horizon wide area surveillance by reflecting via ionosphere. A significant problem is the phenomenon of multi-path propagation[1], which arises from the presence of layers or regions of relatively high electron density in the ionosphere. Radar signals scattered from the same target arrive at the receiver via different propagation paths. Presently, the common method in OTHR tracking system is multi-pat…     

基于内插采样技术的高精度时间间隔测量方法

针对当前时间间隔测量方法中存在的问题,提出了一种基于内插采样技术的高精度时间间隔测量方法。该方法将对原理误差的测量转变为对基准信号相位的测量,完全克服了传统时间间隔测量方法的测量原理误差,并且解决了测量范围与测量精度的矛盾,能够完成实时测量。理论分析与计算机仿真结果均表明该方法是切实可行的。     

多相滤波时钟同步系统的设计与性能分析

高精度、高速率的时钟同步技术是现代数字通信系统实现的关键之一. 以QPSK基带通信系统为例, 提出了多相滤波的最大似然定时误差检测时钟同步方法, 详细分析了其工作原理与设计过程, 并用MATLAB进行了性能仿真. 结果表明, 在误码率接近10⁵时, 该方法与无定时偏差的相干解调相比, Eb/N0要求相 差不到0.5dB, 具有比较理想的性能, 而且计算量较小, 容易用现代DSP或FPGA予以实现.     

多载频MIMO雷达的幅相误差校正

建立了多载频（multi carrier frequency, MCF） MIMO雷达的幅相误差模型,并针对其发射和接收阵列的幅相误差耦合到一起的特点,提出了对信号预处理后等效阵列的联合幅相误差进行整体估计来实现误差校正的思想。针对单辅助信源的情况完成了两种误差估计方法：子空间拟合（subspace fitting, SF）法和最大似然（maximum likelihood, ML）法,子空间拟合法利用信号子空间与阵列流型张成空间的对应系列方程求解,而最大似然法利用似然函数最大来得到幅相误差。推导了幅相误差估计的Cramer Rao界（CRB）,并仿真分析了两种方法的估计性能与信噪比、快拍数的关系以及辅助信源的定位误差对估计性能的影响。