一种基于"当前"统计模型的自适应滤波算法

针对机动目标跟踪问题 ,在“当前”统计模型的基础上 ,利用机动加速度与方差的自适应关系 ,提出了一种新的自适应滤波算法。大量仿真结果表明 ,该算法在跟踪机动目标时 ,具有良好的跟踪性能。     

改进的“当前”统计模型变采样率目标跟踪算法

为满足实际雷达系统对高精度和高实时性的要求,提出了一种改进的“当前”统计模型变采样率机动目标跟踪算法。该算法针对“当前”统计模型必须预设加速度极值和机动频率的问题,提出一种加速度方差和机动频率在线同步自适应方法,建立改进的“当前”统计模型机动目标跟踪算法;针对在线自适应方法计算量大的问题,结合采样周期的大小与目标机动特性的关系,引入变采样率方法。仿真结果表明,与传统“当前”统计模型相比,改进的“当前”统计模型机动目标跟踪算法能显著提高对不同机动强度目标的跟踪精度;变采样率方法通过减少采样点数,节省了系统资源,提高了跟踪实时性;所提算法将两者结合,用传统的“当前”统计模型1.5～2倍的平均采样周期得到了更小的位置均方根误差,实现了用单模型方法同时改善跟踪精度和实时性的目的。     

一种改进的交互多模型算法

针对交互多模型(IMM)算法对目标加速度估计误差较大的不足,提出了一种改进的交互多模型算法,通过对交互多模型输出的加速度信息进行均值滤波提高对加速度估计的精度.计算机仿真表明,与交互多模型相比,该方法对匀速目标特别是机动目标具有更好的加速度估计能力,且便于工程实现.     

一种改进的基于当前统计的α-jerk目标机动模型

提出了一种改进的基于当前统计的α-jerk目标机动模型,它假设当目标在某一时刻 发生机动时,其下一时刻发生机动的取值是有限的。因此它在建立目标机动的运动模型时, 就没有必要考虑机动的所有值。为提高对机动目标的位置跟踪精度,采取了在传统α-jerk 目标机动模型的基础上增加一项目标机动的均值,即对目标急动进行非零均值建模,并和α -jerk目标模型仿真对比,仿真结果表明,新算法不仅能够实时估计参数α的值,而且与α -jerk目标机动模型相比,其收敛速度更快,对目标位置的状态估计更精确     

机动目标跟踪的一种变维交互改进算法

为了满足工程需要,结合变维卡尔曼滤波器和α－β算法的优点,提出了一种卡 尔曼和α－β变维交互替代目标跟踪算法。通过加入机动检测器监视机动,在目标发生 机动时,采用高阶维数模型和卡尔曼滤波器;机动消失后,退回到低阶维数模型和α－β 滤波器,从而实现了对机动和非机动目标的自适应跟踪,克服了因转弯机动引起的误差突 跳,并显著地减少了计算量。通过Monte Carlo 仿真进一步验证了改进算法的合理性和实 用性。     

反导系统拦截效果综合评估方法

在分析现有目标拦截效果评估方法的基础上,综合运用红外成像、ISAR成像和机动目 标跟踪的方法进行拦截效果的评估,建立了综合评估系统模型,提出了采用自适应决策融合 算法进行分系统的决策融合来形成最终评估结果。仿真结果验证了该算法在效果评估系统中 的有效性和稳定性。     

基于地理信息的地面运动目标跟踪方法

为了提高地面运动目标跟踪精度,提出了基于地理信息约束的变结构交互多模(VS-I MM)的目标跟踪算法。通过建立地理信息系统约束地面目标运动状态,并利用目标转弯曲线 模型确定滤波器中机动目标的时变运动模型集,采用地理信息约束的变结构交互多模算法可 更符合实际进行地面目标机动跟踪。针对机场地面机动目标的仿真结果表明,给出的地理条 件约束的目标跟踪算法比现有交互多模算法具有更好的性能。     

一种直角坐标系下机动目标匀加速圆周运动新模型

针对机动目标跟踪过程中运动模型分散繁杂的缺点,提出一种能 描述多种运动形式的匀加速圆周运动模型。首先,给出了匀速圆周运动目标的状态向量描述 。在此基础上,针对匀加速圆周运动的特点,建立了直角坐标下目标速度模型。通过巧妙利 用微积分方法,推导出匀加速圆周运动的位置和加速度模型。最后,通过数学证明和仿真实 验,验证了该运动模型的有效性。     

多模型交互滤波在运动目标轨迹融合中的应用

分析了运动目标轨迹融合数据源的技术特点,在目标跟踪算法基础上,提出了多模型滤波的概念,同时建立了比较有效的数学模型,解决了目标高度机动情况下的目标跟踪问题。最后给出了多模型滤波效果的仿真演示结论。     

基于数字波束形成的自动跟踪系统

针对多目标测控问题，提出了一种实用的利用基于圆阵的数字波束形成技术来实现目标跟踪的系统。在系统实际工作于噪声和干扰环境中时，为避免计算梯度时可能出现的数值突变，提出了一种修正的梯度跟踪自适应算法，可靠地实现了权值更新，并对各阵元输出进行加权合并，以获得最大信号输出，同时实现对目标方位角和俯仰角的自动捕获和跟踪，且跟踪迅速、正确、稳定。仿真结果表明了所提出的方案的正确性。     

基于小波变换的异类传感器机动目标的模糊航迹关联

针对雷达和电子对抗测量对机动目标的航迹关联问题,提出了一种基于小波变换的模 糊航迹关联算法。首先通过小波分析对航迹序列进行去噪、粗关联,然后根据目标的特性建 立模糊因素子集,进行精关联。仿真实验表明：与传统的加权法相比,该算法有效地解决了 机动目标航迹关联问题,并提高了航迹关联的概率。     

容积Rauch-Tung-Striebel平滑器

针对离散非线性系统的状态平滑问题,基于Rauch-Tung-Striebel(RTS)理论设计了一种容积卡尔曼平滑器(Cubature Kalman Smoother,CKS),即容积Rauch-Tung-Striebel平滑器(RTS-CKS)。首先,基于经典贝叶斯状态估计理论框架,推导了状态概率密度分布形式的非线性系统最优平滑算法;其次,基于Rauch-Tung-Striebel理论,建立了相应的最优平滑递推算法;然后,将其与容积卡尔曼滤波算法相结合,建立了递推形式的RTS-CKS平滑器;最后,通过典型的纯方位跟踪模型验证了该平滑器的可行性和有效性。该平滑器为非线性系统的状态估计提供了新的估计算法。     

双模噪声背景下自适应小波阈值去噪

在分析双模噪声模型统计特性的基础上提出自适应小波阈值算法。新算法中设计改进的阈值函数和控制函数,克服了传统硬、软阈值法的不足,并且自适应得到最佳控制因子。该算法对加入双模噪声的信号进行闭环反馈处理：小波分解、阈值量化处理、小波逆变换重构信号、控制函数寻优。Matlab 2012a仿真结果表明,该算法相对于传统硬、软阈值法,去噪图形曲线清晰、光滑、连续性好,信噪比分别提高9 dB和4 dB。在双模噪声背景下,自适应小波阈值去噪有效、可行,拓展了小波阈值算法的应用。     

自适应约束下的双边全变差正则化超分辨率重建

在经典的双边全变差(BTV)超分辨率重建中,加权系数和正则化参数的恒定性导致重建结果边缘保持能力受限。为此,提出了一种自适应约束的BTV正则化先验模型。算法首先定义了图像的局部邻域残差均值以区分当前像素属于平坦区域还是边缘区域;然后针对加权系数的不变性导致边缘削弱的问题,利用边缘方向和垂直边缘方向扩散性的不同,设计自适应权重矩阵;最后根据代价函数的极值问题推导出迭代公式,从而进行图像的超分辨率重建,重建过程中采用自适应的方法确定正则化参数,以便求得代价函数的全局最优解,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明：与双三次线性插值法和经典BTV算法相比,该算法取得了更好的视觉效果和更高的峰值信噪比,更多地保留了图像的边缘细节信息。     

机动飞行条件下前斜SAR分辨率分析

在机动飞行的前斜合成孔径雷达（SAR）系统中，成像的几何构型随时间显著变化，传统的分辨率分析方法不适用于这种情况。为了描述该系统下的分辨率特性，提出了一种基于分辨椭圆的计算不同几何构型下的前斜SAR分辨率的方法，通过评估分辨椭圆面积找到目标识别最优位置。仿真结果表明，该方法适用于不同飞行参数和几何构型条件下的机动飞行的前斜SAR分辨率分析。     

基于残差三阶累积量的机动检测新方法

针对在有高斯量测噪声情况下目标机动检测问题,提出了一种基于残差三阶累积量的 机动检测算法,通过利用Kalman滤波实时产生残差数据而进行的三阶累积量的计算,抑制了 高斯噪声对目标机动的影响,且实现了机动检测的实时性。仿真实验结果验证了该算法的有 效性和稳健性。     

多用户OFDM系统的次最优分配算法

本文提出了一种多用户OFDM系统中次最优的自适应载波、比特和能量分配算法。此算法利用各子载波的瞬时特性,在保证各个用户服务质量(QoS)的前提下,通过合理地分配子载波并调整各个子载波调制等级,达到降低总发射功率的目的。该算法相对于最优算法具有简单、公平、高效的特点。仿真实验表明,该算法的性能接近最优算法。