网状被动传感器系统优化设计

结合网状被动传感器系统建设的需要,提出了网状被动传感器系统优化设计模型,依据优化设计模型提出了基于误差方差Cramer-Rao下界的优化设计算法。探讨了优化过程中指标集、目标集的确定方法,最后通过仿真计算分析了三种配置结构的性能。     

合成孔径雷达景象匹配中制导导弹定位

研究了合成孔径雷达景象匹配中制导中的导弹定位问题。部分孔径成像是景象匹配中制导合成孔径雷达有效的成像模式,为便于利用多匹配点定位,提出了聚焦多普勒波束锐化成像方法。建立了基于匹配点距离差和多普勒差,并考虑了高度、速度和匹配点位置测量误差的定位模型。推导了位置估计的克拉美-罗下限（Cramer-Rao lower bound, CRLB）。提出了一种基于最小二乘的闭式求解算法。理论分析表明,在一定近似条件下,这一算法的估计精度到达CRLB。仿真分析了各种误差因素对CRLB的影响,验证了算法的理论分析结果及其有效性。     

基于时差和频差的固定多站定位方法及分析

针对利用信号时差和频差信息的固定多站对运动辐射源定位问题,提出了一种基于加权最小二乘的单次定位解算新方法和基于扩展卡尔曼滤波的多次定位跟踪滤波方法。分析了存在时差和频差参数测量误差条件下的单次定位误差克拉美-罗下限几何分布图,并仿真了多次定位条件下的定位性能,将其与仅测时差定位的性能进行了比较。仿真表明,增加频差信息有助于提高对运动辐射源的定位跟踪精度。     

子波域多传感器并行分布式信息融合仿真研究

信息融合仿真分析是信息融合研究的基础,利用子波域多尺度分析的思想,将子波域滤波与多传感器线性加权融合准则有机的结合起来,提出了子波域多传感器并行分布式信息融合新算法.该算法首先将单传感器分解到不同尺度上,然后在不同尺度对目标状态进行滤波,最后将局部状态估计送到融合中心,得到最优的联合状态估计.然后通过克拉美罗下界分析了子波域信息融合的参数估计性能.仿真示例验证了上述方法的有效性.     

衍生于全相位FFT的双子段相位估计法

为提高给定样本数量下的相位估计精度,提出双子段测相法。该方法是从全相位快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)测相法衍生的,只需取出全相位FFT包含的N路子数据段中的首、尾两个子段,再综合这两个子段的FFT谱提取峰值谱相位信息即可完成高精度测相。理论分析了在噪声环境中,所提方法测相精度高于全相位FFT测相法的原因。仿真实验表明,在信噪比不太低的场合,双子段测相法的相位估计方差处于全相位FFT估计法和两参数克拉美罗限之间,因而具有广泛应用前景。     

光电跟踪系统的一类非线性滤波器

传统的光电跟踪系统通过测量目标的斜距离、俯仰角和偏航角来获取目标运动参数。针对附加角速度测量的一类新的光电跟踪系统,充分考虑传感器测量噪声的相关特性,基于非线性估计理论设计了目标跟踪滤波器。首先利用嵌套条件方法推导了转换测量误差前两阶矩的一致性估计,然后采用序贯采样卡尔曼滤波器（SUKF）对解耦后的转换测量进行序贯处理,最后从理论上分析了跟踪滤波器的稳定性并给出了跟踪系统的Cramer-Rao下界（CRLB）。Monte-Carlo仿真表明：滤波器估计误差均方差（RMSE）已逼近非线性跟踪系统的CRLB。

Abstract：

Generally tradition optic-electric tracking systems can obtain target motion parameters by measuring distance,elevation angle and yaw angle of targets.A target tracking filter taking correlated measurement noises into account was designed for optic-electric tracking systems with angle velocity measurements based on nonlinear estimation theory.Firstly,the consistent first two moments estimate of the converted measurement errors were derived by nested conditioning method;then the converted measurements were sequentially processed according to Sequential Unscented Kalman Filter （SUKF）;Finally the stability of the filter was analyzed theoretically and the Cramer-Rao Low Bound （CRLB） of the nonlinear tracking systems was proposed.Monte-Carlo simulation results show that the Root Mean Square of Estimate Error （RMSE） of the filter is closed to the CRLB of the nonlinear tracking systems.     

改进的对数衰减动态非视距定位

在一般对数衰减模型中衰减因子是一个常量,但在实际应用中会引起较大的测距定位误差. 为了减少定位估计误差,在对Zigbee 组网定位实验数据进行统计分析的基础上,提出用负指数函数来描述衰减因子与距离（目标节点与锚节点间距）之间的关系,进而建立一种改进对数衰减模型;给出一个基于改进对数衰减模型的ML 估计器,并推导了该估计器的Cramer-Rao下界(Cramer-Row lower bound, CRLB). 在实验室和车站站场的Zigbee 组网定位实验结果表明,使用改进对数衰减模型的ML 估计器能提供更准确的定位估计,对场景变化有较好的适应性.     

跟踪弹道目标的几种次最优滤波器

研究了通过雷达观测跟踪重返大气层阶段的弹道目标问题。考虑了一种状态方程和量测方程都具有高度非线性的数学模型并推导出估计误差的理论Cramer-Rao低界。我们设计了三种次最优滤波器并将其滤波性能和Cramer-Rao低界进行了比较。除了在非线性滤波中经常采用的EKF和UKF之外，提出了一种结合传统卡尔曼滤波和简化点Unscented变换的滤波器，仿真结果表明，新滤波器在精度和计算复杂性上均有良好表现。