基于Fisher信息距离的传感器管理方法

在进行面向跟踪的传感器管理方法研究时,传统的思路主要以跟踪精度为导向,但是在数据关联环节,改善或维持目标之间的区分度才是传感器资源分配的主要目的。需求的偏差导致不合理的传感器资源分配结果。依据信息几何理论,以流形中的Fisher信息距离来定义目标之间的区分度,然后直接依据目标之间的区分度制定传感器资源分配策略。关联仿真实验表明,该方法相较于传统的传感器管理方法,有效提高了目标之间的关联正确率。     

基于RSOM聚类的局部线性嵌入算法

局部线性嵌入算法(locally linear embedding,LLE)是一种非线性降维方法.当数据量较大时,算法计算效率较低,算法运行所占用的内存空间较大.为了提高LLE算法的计算效率和减小算法运行时占用的内存空间,给出了基于RSOM(Recursive SOM)树聚类的LLE算法,通过RSOM树对数据集进行聚类,在保证输入样本依概率分布的同时显著降低算法复杂度,提高了映射效果.仿真实验表明,基于RSOM树聚类的LLE算法相对于原始的LLE算法,其算法效率有了显著提高,明显降低了算法运行所占用的内存空间,同时很好地学习了高维数据的流形结构.     

高分辨雷达-维距离像稀疏表示技术

高分辨雷达回波信号处理和特征提取技术受到广泛的关注.针对雷达目标几何绕射参数化模型,采用稀疏成份分析方法研究了高分辨距离像的超分辨重构和特征提取问题,分析了正则化函数的指标参数对信号重构性能和计算复杂性的影响,在此基础上提出了一种具有稀疏表示能力的正则化函数,实现了目标散射中心的有效分离.数值结果也验证了该方法的合理性和有效性.     

态势估计中的统计时间区间推理方法

在战场态势估计中 ,许多事件有一个持续过程 ,因此需要引入时间区间来表示这些事件发生的时间。态势估计中常常需要判断这些事件发生的时间顺序 ,而对事件发生的时间区间的推测或观测往往含有统计不确定性。利用似然比检验理论 ,建立了一种判别两个事件发生的不确定时间区间的顺序的新方法 ,并讨论了利用检验结果进行限制传播的方法 ,从而有效地增强了态势估计中对时间关系的描述和推理能力     

联合时频技术用于ISAR像综述

由于雷达回波的时变和频变特性,使得当基于FFT处理进行ISAR成像时,图像上存在许多扩展散射点和虚假响应,严重影响了图像质量,并对ISAR像的后续处理带来困难。而联合时频技术由于能有效处理时变信号,因而在提取ISAR运动补偿信息、瞬时(瞬频)成像、ISAR像后续处理及理解ISAR成像机理等方面有许多成功的应用,本文对此进行了较为系统的总结。     

基于ESPRIT-LS的幅相补偿参数估计算法

幅相补偿是多频带雷达信号融合一维距离成像中的关键问题,其补偿的精度直接影响了信号融合的最终效果。分析了多雷达信号融合中的幅度相位模型,并基于旋转不变技术提出一种新的幅度相位补偿参数估计方法。该方法首先对幅相补偿模型进行预处理,使得处理后的阵列导向矢量具有旋转不变特性,然后采用ES-PRIT-LS算法同时估计多个雷达的幅相补偿参数。仿真结果表明该算法具有较高的估计精度,受噪声影响较小。     

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。     

基于小波分解的贝叶斯SAR图像去斑方法

提出了一个新的有效的基于小波变换的SAR图像去斑方法。尽管小波分解具有去除相关性的作用,但是图像中边缘等几何结构特征仍然存在,因此本文引入一个几何先验模型,结合噪声和有用信号的条件分布进行贝叶斯估计,得到每一系数作为有用信号的后验概率,以之作为修正因子修正小波系数,获得了满意的去斑效果。与现有的去斑方法的主要的不同之处在于使用了噪声和信号的实际分布函数,文中给出了这些分布的经验表达式,以及直接从图像上计算这些分布参数的方法。对实验结果的量化评估证明本方法较软、硬阈值法的优越性。     

基于雷达观测的空间目标识别仿真软件的设计与实现

介绍了基于雷达观测的空间目标识别仿真软件的主要功能组成，仿真模型和实现方法，讨论了计算动态RCS需要考虑的坐标转换问题，在WindowsNT4.0平台下，采用VisualC 6.0集成开发环境实现了该仿真软件，最后给出了该软件的部分仿真结果。     

检测前跟踪应用中的传感器观测数据仿真研究

检测前跟踪是低信噪比环境下目标检测与跟踪的有效方法,应用时通常基于未作门限处理的传感器原始观测数据,而非经典跟踪中的点迹.鉴于当前还没有系统的用于检测前跟踪的传感器仿真建模研究工作,针对实际应用中常见的雷达、声纳和红外三类传感器,建立检测前跟踪处理模型,并仿真产生了各类传感器在单、多目标场景下的原始观测数据.仿真试验表明,传感器模型仿真逼真度较高,为其它种类传感器的观测数据仿真提供了参考,也为检测前跟踪算法的研究提供了便利.