应用K-means聚类的分布式多传感器航迹关联算法

针对分布式多传感器航迹关联的特点,考虑采用K-means聚类的航迹关联算法。将来自各传感器的局部航迹与系统航迹进行关联,并将系统航迹作为初始聚类中心,避免了K-means算法本身依赖初始值的缺陷;提出将系统航迹与局部航迹的欧式距离以及其状态向量在1范数下的距离之和作为相似度测度;设定距离门限值,减少了极端数据对聚类结果的影响,并增加多义性处理。蒙特卡洛仿真实验表明,该算法在目标密集并且目标有交叉的情况下能以较小的代价得到较高的平均正确关联率。同时,该算法克服了最近邻域法的局部最优特性和关联正确率高度依赖特征阈值等局限性。     

大批量目标航迹关联加速算法

针对分布式航迹关联耗时较多的问题，提出了一种加快处理速度的新算法。该方法首先将平面等分割成很多矩形网格；其次，根据关联门限计算关联的矩形网格集合；最后，根据关联网格集合选定待关联目标，从而减少关联次数，提高处理速度。仿真试验表明，当目标数为1 600以上、传感器数为2以上时,航迹关联加速算法比一般航迹关联算法的处理速度高出30倍以上。     

基于双门限的变换域通信系统基函数设计

针对单门限变换域通信系统往往无法兼顾抗干扰和隐蔽通信的问题,提出了一种基于双门限变换域通信系统基函数幅度谱的设计方法。该方法首先在干扰存在情况下进行单门限系统最优误码率门限与最差误码率门限的判断,然后通过参数灵活调整两个门限的值,将大于高门限和低于低门限的值分别设为0和1,位于双门限之间的频谱进行倒置,得到的基函数通过对数据进行调制实现通信。仿真结果表明：相比于单门限变换域通信系统,通过参数调节后的双门限变换域通信系统可以同时具有良好的抗干扰及隐蔽通信性能。     

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。     

小型化高频地波雷达舰船目标检测方法

针对OSMAR2003型小型化高频地波雷达系统的目标检测问题,讨论了对小型化高频地波雷达系统低信杂比回波信号的优化处理过程,给出了一种峰值检测后同时在距离域、多普勒域和波束域进行联合的三维联合恒虚警(CFAR)目标检测方法,利用高分辨力测向算法对检测到的目标进行方位估计,然后利用最邻近法进行目标关联得到目标点航迹,最后结合小型化高频地波超视距雷达的实测数据验证了三维CFAR检测器的有效性。     

采用改进细菌觅食优化算法的无人机航迹规划

针对现有的无人机航迹规划方法收敛速度较慢、效率不高、易陷入局部最优等问题,构建了基于改进细菌觅食优化算法的无人机航迹规划结构,从三个方面改进算法：一是将固定步长改为自适应步长;二是游动时嵌入粒子群算法学习因子思想;三是将固定迁徙概率改为自适应迁徙概率。同时,提出了飞行代价目标函数,通过函数寻优进行无人机航迹规划,并由数字高程数据建立三维环境,对比基本细菌觅食优化算法和粒子群算法进行仿真。结果表明,基于改进细菌觅食优化算法优化的无人机航迹规划结构具有路径长度更短、路径更平滑和收敛速度更快的特点。     

基于模糊平均综合相似度的航迹关联算法

为了解决多传感器多机动目标的航迹关联问题,提出了基于模糊平均综合相似度的多传感器多目标航迹关联算法.该算法首先应用模糊理论建立了多传感器航迹关联问题的数学模型,提出用航迹间的整体平均距离进行粗关联,确定可能关联航迹,排除不关联航迹;然后利用模糊理论计算出可能关联航迹之间的模糊综合相似度,基于到当前时刻的全部模糊综合相似度,得出可能关联航迹的整体模糊平均综合相似度,建立模糊平均相似度关联矩阵;最后采用最大平均综合相似度和阈值判别原则,确定关联航迹.仿真结果表明,在目标密集、航迹交叉等情况下,该算法性能良好,关联正确率明显优于传统方法.     

基于概率加权和帧间关联的多目标初值估算

针对目标个数的不确定性和目标航迹的初始化问题,提出一种综合的检测算法.首先将序列图像在时域上进行组合,消除背景影响.在此基础上对组合帧图像进行网格划分,估计出目标存在区域,从而缩短了目标搜索时间,然后利用帧间目标的互关联特性初始化各目标的航迹.仿真试验结果表明,该算法具有有效性与实时性的特点.     

航管雷达一二次融合异常情况分析

航管雷达一二次航迹融合过程中,直接用得到的含噪声的报告点来更新航迹时,航迹连续性较差,关联的正确性下降。对此现象进行了具体原因分析,用得到一二次雷达的报告点加权平均作为实际航迹输出的方法进行改进。根据一二次雷达数据未能正确关联的现象,在关联步骤中加入当前点和融合航迹中的对应航迹进行比较,如果当前报告点能和融合航迹中的点更好地匹配,就置换出融合航迹中的对应航迹,然后用置换出的航迹点当成新报告点重复融合算法过程。实验结果证明,采用改进融合算法能正确地分析产生异常现象的原因,并很好地解决了异常现象。     

小波分析在多传感器多目标跟踪的航迹相关算法中的应用

在多传感器多目标融合跟踪系统中,航迹关联是对目标进行连续跟踪最重要的关键技术。在融合中心,对多传感器获得的目标航迹数据进行航迹关联处理,判断哪些航迹数据源于同一个目标。利用小波分析的方法提取航迹信号的趋势项信息,再结合传统的航迹关联处理方法对这些趋势信号进行关联判决。仿真实验表明这种方法是可行的。     

基于小波变换变步长LMS自适应信道均衡的新方法

结合变换域最小均方（LMS）和变步长LMS算法的优势,提出了一种基于小波变换 的变步长LMS自适应均衡方法。该方法中步长调整函数采用了改进的Sigmoid函数,该函数具 有简单且误差信号接近零时变化缓慢的特点。并且,在训练模式、判决引导模式以及混合模 式下,将提出方法和传统均衡方法进行了仿真比较。结果表明,所提出的方法比传统的线性 LM S算法、变步长LMS以及小波变换LMS收敛更快、性能更优。     

修正Kalman滤波多带UWB信道估计改进方法

针对多带超宽带(UWB)系统中修正Kalman滤波算法复杂度高的缺陷,提出一种低复杂度的修正Kalman滤波改进方法。该方法中UWB信道采用自回归模型(AR)建模,利用导频跟踪时变信道衰减因子,通过Kalman滤波和频域分段最小均方误差(MMSE)算法同时跟踪信道的时域相关性和频域相关性,提高了系统性能,降低了计算复杂度。仿真结果表明,和修正的Kalman滤波方法相比,在估计精度损失很小的情况下,所提方法极大降低了计算复杂度,提高了系统整体的估计性能。     

多光谱图像变换域统计量移位鲁棒无损信息隐藏

为了提高鲁棒无损信息隐藏算法容量,利用多光谱图像谱段间的相关性及其小波变换高频系数分块均值的稳定性,提出一种变换域统计量移位的鲁棒无损信息隐藏算法。首先,在光谱方向采用Karhunen Loêve变换(KLT)去相关,然后对得到的KLT本征子图像进行离散小波变换,将小波HH高频系数分块均值作为统计量,通过其直方图移位来隐藏秘密信息,最后将浮点数变换和像素溢出引起的误差嵌入含密图像中以便对恢复的载体图像进行误差补偿。实验结果表明：在图像质量和以往算法相当的情况下,该算法的隐藏容量增加了1倍,并且能抵抗噪声攻击;而与最新算法相比,在隐藏容量相同时,该算法抗JPEG2000压缩倍数平均提高23.9%,误码率平均降低了44.8%。     

PRICING DISCRETELY MONITORED BARRIER OPTIONS AND DEFAULTABLE BONDS IN LÉVY PROCESS MODELS: A FAST HILBERT TRANSFORM APPROACH

This paper presents a novel method to price discretely monitored single- and double-barrier options in Lévy process-based models. The method involves a sequential evaluation of Hilbert transforms of the product of the Fourier transform of the value function at the previous barrier monitoring date and the characteristic function of the (Esscher transformed) Lévy process. A discrete approximation with exponentially decaying errors is developed based on the Whittaker cardinal series (Sinc expansion) in Hardy spaces of functions analytic in a strip. An efficient computational algorithm is developed based on the fast Hilbert transform that, in turn, relies on the FFT-based Toeplitz matrix–vector multiplication. Our method also provides a natural framework for credit risk applications, where the firm value follows an exponential Lévy process and default occurs at the first time the firm value is below the default barrier on one of a discrete set of monitoring dates.     

一种经验模式分解下的海杂波小目标检测方法

利用海杂波有效探测海上小目标是目前雷达探测领域的热点问题，具有重要的应用价值。鉴于海杂波是一种非线性非平稳性的雷达回波信号，充分发挥整体平均经验模式分解的优势，将海杂波分解为若干个不同尺度的独立分量。通过研究发现有目标时，分解出的前5个分量与未分解前信号的相关系数明显减小，因此提出了一种新的海杂波背景下的目标检测方法。通过实测和模拟的海杂波数据进行训练和测试，研究结果表明，该方法能有效地实现海杂波下目标的探测，性能优于经典时域下、分数阶傅里叶变换域下以及平均经验模式分解后的广义Hurst指数的目标检测方法。     

圆形阵列天线方向图的分布函数优化方法

以离散有限长复指数和的计算为基础,讨论了二维阵列的方向图 问题。通过引入分布函数的概念,可知离散有限长复指数和为其分布函数离散傅里叶变换在 1点的值。基于此结论,分析了二维阵天线阵元分布于天线方向图之间的关系：二维阵列任 意方向的方向图为其在该方向分布函数的离散傅里叶变换,该分布函数可通过统计其投影在 该方向的临近区域处阵元数目获得。然后,通过对混合圆形阵列天线方向图的分析,验证了 该关系的正确性,并说明了上述关系在分析阵列方向图的应用。在此基础上,进一步分析了 阵元权重系数对方向的影响,发现该方法与通过改变阵列天线阵元分布的方法等效。最后 ,提出了基于分布函数的圆形阵列方向图优化方法,并通过仿真实验验证了该方法的可 行性。该方法可通过改变圆形阵列阵元沿径向的权重系数使得其对应的任意方向的方向图与 期望的窗函数近似。