基于多小波的SAR图像去噪与压缩

SAR图像固有的乘性相干斑噪声降低了图像的相关性,增加了信息熵,影响了图像压缩的性能.多小波能够同时拥有正交性、紧支性和对称性,比单小波具有更多的自由度.因此提出了在多小波域进行去噪和压缩相结合的SAR图像编码算法.首先对图像进行多小波变换,采用改进的软阈值法抑制相干斑噪声同时对图像边缘进行保护,再对多小波系数重排建立空间方向树,然后采用多级树集合划分(SPIHT)算法进行编码.实验结果表明,该算法改进了重建SAR图像的PSNR,同时对相干斑噪声进行了有效的抑制.     

一种新型的速度和加速度估计器

将扩张状态观测器和递归线性平滑牛顿预测器相结合,形成了一种新型的速度和加速度估计器,它在跟踪位移和估计速度的同时能一并估计出加速度.虽然扩张状态观测器本身对量测噪声已经具有较好的滤波特性,但为了减小时间延迟,不能使滤波参数过大,这样会使估计出的加速度噪声稍高,需再用递归线性平滑牛顿预测器对加速度进行二次滤波.仿真结果表明,由扩张状态观测器和递归线性平滑牛顿预测器构成的滤波估计器在仅有位置量测信号且在噪声较大的情况下能有效地估计出速度和加速度,最终得到的速度和加速度估计信噪比高且时间延迟小.该估计器主要用于运动控制和机动目标跟踪中.     

基于直升机声纳探测的潜艇被发现概率仿真

以往基于反潜直升机声纳探测的潜艇被发现概率计算过于简单,而实际上潜艇被发现概率还与包括潜艇自身辐射噪声强度、海洋环境,海面风力、其它船只在内的等多项因素有关.对传统已有的基于反潜直升机声纳探测的潜艇被发现概率算法,用较完善的水声探测模型进行了修正,将潜艇宽带噪声和窄带噪声分开考虑,分别给出了两种不同噪声下被发现概率算法.通过仿真着重研究了潜艇辐射噪声级、辐射噪声频率和海面风力的影响,可为潜艇作战研究提供参考.     

基于两次Kalman滤波的观测噪声自适应调整算法

在实际的目标跟踪过程中,由于目标远近等各种客观因素的影响,观测噪声是随时变化的.但是在标准卡尔曼滤波中,如果将观测噪声协方差设为恒定值,必然造成跟踪结果不理想.针对这种情况,通过在任意时刻施行两次卡尔曼滤波的结果来自适应地调整观测噪声协方差,使卡尔曼滤波算法中的观测噪声协方差与实际值更加接近,从而提高对目标的跟踪精度.最后Monte Carlo仿真实验证明了本算法的有效性.     

冲击噪声背景下宽频段信号三维参数的估计

提出了一种基于协变异矩阵的宽频段信号频率和二维到达角联合估计的算法。在冲击噪声环境下,该算法能精确地估计宽频段信号的三维参数,无需多维谱峰搜索和参数配对过程。另外,利用L型阵列的分维特点和ESPRIT算法进一步处理,成功地实现了具有频率兼并现象的宽频段信号的三维参数估计。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

一种在未知噪声下的快速波达方向估计方法

提出了一种基于传播算子方法的波达方向估计（direction of arrival, DOA）算法,和传统的子空间方法相比,该方法不需要进行矩阵特征分解,有效降低了运算复杂度,同时它对相干信源有更高的分辨率。另外,传统的传播算子方法只在噪声协方差矩阵已知并且信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）较高的情况下才有很好的分辨率,而本方法在未知相关噪声场中也能够保持非常高的精度。最后,引入了基于混沌优化思想的谱峰搜索算法,进一步减少了算法运算时间,并通过仿真实验验证了文中结论。     

典型声源声聚焦引起辐射噪声测量误差的分析

随着影响目标辐射噪声测量诸多因素的解决,声聚焦对测量精度的影响已显得比较突出.基于射线声学的虚源法,通过具体算例,分析了典型声源声聚焦引起的测量误差.仿真结果表明,声聚焦引起测量误差的大小与声源的类型、辐射指向性,边界约束,声源和接收器的空间位置,信号带宽、频率均有关.因此,传统的利用球面波规律对不同类型的声源辐射声测量值进行归一是有偏差的,需根据声源的辐射指向性及相关参数进行特定的修正.     

基于EM算法的水下目标辐射噪声模型参数估计

对水下目标辐射噪声的混合高斯模型进行参数估计时,针对极大似然函数很难求解的问题,研究了一种使用海洋环境噪声统计信息的期望值最大算法(EM算法).在对Bouvet和Schwartz水下目标辐射噪声信号和海洋环境噪声模型研究的基础上,修正了传统的EM统计算法,以降低计算的复杂度,提高迭代收敛速度.仿真结果和实船信号实验数据的一致性,表明基于EM算法的混合模型参数估计方法,使得参数估计复杂度降低,运算量明显减少,估计性能较好,具有很好的应用价值.     

散射区域加权压缩感知ISAR成像

压缩感知(compressive sensing,CS)理论为少量脉冲条件下实现高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像提供了新方法。然而由于CS的噪声敏感性,其成像易受到噪声污染;另外,少量脉冲条件下很难保证噪声参数估计精度,这进一步加剧了ISAR成像污染。针对这一问题,提出一种散射区域加权CS ISAR成像算法,利用目标散射区域信息对冗余字典中的基函数进行加权,修正CS重建算法以抑制噪声散斑。为提高噪声参数估计精度,对回波采样建立子序列矩阵,提出矩阵扰动理论噪声参数估计方法。实验结果表明,所提方法能够有效抑制噪声影响,提高低信噪比和少量脉冲条件下ISAR成像质量。     

闪烁输入下比例导引系统无量纲化研究

研究了目标闪烁输入下比例导引系统的无量纲化,得到了在闪烁输入下比例导引系统的脱靶量与弹目相对运动速度Vr无关,与噪声功率谱平方根Ka和系统动力学无阻尼自振频率的平方根(ω_n)~(1-2)成正比的结论,这些结论在工程实用中具有重要意义。