基于目标极化适配的极化检测算法

极化检测是雷达目标检测的一个重要分支.在高斯杂波统计特征已知的情况下,极化白化滤波器(PWF)常被用于杂波中雷达目标的检测.假设目标的极化特性和杂波的统计特征均已知,为了利用目标的先验知识,提出了一种基于目标极化适配的检测算法,据此算法设计了极化适配检测器(PAD).PAD和PWF对低极化度高斯杂波中二面角的模拟检测结果显示,在低信杂比下,PAD算法具有较好的检测性能.     

基于H/A/α分解的全极化HRRP目标识别方法

针对现有基于H/A/α分解提取全极化高分辨率距离像（high range resolution profile, HRRP）特征的方法都没有考虑度量尺度对所提取特征性能影响的问题,提取了平均度量尺度下的特征子集,给出联合动态互信息概念用于选择最优平均度量尺度,并剔除特征子集中的冗余特征;在此基础上,结合Bagging和Boosting算法,提出一种宽带全极化雷达目标识别方法;最后在多类飞机目标HRRP样本集上验证了该方法的有效性。     

考虑盲区的多移动传感器地面目标检测跟踪调度方法

针对地面目标检测跟踪任务以多移动传感器系统为调度对象，提出一种考虑盲区的传感器调度方法。首先，建立了目标检测模型，基于贝叶斯风险理论给出了目标检测损失的计算方法以评估检测性能。然后，考虑多普勒盲区和视野盲区的影响，建立了目标跟踪模型，并给出了基于盲区信息辅助的目标跟踪算法以应对盲区出现时目标状态估计问题。最后，建立了传感器优化调度模型，结合检测损失、跟踪精度、传感器能耗等因素建立了目标优化函数。仿真结果表明，所提调度方法能够有效解决多移动传感器协同调度问题，所得的最优调度方案可在兼顾检测性能、跟踪性能和控制能耗的同时，使整体作战收益达到最佳。     

基于Wishart距离和超像素的极化SAR图像车辆检测

针对极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在城市区域复杂地物条件下的密集车辆目标检测问题, 提出了一种结合超像素分割和Wishart分类器的非监督目标检测方法。首先，根据不同地物的极化散射特征检测出建筑物。然后，利用不包含建筑物的Wishart分类器和超像素分割获得目标的形态信息。接着，利用包含建筑物的Wishart分类器获得目标中心点。最后，通过区域生长对二者进行信息融合并完成目标检测任务。基于X波段的机载极化SAR数据表明, 所提算法不仅可以对密集目标进行区分和定位, 并且目标形态保持完整; 相比于传统方法, 目标检测与虚警鉴别性能得到较大提升。     

一种基于二维Gamma分布的SAR图像变化检测方法

对于隐藏在强杂波环境中的人造目标,传统的恒虚警率（constant false alarm rate, CFAR）目标检测算法受到较大程度的制约。为了改善检测性能,提出了一种基于二维Gamma分布的变化检测算法,并给出了参数估计、变化分析、CFAR归一化、目标聚类等关键步骤的实现方法。该算法在拟合精度较高的二维Gamma分布的基础上,充分利用图像间的相关性抑制强杂波。对实际数据的处理表明,该算法具有较好的检测性能,能在低虚警率的基础上实现较高的检测率。     

从极化的观点讨论复杂目标角闪烁的计算方法

从极化的观点出发讨论了复杂目标角闪烁的两种计算方法。基于电磁散射理论推导了考虑接收天线极化时PVM计算复杂目标角闪烁的一般公式;对采用PGM计算角闪烁提出了一种不需要进行"相位伸直"处理的算法;利用PGM和PVM计算和比较了不同接收极化下几种典型复杂目标的角闪烁线偏差,对基于组合偶极子模型获得的PGM和PVM的等效条件给出了一般性的数值证明。     

基于多级分类的极化SAR图像斑点抑制

针对极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR）图像相干斑抑制后的目标极化特性和结构特征保持问题,给出了一种多级分类的极化SAR图像斑点抑制方法。首先利用H/α快速分解法并结合极化总功率图像进行初分类,之后采用最小距离准则和聚合的层次聚类方法进行细分类,最后根据图像结构将图像内容分为亮点线目标、暗线目标和其他目标三大类,利用线性最小均方滤波器对暗线目标和非点线目标进行滤波。采用美国AIRSAR机载系统获取的实测数据进行实验,结果表明,与Lee的基于散射模型降斑算法相比,本文算法不仅能够更有效地抑制斑点噪声,而且在保持极化特性、结构和纹理特征方面更为有效。     

校正法拉第旋转影响的极化SAR图像定标算法

提出了一种改进的极化定标算法,应用于受法拉第旋转影响的极化SAR图像定标.假设系统具有良好的极化隔离度,即极化通道间串扰可忽略,将三角反射器作为点目标定标体,利用各通道测量值与定标体的理想散射矩阵元素间的关系,依次对通道不平衡度、法拉第旋转和绝对幅度增益进行校正.给出了算法步骤,实验的数值结果和点目标的极化特征图都验证了定标算法的有效性.     

非理想极化条件下改进的PF-PS角度估计方法

当存在主瓣压制式干扰时,覆盖时、频域的干扰信号使雷达难以检测、跟踪目标。极化域滤波方法虽然可以有效抑制干扰但同时引入了额外的测角偏差。针对这种偏差,本文作者近年提出一种主瓣干扰背景下无偏估计目标角度的极化滤波与极化综合方法(polarization filtering and polarization synthesis, PF-PS)。然而,真实环境中存在的极化非理想因素会影响PF-PS方法的性能,主要包括雷达天线的交叉极化响应以及跟踪过程中姿态改变导致的目标回波与干扰信号极化起伏。论文通过建立以上两种极化非理想因素的影响效应模型,进一步完善PF PS算法结构,有效提高了该方法在主瓣干扰背景下对目标的连续跟踪性能。     

基于相对角动量的空间非合作目标机动仅测角检测方法

针对传统方法在空间非合作目标小脉冲轨道机动检测过程中性能不佳的问题，在构建了一种基于相对角动量的新型待检特征量的基础上，提出了利用无源光学相机仅测角信息的轨道机动检测新方法。首先，在轨道坐标系下建立了基于Clohessy-Wiltshire方程的相对动力学模型和相机偏离质心安装时的相对视线角测量模型；然后，给出了相对角动量的定义并量化分析了以相对角动量作为机动检测特征标志的优越性；接着，设计了基于二次滑窗方差比值的机动检测算法框架；最后，通过数值仿真对所提算法进行了有效性验证和性能分析。仿真结果表明，该方法可以实现对近圆轨道目标的快速轨道机动检测，机动时间点检测误差在60 s以内。     

冲击噪声环境中求根类DOA估计方法研究

在介绍冲击噪声的性质及其造成传统求根类算法性能下降原因的基础上,提出利用分数低阶矩(FLOM)和ScreenedRatio原理来构造阵列相关矩阵的两类求根类算法。最后通过计算机仿真对算法进行了分析和比较,结果表明该算法在性能上优于传统的算法,基于ScreenedRatio原理的算法的性能略好于基于FLOM的算法。     

CRF:A Scheduling of Multi-Granularity Locks in Object-Oriented Database Systems

1.INTRODUCTIONRecelltly,object-orienteddatabasesystem(OODB)hasbecomepopular,becausemailyadvanceddata-intensiveapplicationssuchasCAD/CAMandmultimediadatabaseshaveemployedthistechniqlle.Manypapershavediscussedaboutwhattheobject-orientedmeansandwhatanobject-orienteddatabaseisinreference[l~4].Anewtransactionmodelforobject-orienteddatabasesystemwasproposedinreference[sl.Itisclearthatobject-orienteddatabaseshavegreatpotentialtobeusedwidelybecauseoftheirobject-orienteddesignmodelandflexibled…     

基于模糊层次分析的MIMO/SA多天线系统算法性能评估方法

多输入多输出（multiple input and multiple output, MIMO）和智能天线（smart antenna, SA）是第四代移动通信系统的关键技术,其结合的MIMO/SA多天线系统所采用算法的不同,直接影响系统性能,准确评估MIMO/SA多天线系统的算法性能,对于实际应用十分重要。结合波达方向估计算法、空时编译码算法、波束成形算法的算法性能指标,应用模糊层次分析法建立了层次结构模型,确定了各算法性能指标的权重和隶属度,得到了MIMO/SA多天线不同实现方案中不同算法的模糊综合评估方法,进行了仿真验证。仿真结果表明,评价方法能在不同的MIMO/SA多天线实现方案中选择出优化方案,对MIMO/SA多天线系统的方案设计与算法实现有较好的参考价值。     

高阶QAM信号的多级盲相位估计方法及其性能仿真

对高阶QAM信号的盲相位估计算法特别是捕获算法进行了研究，并提出针对高阶QAM信号的多级相位估计算法。它们与已有的相位估计算法相比，以引入一定的时延为代价使相位估计性能有了较大的提高，并且计算机仿真的结果显示不同结构的多级相位估计算法具有不同的性能特点，因此我们应该根据实际应用中的需求来选择算法。     

几种简化联合概率数据互联算法性能分析

针对最优联合概率数据互联算法复杂、运算量大的问题,目前提出了许多简化的联合概率数据互联算法。为了清楚地了解这些算法在不同环境下在跟踪精度、实时性等跟踪性能上的差异,对几种典型的简化算法进行了详细的性能分析。给出了简化算法的数学模型,然后从理论上对这些算法进行了优缺点比较,最后选取了多种典型的与实际工程背景相近的多目标运动环境,对几种比较有代表性的简化算法在这些环境下进行仿真实验,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析。     

Study on High-Speed Magnitude Approximation for Complex Vectors

Abstract: High-speed magnitude approximation algorithms for complex vectors are discussed intensively. The perfor-mance and the convergence speed of these approximation algorithms are analyzed. For the polygon fitting algorithms, theapproximation formula under the least mean square error criterion is derived. For the iterative algorithms, a modifiedCORDIC (coordinate rotation digital computer) algorithm is developed. This modified CORDIC algorithm is proved to bewith a maximum relative error about one half that of the original CORDIC algorithm. Finally, the effects of the finiteregister length on these algorithms are also concerned, which shows that 9 to 12-bit coefficients are sufficient for practicalapplications.     

一种新型的Ad Hoc网络分簇算法及其性能仿真

现存的Ad Hoc网络分簇算法大都只考虑影响网络性能的某个方面的因素，因此这些分簇算法的应用场合非常受限，本文在现存分簇算法的基础上设计了一种考虑多方面因素的新型分簇算法，可以在一定程度上改善网络的性能，并且具有较强的通用性，首先介绍了分簇算法提出的背景和一些相关的定义和假设，然后说明了几种现存的分簇算法的不足，接着重点分析了一种性能较好的分簇算法一自适应按需加权分簇算法，最后通过模拟对该分簇算法与其它映几种算法进行了性能比较和评价。     

联机核模糊C均值聚类方法

基于核模糊C均值(kernel fuzzy C-means, KFCM)提出了一种针对较大规模数据的联机核模糊C均值 (online kernel fuzzy C-means, OKFCM) 算法,同时考虑到核参数的选择困境,借鉴多核学习思想,进一步衍生出了联机多核模糊C均值 (online multiple kernel fuzzy C-means, OMKFCM) 算法。由此,在有效缓和核参数选择难题的同时,新算法不仅继承了KFCM优越的聚类特性且适合聚类数据流。最后,在人工和真实数据集上验证了新提出的核联机算法比现有基于划分的大规模数据处理算法具有更好的性能。     

一种多方位-速度算法存在问题的分析

利用测量的目标方位序列和一个已知的目标速度来解算目标运动的其他参数,在实际使用中,该方法效果很差,与仅方位方法十分相似:精度低、收敛慢。针对这一反常现象进行研究,剖析一种多方位-速度算法,结果发现它与仅方位算法实际上是完全一样的。进一步分析表明,出现这一问题的原因在于该算法建模过程中出现了极易被忽视的失误,就是对相互制约的待估目标参数没有进行相应的约束,导致已知的目标速度未能强制进入解算过程参与其他参数的解算。给出的仿真算例验证了理论分析的结果。     

JTIDS相对导航性能分析和仿真

介绍了JTIDS相对导航的原理,研究了相对导航卡尔曼滤波算法和导航的源选择算法。分析了JTIDS相对导航的误差源,在TDMA消息分发机制中,编写了JTIDS相对导航模块并且进行了仿真,仿真结果体现了几种导航误差源的特性,为发展集成通信和导航系统提供了参考。