水声目标辐射噪声谐波特征提取算法

水下目标辐射噪声中的谐波分量包含了反映目标自身本质特性的信息,能否有效提取目标谐波特征关系到目标识别的效果。论文基于目标辐射噪声的一般数理模型,利用最大似然估计和卡尔曼滤波理论,提出一种水下目标辐射噪声谐波特征的提取与分析算法,估计得到了谐波的瞬时基频;然后利用卡尔曼滤波器跟踪瞬时基频的时变特性,实现对基频的精确跟踪和估计;并提取各阶谐波的振幅,得到目标的谐波特征;最后结合仿真信号与实测数据进行对比,验证了谐波特征提取算法估计基频和提取谐波信息的可行性。     

水声目标辐射噪声谐波特征提取算法

水下目标辐射噪声中的谐波分量包含了反映目标自身本质特性的信息,能否有效提取目标谐波特征关系到目标识别的效果.论文基于目标辐射噪声的一般数理模型,利用最大似然估计和卡尔曼滤波理论,提出一种水下目标辐射噪声谐波特征的提取与分析算法,估计得到了谐波的瞬时基频;然后利用卡尔曼滤波器跟踪瞬时基频的时变特性,实现对基频的精确跟踪和估计;并提取各阶谐波的振幅,得到目标的谐波特征;最后结合仿真信号与实测数据进行对比,验证了谐波特征提取算法估计基频和提取谐波信息的可行性.     

基于采样的非线性滤波算法比较

在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,通常采用EKF作为状态估计方法提高估计精度。由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,将系统进行线性化近似存在估计误差,从而影响目标跟踪的精度。为了获得更高的估计精度,介绍了几种非线性滤波算法,包括unscented卡尔曼滤波算法、简单粒子滤波算法以及无味粒子滤波算法（UPF）。分析了这几种算法的原理和实现,对各种算法的适应性进行了比较。通过目标跟踪仿真实验,表明UKF、PF较EKF估计精度和收敛速度有所提高。     

机动目标无源自适应跟踪算法研究

论文提出了一种对空中机动目标进行三位测向无源自适应跟踪的新算法.该算法把目标机动加速度看成是未知的输入向量附加到状态方程中去,然后利用状态向量扩维情况下的伪线性滤波算法对目标进行三维无源跟踪,跟踪过程中在对原来目标状态向量进行估计的同时估计目标加速度,仿真结果表明,该算法不需要对目标进行机动检测,它能够适应目标机动和非机动两种工作模式,实现对空中机动目标的自适应无源跟踪.     

一种水中目标深度估计和运动状态跟踪方法

建立水下目标深度估计模型,采用LMS自适应时延估计算法来估计时延,并用可变步长方法及sinc函数内插法提高估计精度;建立水下目标运动状态跟踪模型,采用基于方位时延的扩展卡尔曼滤波算法来估算水下目标运动状态信息;通过消声水池、湖泊和仿真试验,表明该方法有效可行。     

双基阵纯方位被动定位跟踪方法

研究了双基阵纯方位目标运动分析的原理和方法,给出了卡尔曼滤波算法的模型。针对目标跟踪和滤波中容易出现的跟错目标和滤波发散问题,提出将进行方位数据时空关联、采取航迹状态转移和距离回归门限相结合的方法实现对单、双目标的跟踪定位。仿真实验表明,应用该方法可以快速、稳定地完成目标运动要素的估计,可以较好地应用于工程实现。     

一种宽带水声目标DOA估计方法

针对现有的基于压缩感知的宽带水声目标DOA估计方法中存在估计计算时间长、失败率高的问题,将稀疏贝叶斯学习重构方法应用到宽带水声目标DOA估计中,采用定点方法对SBL算法中的核心超参量进行求解,提出一种基于稀疏贝叶斯学习的宽带水声目标DOA估计方法.通过仿真实验,验证了该方法的可行性与有效性,并证实该算法相对于常用的波束形成算法、MUSIC算法、SBL算法以及BP算法具有运算速度快、重构精度高等优点.     

基于平台定位信息的雷达系统偏差估计技术研究

雷达系统偏差的存在,使雷达探测到的目标航迹严重偏离目标的真实运动轨迹,从而影响融合中心的航迹关联性能。文章研究了雷达系统偏差特点,分析了平台定位信息特性,提出了借助编队中我方的平台定位信息来估计雷达系统偏差的相对配准方法,并根据数理统计中的点估计原理来推导了相应算法。仿真实验表明,该算法有效。     

OFDM系统信道估计技术研究

论文介绍了信道的估计算法和插值算法,对FFT插值算法进行了优化,通过加窗处理解决了FFT算法中频谱能量泄露的问题。针对变换域滤波算法中导频信息不能集中在低频区域的问题,提出了内插和变换域滤波结合的算法,使导频信息变化平缓,更好的集中在了低频区,通过仿真分析表明,信道的估计性能得到提高,运算量增加不大。     

方位和多普勒频移联合的目标要素估计

提出一种利用目标方位信息和多普勒频移信息联合估计匀速直线运动目标要素的方法。该方法适用于观测站不机动情形下目标运动分析问题。将2种目标信息分别伪线性化,建立对应的伪线性模型,利用最小二乘方法构建2个伪线性滤波器,后融合的方法得到了目标要素估计的算法。与现有的基于方位和多普勒频移进行目标要素估计的方法相比,该方法有以下不同特点：1）2个线性估计器均是二维系统,可观测性增强;2）在多普勒频移估计器中,不需要估计线谱的原信号频率。数值仿真给出了不同观测误差下的算法性能,试验验证了方法的实际有效性。     

基于矢量传感器的水下运动目标测向的研究

将基于二维压差式矢量传感器的声压振速联合处理技术应用于水下运动目标测向算法研究中,在小尺寸和低频条件下,实现了对水下运动目标的精确测向。研究了传感器尺寸、信噪比对算法性能的影响,并采用实测辐射噪声对算法性能进行了分析。仿真和实验结果表明,该测向方法具有基阵尺寸小、测向精度高的特点。该研究为水下运动目标的方位估计提供了一种有效的技术途径。     

方位和多普勒频移联合的目标要素估计

提出一种利用目标方位信息和多普勒频移信息联合估计匀速直线运动目标要素的方法。该方法适用于观测站不机动情形下目标运动分析问题。将2种目标信息分别伪线性化,建立对应的伪线性模型,利用最小二乘方法构建2个伪线性滤波器,后融合的方法得到了目标要素估计的算法。与现有的基于方位和多普勒频移进行目标要素估计的方法相比,该方法有以下不同特点:1)2个线性估计器均是二维系统,可观测性增强;2)在多普勒频移估计器中,不需要估计线谱的原信号频率。数值仿真给出了不同观测误差下的算法性能,试验验证了方法的实际有效性。     

基于模型库的船舰组合导航信息融合算法

在船舰组合导航系统中,由于各导航传感器自身物理特性、工作原理的差异,无法同步获得船舰目标的观测信息,因此船舰组合导航问题实质上是一类典型的异步融合估计问题.然而,现有的异步融合估计算法无法兼顾滤波精度的最优性以及滤波过程的实时性.为此,针对舰船稳态运行过程中的线性平稳过程,提出利用模型库设计一种船舰组合导航信息融合的新算法.仿真实验验证了所提方法的有效性,能同时满足实时性和最优性的要求,并且简捷,易于实现.     

基于延迟相乘的快速周期累积序列估计方法

针对在低信噪比条件下直接扩频(DS/SS)通信系统中伪随机(PN)序列难以估计的问题,论文提出了一种简单的PN码序列估计方法.在已知PN码周期和码速率的前提下,应用延迟相乘的方法,消除信息码对PN信号的影响,将延迟相乘信号进行分段和整周期累积,通过滤波、运算,实现PN码序列的估计.理论分析和仿真实验结果表明:在—17dB的信噪比容限下,应用论文的方法能够快速准确地实现PN码中短码和长码的序列估计.     

单只矢量水听器对多目标方位估计的仿真研究

文章结合了矢量水听器的自身特点,利用单只矢量水听器分别研究了声强法和ESPRIT算法对目标方位进行估计,在无需知道信号先验信息的条件下,可以实现对多个不相关信号的方位角估计。利用已知的条件进行模拟仿真,在不同的信噪比,样本长度的条件下来对比声强法与ESPRIT算法之间了优劣性。     

一种时间-传感器系统误差估计算法

由于时间的不一致和传感器系统误差直接影响目标探测信息的精度,假设卫星导航的精度足够高,不考虑导航误差的影响,在时间-传感器系统误差传递模型的基础上,利用对空中平台的实时观测和平台的导航信息,获取观测数据的新息相关函数序列,对未知的系统模型参数和噪声统计参数进行在线辨识,构建自适应滤波,实现对多平台时间-传感器系统误差的实时估计和配准。通过对比仿真实验表明,该算法收敛速度快,估计精度较高。     

单矢量水听器多目标方位估计的算法研究

矢量水听器可有效抑制各向同性的背景噪声干扰,能同时共点地拾取声场的声压标量和振速矢量信息。这些信息的偶次阶矩组成了以各个目标的声强和方位为未知数的非线性方程组。为了求解该方程组,研究了具有全局最优化概率搜索的快速方法:遗传算法和小生境遗传算法,并对两者的性能进行比较。仿真试验的结果证明了算法的可行性,即基于小生境遗传算法能够实现单个矢量水听器进行多个非相干源目标的方位估计。为了提高弱目标的方位估计精度,又提出了二次小生境搜索方法。     

多传感器序贯势分布概率假设密度滤波

针对多传感器多目标跟踪中数据关联的计算复杂性问题,提出了一种多传感器序贯势分布概率假设密度滤波算法.利用序贯滤波的方法将单传感器的势分布概率假设密度滤波扩展到多传感器情况,并给出了高斯混合实现的序贯势分布概率假没密度(Gaussian mixture sequential PHD,GMSPHD)滤波的递推算法.仿真实验结果表明,文中提出的GMSCPHD滤波算法具有较高的多目标状态估计和目标数目估计精度,是一种有效的多传感器多目标跟踪方法.     

基于ICA的单矢量水听器多目标分辨

单矢量水听器利用目标信号的声能流进行测量,可有效抑制各向同性干扰,提高目标信号的信噪比,从而实现目标的波达方向(DOA)估计。但若存在多个目标时,单矢量水听器测量的是各信号声能流的矢量和,因此无法估计单个目标的方位。本文将独立分量分析(ICA)原理与单矢量水听器技术相结合,提出一种新的单矢量水听器多目标分辨算法。在目标信号方向未知的情况下,该方法可对矢量水听器的导向矢量实现盲估计,并分离出各独立目标信号,进而利用声能流逐次分辨出各独立目标信号。仿真实验证明了算法的有效性。     

一种负载感知的虚拟网络映射算法

针对虚拟网络映射过程导致的负载失衡问题,论文提出了一种负载感知的虚拟网络映射算法。该算法同时考虑了链路负载和节点负载,通过目标函数对两种负载进行量化,并利用改进的粒子群优化方法进行综合求解,以实现虚拟网络映射后的流量均衡。仿真实验表明,与自适应虚拟网构建算法相比,所提出的算法具备更好的性能。