星载双站SAR运动目标加速度检测和估计

星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR)用于动目标检测和参数估计时,忽略动目标加速度的影响将会导致沿航迹速度估计的较大误差。给出了星载双站合成孔径雷达检测和估计地面运动目标加速度的算法,该算法主要利用运动目标相对于工作在Tandem模式下的星载双站SAR具有不同相对径向速度的原理,利用三孔径星载SAR估计径向速度的算法,估计出相对于星载双站SAR的不同径向速度。根据这两个径向速度和SAR视角之间的关系,计算出动目标运动方向和常数项切向速度,最后根据估计的调频斜率计算出切向加速度和径向加速度。仿真结果表明,该算法能正确地估计出具有加速度的动目标速度参数。     

基于改进高斯粒子滤波器的目标跟踪算法

针对现有机动目标跟踪中粒子滤波算法的不足,提出了一种改进的粒子滤波方法。该方法在高斯粒子滤波的基础上通过利用当前时刻量测值对量测误差的分布参数进行实时的统计和更新,并以此得到粒子的权值,从而考虑到了量测值对估计值的影响,该方法适合于量测误差分布为高斯白噪声且状态量与量测误差相关条件下的非线性估计。仿真结果表明,与传统的自举粒子滤波(boot trap particle filter, BPF)、高斯粒子滤波（Gaussian particle filter, GPF)以及无迹粒子滤波（unscented particle filter, UPF)相比,该方法具有较高的精度和较少的计算量。     

Design and comparison of minimal symmetric model-subset for maneuvering target tracking

Model-set is utilized in state estimation for maneuvering target tracking.Two minimal symmetric model-subsets are designed and investigated by moment matching method,which include hypersphere-symmetric model-subset and axis-symmetric model-subset,if system mode is a random variable and obeys certain probability distribution.They can be used as the fundamental model-subset for multiple models estimation with fixed structure,variable structure and moving bank.The model-groups constructed by above designed subsets are given,which give the practical guidance for use of model-set in multiple models approach with a variable structure.Simulation results show that the performances of two minimal model-set significantly outperform the corresponding model-sets with fixed spacing.     

基于音色属性辨识声目标的主观评价实验研究

设计了目标辨识、语义细分和自适应分组成对比较等三组主观评价实验, 研究不同音色属性对辨识声目标的作用. 首先对50个水下声样本进行等响度、等时长预处理, 完成了三种目标类型的主观辨识实验. 然后完成基于语义细分法和自适应分组成对法的目标辨识实验, 利用相关分析和聚类分析手段对评价数据进行处理, 获得人耳听觉系统在自然音色和本质音色空间下辨识目标类型的结果. 研究结果有助于掌握和理解人类听觉系统听音辨物过程中音色属性的作用, 对音色属性建模及特征提取也有益处.     

改进的粒子滤波算法在目标跟踪中的应用

粒子滤波算法中通常采用先验转移概率代替重要性函数,由此重要性密度函数对后验函数的偏差将增大。将小波去噪应用到粒子滤波过程中,降低了偏差,提高了粒子算法的滤波精度,并将该算法应用到目标跟踪的过程中,通过仿真证实该方法能够提高粒子滤波精度。     

基于无迹卡尔曼滤波和协方差交叉融合的分层多簇无线传感器网络多速率跟踪算法

针对无线传感器网络(WSNs)在跟踪过程中精度低,性能差等缺点,提出基于无迹卡尔曼滤波(UKF)和协方差交叉(CI)融合的分层多簇WSNs多速率跟踪算法。将传感器分成多个簇,同一簇中的传感器可以采用不同的采样和传输速率对目标的数据进行采集和传输。首先,采用UKF处理传感器节点采集的数据,生成局部估计。然后,利用CI融合算法将收集到的局部估计值形成融合估计。通过定义一个附加权重因子,为真实协方差的不确定性定义一个更严格的界限。仿真验证了方法的有效性,采用多速率分层融合估计的精度更高,效果更明显。     

基于智能手机和数字图像相关的模型实验变形场测量标点法

为提高模型实验位移测量精度和效率,通过智能手机作为图像采集工具,结合数字图像相关技术获取不同载荷状态下附着于被测体表面标点的位移。基于标点法的基本原理引入刚体运动补偿法进行误差校正以提高测量精度,同时通过实验验证了标点法的可靠性。将标点法应用于相似材料模型实验变形场量测中,在模型表面设置自行研制的数字图像相关技术(digital image correlation, DIC)和全站仪两用标点,利用标点法获取岩层位移,并使用全站仪和百分表同步量测,验证其有效性。结果表明:通过刚体运动补偿法进行误差校正,标点法具有与商业测试系统相当的精度;标点法所测得岩层变化均与实际情况一致,该方法测量结果与百分表的测量结果最大相对偏差为6.1%,与全站仪最大相对偏差为5.7%,满足模型实验测量的精度要求。研究成果为进一步研究覆岩变形和动态沉陷规律提供了新的监测手段。     

非平衡2n-周期二元序列的5-错误序列

线性复杂度和k-错线性复杂度是密钥流序列随机性检测及其稳定性度量的2项重要指标,对衡量密钥流序列密码强度具有极其重要的意义.计算序列k-错线性复杂度的一个行之有效的方法是,分析研究汉明重量最小的错误序列.在此基础之上,给出了5-错线性复杂度不大于2^n－3、等于2^n－2－2m和2^n－2－2m+x时错误序列的计数公式,并通过计算机编程进行了验证.     

距离-多普勒-时间三维雷达数据中的目标能量积累

根据连续多帧雷达距离-多普勒数据中的目标位置关系,提出一种积累距离-多普勒-时间三维空间中目标轨迹的方法。该方法采用多普勒维的移位运算,校正目标的帧间多普勒频移,通过矩阵重组,将校正后的距离-多普勒-时间三维数据分解为并列的距离-时间二维矩阵,最后通过积累重组的二维矩阵中的近似直线的目标轨迹来实现目标能量的长时间积累。该方法采用移位和累加运算完成,运算量小,可在工程应用中实现。实测数据的实验结果表明该方法能大大延长雷达信号的积累时间,有效提高目标的检测概率。     

一种新型自适应粒子群优化粒子滤波算法及应用

基于粒子群优化的粒子滤波算法精度不高,运算复杂度大,难以在实际工程中应用. 为此,文中提出一种新型邻域自适应调整的动态粒子群优化粒子滤波算法. 该算法考虑了粒子的邻域信息,利用多样性因子、邻域扩展因子和邻域限制因子共同对粒子的邻域粒子数量进行自适应调整,控制粒子对邻域的影响,减轻局部最优现象,达到收敛速度和寻优能力的最佳平衡. 利用UNGM模型、目标跟踪模型以及故障检测模型对算法的性能进行仿真测试,结果表明：该算法与PSO-PF相比提高了精度和运算速度,具有实际工程应用价值.