Target estimation using MIMO radar with multiple subcarriers

This paper analyzes the effect of waveform parameters on the joint target location and velocity estimation by a noncoherent multiple input multiple output (MIMO) radar transmitting multiple subcarriers signals. How the number of subcarriers influences the estimation accuracy is illustrated by considering the joint Cramer-Rao bound and the mean square error of the maximum likelihood estimate. The non-coherent MIMO radar ambiguity function with multiple subcarriers is developed and investigated by changing the number of subcarriers, the pulse width and the frequency spacing between adjacent subcarriers. The numerical results show that more subcarriers mean more accurate estimates, higher localization resolution, and larger pulse width results in a worse performance of target location estimation, while the frequency spacing affects target location estimation little.     

基于拖曳长线阵的水下目标模拟系统

水下目标模拟系统对于水下航行体试验与训练、舰艇水声对抗与安全防御等具有十分重要的意义。基于水下目标声学多亮点回波理论,给出了多亮点目标宽带回波信号模型。通过计算机仿真,验证了目标回波各重要特征和目标回波信号模型的有效性。基于拖曳长线阵和高速数字信号处理技术构建了水下目标模拟系统,根据目标回波信号模型综合模拟了水下分布式多亮点运动目标声散射特性,准确模拟了目标不同部位声学亮点的空间方位分布特征。分别对点源目标、真实大尺度目标、拖曳长线阵目标模拟系统进行了声纳目标识别试验,结果表明,拖曳长线阵目标模拟系统的目标特性明显不同于点源目标,而与实际大尺度目标一致。     

基于UT变换的MMPHD机动目标跟踪

基于序列蒙特卡罗方法的多模概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)滤波算法及其改进方法,在预测过程中依据多个并行的状态转移模型将大量粒子散布到下一时刻目标所有可能出现的状态空间,从而实现目标状态的捕获。由于这些方法大量使用粒子,造成计算量巨大、算法实时性差。为此,提出了基于无迹变换的多模PHD机动目标跟踪方法。该方法利用最新量测信息获得粒子预测过程中的建议密度函数,从而将粒子聚合在目标最可能出现的状态空间邻域中,充分实现粒子的有效利用。仿真实验表明,论文提出的算法不仅显著减少了多模PHD算法的计算量,而且在一定程度上提高了多模PHD算法的精度。     

基于量子遗传算法的港口目标瞄准点选择

使用多枚巡航导弹攻击港口目标时,瞄准点选择非常关键,传统方法所用模型较为简单、算法较为耗时。为此,根据港口子目标幅员特性,构建矩形化子目标,并按离差最大思想赋予威胁指数。从毁伤效果出发,以毁伤下界为限,构建港口目标威胁消除模型。将量子理论引入遗传算法,构建量子遗传融合算法,并用其求解瞄准点分布。仿真结果表明,得出的瞄准点具有较高可靠性,验证了模型的有效性,所用算法能在短时间内找出最优解,提高了解的收敛速度。     

手绘模拟电路图识别技术研究

主要研究手绘（印刷）模拟电路的识别技术．文章在优化图象质量和提高电路图素识别率等方面作了重点阐述．在元件识别的基础上,配合有限制的字符识别,形成了一种图象文字相结合的识别方法,提高了识别率,为电路图的自动分析打下良好的基础．     

A SINGLESTEP CHARACTERISTIC FINITE DIFFERENCE METHOD FOR TWO-DIMENSIONAL NONLINEAR CONVECTION-DIFFUSION PROBLEMS

1.IntroductionThenonlinearconvection-diffusionproblemsareakindofveryimportantproblemssuchastheundergroundpercolation,air--pollution,fluidmechanicsmodelingetc.Thenumericalmethodsforsolvingthelinearproblemswiththeconvectivecoefficientsdominating,whicharethecharacteristicfiniteelementandcharacteristicfinitedifferencemethods,aregivenbyJ.DouglasandT.F.Russellin[1]andfurtherdevelopmentin[2]and[3],etc.ButtheconvergenceofmethodsneedstherestrictiveassumptionAt=O(h).Inpracticeonewouldliketotakebigger…     

一种鲁棒的被动声目标识别方法

针对噪声环境下一些声目标识别技术性能严重下降的问题,提出了一种基于一阶补偿的径向基函数网络模型,并给出了该网络参数选择方法。实际应用表明,这种神经网络对噪声具有较强的鲁棒性,与传统的径向基函数网络相比,其识别性能等同于信噪比提高大约１０～１５ｄＢ。     

飞行仿真系统RDFSS的实现方法

介绍了飞行指挥实时动态真实感模拟系统（ＲＤＦＳＳ）的整体结构设计思想及实现方法,研究了ＲＤＦＳＳ系统飞行器械的造型、飞行背景及目标拦截模拟方法,简要阐述了我们在研究适合于飞行模拟时所提出的一些新思想、新算法。此系统已在ＳＧＩ工作站上实现,达到了较为真实和实时的良好效果。     

基于时变偏差分离估计的杂波下机动目标跟踪

在杂波环境机动目标跟踪问题中,波门位置和范围的确定是关键技术之一。在分析了时变偏差分离估计算法的有偏差的状态估计协方差基础上,提出了基于时变偏差分离估计(separate bias estimation, SBE)和概率数据关联(probabilistic data association, PDA)的新算法,利用了偏差估计和有偏差的状态估计协方差来确定波门位置和范围,并结合PDA处理多个回波的能力,实现杂波环境下机动目标的跟踪。通过仿真实验,说明了新算法的优势和有效性。     

基于改进粒子滤波的微弱目标检测前跟踪算法

研究高速微弱目标的积累检测问题,提出了一种改进粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用与雷达距离-多普勒图像相匹配的量测数据模型,能克服传统点扩散函数的模型误差。采用“新生”粒子从强度最高的分辨单元集内均匀产生,且按概率对权重最低的部分“存活”粒子用“新生”粒子将其替换的粒子更新策略,在增加粒子多样性的同时缓解了粒子的退化。仿真实验表明,本文算法的检测与跟踪性能要优于标准的粒子滤波算法。