一种基于虚拟目标的飞行器姿态测量方法

提出了一种使用虚拟目标代替真实目标对姿态测量系统进行测试和评估的方法，同时给出了由光学成像设备跟踪状态和目标飞行状态计算目标在光学成像设备像面上成像中轴线斜率和截距的算法。根据姿态测量系统的特点，仿真出大量具有针对性的理论数据和图像，并使用其对姿态测量系统中的图像判读精度和姿态交会算法分别进行了测试和评估。实验结果表明，当虚拟目标长度在80 pixel时，提取精度可达0.1°；而当虚拟目标长度在6 pixel时，提取精度仅为5.7°；姿态交会算法对判读误差具有一定放大作用；图像判读误差是姿态测量中的主要误差源。     

分段跟踪识别器的多特征加权指标设计

分段跟踪识别器（STI）解决的是机动目标相邻运动模式切换时刻判定和运动模式参数辨识互相耦合的问题，这种非贝叶斯的方法不需要先验给定目标的运动模型集与模型之间的转移概率。STI在设计性能指标时主要存在以下两个问题：一是仅考虑目标位置与航向角连续性，特征量不完备；二是各连续性指标权重先验给定，缺乏设计准则。为此，提出了STI的多特征加权指标设计方法。首先，引入了速度连续性指标，改善了目标运动模式提取时特征量的完备性；然后，基于各指标的协方差矩阵对其权重分别进行了设计，消除了各指标量纲的影响。仿真结果表明，与STI相比，新提出的方法运行速度快，目标运动模式误切换次数与切换时延明显下降，目标位置与角速度估计精度也有所提升。     

基于合作目标与非合作目标的一体化空间配准新算法

针对移动平台雷达同时探测到合作目标与非合作目标怎样进行空间配准的问题,提出了一种一体化的空间配准算法,将基于合作目标的雷达系统偏差估计结果作为附加条件输入到基于非合作目标建立的线性方程组中,一起采用递推最小二乘法（RLS）重新估计两平台的系统偏差大小。仿真结果表明该新方法切实可行,合理地利用了合作目标信息与共同量测的非合作目标信息,提高了雷达量测系统偏差估计的准确性和最终目标航迹的配准精度,相信在多机协同探测领域具有一定的应用价值。     

几种自适应波束形成方法的对比

波束形成在无线通信、雷达、声呐等阵列系统中具有广泛应用。数字波束形成通常是基于接收信号的阵列响应和协方差矩阵的估计设计。由于天线增益、相位、波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)和协方差矩阵估计的误差会导致导向矢量(Steering Vector,SV)产生模型失配,而这种模型失配会导致波束形成性能的下降。针对以上问题,给出了基于精度矩阵收缩估计的方法,采用了线性脊估计结构且用数据驱动和留一交叉验证来选择参数。通过Matlab仿真,研究了当存在模型不确定性时,基于精度矩阵收缩估计的方法以及基于协方差矩阵收缩估计和干扰加噪声协方差矩阵重构等方法的鲁棒性。结果显示,当存在模型失配时,基于精度矩阵收缩的波束形成方法在低信噪比时具有更优的鲁棒性。     

乘积型指数滤波器及其在多目标时延估计中的应用

指数滤波器是一类新构造出来的输出信噪比和目标时延分辨力随指数变化的滤波器，该滤波器在损失一定输出信噪比的前提下可以有效提高目标时延分辨力，从而提高目标时延估计精度,但仅采用单个指数滤波器仍存在输出信噪比和目标时延分辨力均达不到实际需求的情况。在乘积型高阶模糊函数乘积运算的启发下，在指数滤波器的基础上提出了一种新的乘积型指数滤波器，并分析了该乘积型指数滤波器的输出信噪比及目标时延分辨力等性能。仿真实验表明，所提的乘积型指数滤波器在低信噪比情况下可以更有效提高多目标时延估计精度，且算法简单易于实现，适用于背景复杂的多目标参数估计任务。     

基于最小二乘法的海基双站测量数据综合处理

针对测量船执行海上任务单船数据处理及弹道参数计算受时间和弧段限制局限性的问题,提出了采用加权最小二乘法解算双站目标坐标的综合数据处理方法,并在综合后的数据库增加了跟踪时间及重要特征点弧段数据,提高了位置及其他弹道参数的估计精度。该方法的推广对改进测量船数据处理方法和技术、提高弹道状态估计精度均具有积极的意义。     

采用局部搜索的二维DOA估计

针对酉旋转不变估计信号参数(Unitary-ESPRIT)算法估计精度较低的问题，提出了一种采用局部搜索实现的非相干信源二维波达方向(2-D DOA)估计方法。该方法首先利用实特征矢量近似值估计导向矩阵,然后利用矩阵Kronecker积性质以及阵列旋转不变特性获得自动配对的角度估计值，降低了2-D DOA初始估计复杂度,实现了对Unitary-ESPRIT算法的改进；接着，采用一维局部搜索法对该初始估计结果进行优化，提高了低信噪比下的2-D DOA估计精度。仿真实验结果表明，相较于传统的Unitary-ESPRIT算法，所提方法在DOA估计精度和成功率上具有明显的优势，特别是在低信噪比以及快拍数较少条件下，因此该方法能够在计算复杂度和估计性能之间取的较好的折中。     

一种高阶QAM信号载波频偏估计算法

给出了一种高阶QAM信号载波频偏估计算法。该算法先采用非数据辅助频偏估计器估算出一个粗略的频偏，并进行补偿，然后对补偿信号用非数据辅助频偏估计器进行频偏估计，并把两者的频偏估计进行相加。最后为了提高估计精度，对估计出来的频偏进行Kalman滤波，并得出精确的频偏估计。该算法具有频偏估计范围大、估计准确度高的特点。计算机仿真表明频偏估计范围可达0．5符号率，估计精度接近克拉美-罗限。     

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.     

基于一维距离像序列的雷达目标微动参数估计

雷达目标微动参数估计是微动特征用于目标识别必须首先解决的一个问题。以典型的 转动模型为例,分析了微动对一维距离像的影响,推导了不同情况下微动补偿需满足的精度 要求,提出了利用自相关法、峰谷值检测法及单脉冲测角原理联合估计微动参数。仿真实验 验证了所提算法在信噪比为-5 dB时仍有效。     

基于一维距离像稀疏表达的无源假目标识别

为了解决敌方释放箔条干扰我方防空反击任务或者敌方舰船设置角反射器阵列干扰我方对海目标打击任务中的雷达抗干扰问题，提出了一种基于雷达一维距离像的稀疏表达的无源假目标识别的方法。首先，分别利用大量关注目标和无源欺骗干扰的雷达一维距离像数据进行稀疏字典学习，分别得到目标和干扰的稀疏字典；然后利用两种稀疏字典分别对未知的雷达一维距离像信号进行稀疏表达；最后分别计算两种稀疏字典对未知信号稀疏表达的重构误差，利用重构误差比值识别目标和干扰类别。仿真结果表明，在目标与无源假目标干扰的回波不混叠、目标与干扰噪声比3 dB条件下，识别无源假目标欺骗干扰的准确率超过90%，证明了该方法抗无源假目标干扰的有效性。     

侦察参数精度对机载SAR假目标干扰的影响

针对实施机载合成孔径雷达(SAR)假目标欺骗干扰所需引导参数存在测量误差的问题,首先,分析了假目标欺骗干扰调制信号模型,并给出了干扰信号所需侦察参数;然后,分析了机载平台与信号参数误差对假目标的位置、幅度及分辨率的影响,指出了假目标在SAR图像中的“折叠”现象,并分析了产生原因;最后,对参数误差的影响进行了定量仿真分析。理论分析与仿真结果表明,SAR的定位误差与假目标的成像位置偏移量大致呈线性关系。当速度误差为2%、方位向定位误差为100 m时,假目标的方位向分辨率降低约1倍。     

PolSAR成像的固定极化干扰机有源诱饵目标鉴别及抑制

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像中真假目标难以区分的问题,提出了一种极化合成孔径雷达(Polarmetric SAR,PolSAR)成像固定极化转发式干扰诱饵目标鉴别方法。该方法首先通过极化熵对目标进行分类,提取低极化熵的目标并对目标进行Wigner-Ville分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)变换,再利用Hough变换计算WVD图像中的曲线斜率,将计算出的多普勒调频率与理论调频率进行对比,进而完成真实目标与假目标的鉴别,最终通过极化对消对鉴别出的目标进行抑制。实验结果验证了该方法的有效性。     

对空情报雷达网密集假目标干扰机理分析

针对雷达网欺骗干扰问题,首先讨论了雷达网数据关联处理方法薄弱环节,给出了可以欺骗雷达网的假目标应该满足的条件,然后分析对空情报雷达网密集假目标干扰的产生机理和作用机理,为产生高逼真的假目标,将空间分布转化为非线性最优化问题。当进行多干扰机协同干扰时,将干扰机功率资源在空间的分配问题转化为非线性规划问题。仿真研究了对网络化雷达的假目标欺骗干扰效果以及影响干扰效果的因素,该结果可为对空情报雷达网电子对抗提供理论指导。     

基于多重交叉残差方法的空间目标旋转特性分析

针对传统的频谱分析和自相关函数反演周期时常出现虚假周期的问题，提出了多重交叉残差法处理空间旋转目标雷达散射截面(Radar Cross Section，RCS)的时间序列。以空间跟踪和监视系统(Space Tracking and Surveillance System,STSS)卫星为例，仿真了空间目标失稳旋转状态，对比了频谱分析、自相关函数和多重交叉残差3种方法的处理结果，发现当目标存在进动运动时多重交叉残差法抗干扰能力更强。在此基础上，进一步研究了不同章动角时多重交叉残差法对旋转周期的反演效果，结果表明章动角大小会影响旋转周期的反演准确度，且章动角达到一定数值后，卫星进动幅度过大导致RCS序列周期性模糊，无法用多重交叉残差法反演出旋转周期。     

双边阈值补偿隐藏导频UWB系统信道估计新方法

在隐藏导频信道估计系统中,导频和数据叠加同时发送,造成接收端分离的导频信息中掺杂 着数据成分,从而严重干扰信道估计,目前尚无针对这方面的解决方案,因此提出双边阈值 补偿算法,该算法应用于发送端。发送数据经过双边阈值补偿算法处理后迫使数据均值为零 ,然后叠加导频信息并发送出去,接收端用传统的导频数据分离方法就可以得到高质量的导 频信息,从而提高信道估计精度。仿真结果表明：和传统隐藏导频信道估计系统相比,在最 小二乘和最小均方误差算法下信道估计精度和误码率方面均有明显改善。     

采用目标假设的三被动式传感器数据关联算法

被动式传感器目标跟踪是多传感器多目标跟踪领域的一个重要研究方向。针对三被动式传感器多目标定位系统全局最优数据关联的三维分配问题，在允许传感器漏检和虚警的情况下，通过分析拉格朗日松弛算法，提出一种假定真实目标的快速收敛算法。该算法通过粗关联假定真实目标并重新修改代价矩阵，然后进行细关联，使得拉格朗日松弛算法在保证关联精度的前提下有效地提高了收敛速度。理论分析和实验结果表明，该算法提高了数据关联的速度,并在一定程度上提高了关联准确率。     

伯努利滤波在单站无源跟踪中的应用

外辐射源雷达系统具有隐蔽性好、反隐身能力及抗干扰能力强等优点，但其中高频频段信号普遍存在距离分辨率较差的问题。通过建立仅利用目标多普勒信息的测量模型，将基于随机有限集的伯努利滤波算法应用于以多个视距外短波广播发射站、单个近距离接收站为背景的单站无源雷达系统中，同时克服了传统跟踪方法中复杂的数据关联，进而提高了跟踪效果。仿真结果表明，该方法能在大量虚警下仅利用多普勒信息实现对运动目标的有效跟踪和定位。     

低信噪比下互相关时延估计器的FPGA实现

在时延估计算法中,相关法是一种经典的算法。时域互相关法可用来进行整数倍和非整数倍采样周期的时延估计,即使是在极低的信噪比（SNR）条件下,利用较多的数据也能获得准确和稳定的估计结果。为提高时延估计分辨率,给出了一种采用sinc函数对信号进行非整数倍采样周期延时的相关估计算法,通过仿真比较了未插值、两倍插值法和sinc函数延时法的估计精度和计算量,证明sinc函数延时法性能最优。基于现场可编程逻辑门阵列（FPGA）实现的改进型互相关时延估计器能够实现在低信噪比下时延差的准确估计。