基于极大似然法的异类传感器配准方法研究

针对异类传感器数据融合空间配准问题,利用极大似然法对多传感器系统模型进行分析,推导出配准参数的估计值,以毫米波雷达/红外传感器复合制导为例,对空间配准算法进行了仿真,仿真结果具有较快的迭代收敛速度和较好的配准效果,满足了异类传感器融合实时性和精确度的要求.     

基于极大似然的联合数据关联与空间配准

针对雷达量测存在漏探测情况下的雷达之间数据关联与雷达系统误差估计问题,提出了基于极大似然(ML)的联合数据关联与空间配准算法。该算法采用多维分配算法进行数据关联,使用ML 对空间配准问题中的系统偏差进行估计,通过迭代进行数据关联和空间配准,最终得到收敛的系统偏差估计和关联正确率。仿真实验表明:在雷达探测存在漏探测时,文中提出的算法能够有效地进行数据关联和估计系统偏差,有较强的抗噪性和鲁棒性。     

WGS-84坐标系下空基多平台有源传感器最大似然配准

对空基多运动平台有源传感器进行配准, 是空战协同作战的前提和基础。首先构建了WGS-84坐标系下有偏观测模型, 然后将最大似然配准(MLR)算法扩展到WGS-84坐标系下空基多运动平台有源传感器的配准。运用复合函数求导链式法则, 推导出应用MLR算法时至为关键的传感器观测量对目标状态的雅克比矩阵。理论和仿真结果表明,该方法可实现系统配准, 配准误差逼近其Cramer-Rao下界。     

多传感器数据融合中的配准技术

配准是多传感器数据融合中的一个重要环节。文中介绍了图像配准的一般方法，配准技术在数据融合的应用，并着重介绍了基于点特征的红外／可见光图像自动配准算法。     

多传感器数据融合系统中时间配准算法分析

在多传感器数据融合系统中，要求融合处理的各传感器数据必须是同一时刻的，这样才可能计算出目标的正确状态。但实际系统中，由于数据传播的延迟、传感器采样周期的不统一等，都会带来时间上的误差，而时间误差对测量的距离数据和距离变化率数据都会带来很大的影响，因此在融合前必须进行时间配准。本文着重分析了目前时间配准常用的几种算法，并分别进行仿真验证，得出了有益的结论。     

基于EM算法的极大似然分布式量化估计融合新方法

该文针对水下目标探测中的多传感器分布式量化估计融合问题,建立了分布式量化估计融合模型,在考虑信道噪声且其统计特性不完全已知条件下,充分利用EM算法在观测数据缺失时参数估计的优越性,提出了一种基于期望极大化(EM)算法的极大似然分布式量化估计融合新方法。该方法将未知的水声信道噪声参数以及局部量化器量化概率建模为EM算法中二元高斯混合模型参数,利用极大似然估计方法的估计不变性得到目标参数的估计融合结果。仿真实验表明：该方法在局部传感器观测样本数目大于5000和信噪比大于6 dB时与已有理想信道条件下的估计方法性能相当,该方法为水下目标探测中分布式量化估计融合系统的工程实现提供了理论依据。     

从极大似然原理到单脉冲公式

本文首先推导得到大信噪比条件下单脉冲比的近似公式;然后根据和、差通道噪声特性求得单脉冲比的统计特性;最后利用极大似然估计原理推导单脉冲公式,同时得出了信噪比的极大似然估计.研究建立了单脉冲与极大似然估计的理论联系.该研究不仅有利于“雷达原理”课程教学,同时对雷达工程实践也有参考价值.     

一种新的基于极大似然估计的系统辨识方法

进化计算是一种基于自然选择和自然变异机制的并行随机优化算法。由于递推极大似然估计法难以实现性能指标函数的全局寻优，所以本文提出了将改进的进化计算用于系统参数辨识的方法。计算机仿真结果表明，该算法能够实现似然函数的全局寻优。     

叠加分数布朗运动的极大似然估计

本文提出了一种对叠加分数布朗运动两分量分别进行极大似然估计的算法．首先推导了重抽样情况下分数高斯噪声的小波系数方整公式,并讨论得知不同Ｈ值时方差随尺度变化存在两种截然不同的变化趋势。利用这一特点,可以对叠加的分数布朗运动的参数分别进行极大似然估计,仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于极大似然的非数据辅助型符号同步算法

介绍了一种新的非数据辅助型符号同步恢复算法。他是由最大似然(ML)的方法推导出来的，可适用于前馈型结构中，并能很方便地应用在数字信号处理中。通过对QPSK信号Matlab模拟得出，该算法同现存的其他算法相比，具有较好的精度。     

基于极大似然准则的短猝发信号盲解调

针对非协作通信中短猝发信号准确接收的需求,在对短猝发信号进行建模的基础上,提出了一种基于极大似然准则的短猝发信号盲解调算法。根据极大似然准则,对前期信号参数估计得到的可能码元个数集合进行搜索处理,获取不同码元个数对应的第一个码元起始点位置,计算相应的重构信号与接收信号的似然度,据此实现短猝发信号码元个数的准确估计并恢复符号序列。应用二进制方波信号对盲解调算法进行仿真,仿真结果表明,当短猝发信号码元个数>8个,信噪比>10 d B时,码元个数估计正确率能够达到95%以上,解调效果良好。     

基于极大似然估计的奇异点检测

信号的奇异点往往包含信号比较重要的信息,对其进行检测和定位在许多实际问题中都有重要的意义。根据脉冲型奇异点的特点,提出了一个基于极大似然估计的脉冲奇异点检测方法。该方法利用Bernoulli概型来建模,用于对脉冲奇异点的检测,将脉冲奇异点的检测问题转化为一个参数估计问题,并利用极大似然估计方法给出了参数的估计。通过对大量的仿真信号及真实信号脉冲奇异点的检测证明,该检测方法计算简单,行之有效。     

一种多传感器多目标信息融合方法

文中提出一种多传感器探测多个目标时的目标信息融合方法，采用聚类分析方法完成目标信息分类，采用Dempster-Shafer方法完成目标性质可信度计算，采用总概率最大值法和极大似然法对同一目标的多个测量值进行综合计算。     

高分辨雷达/红外成像复合系统的空间配准方法

为实现高分辨雷达/红外成像复合制导系统的空间配准,首先提出了一种基于无偏转换测量的精确极大似然坐标变换法来完成由球坐标系到笛卡尔坐标系的坐标转换,然后提出了一种通过标定雷达和红外相机实现空间配准的方法.为提高空间配准的精度,用提出的坐标变换法估计目标在笛卡尔坐标系下的真实位置,在红外图像处理中提出了一种多灰度细分质心算...     

基于FFT滑动平均极大似然法的正弦信号频率估计

该文基于正弦信号采样序列的FFT频谱,利用谱图上多条显著谱线与峰值谱线实部之间的关系,推导建立了一用于信号频率估计的滑动平均模型,基于此模型得出的极大似然频率估计器结合传统的Quinn方法后得到一种新的基于FFT谱滑动平均极大似然估计算法。仿真实验表明该算法精确有效,估计性能优于Rife,Quinn法,十分接近CRLB下限,计算量不大且信噪比门限要求可降至-9dB左右。     

一种极大似然估计的自动变阶位同步方案

本文针对时分多址数字传输系统提出了一种新的位同步方案，该方案在数学锁相环中加入自动变阶电路，并采用极大似然估计结构，以同时满足同步速度与精度方面的要求，文中给出了方案的框图、工作原理及性能分析。     

多传感器误差配准研究

多传感器组网信息融合时,需要对组网中各传感器系统误差进行估计和补偿,以消除各传感器系统误差对融合性能的影响.研究了雷达组网系统误差配准模型,并对最小二乘算法(LS)、广义最小二乘算法(GLS)、递推最小二乘算法(RLS)、修正EX算法等误差配准算法进行对比分析,同时给出了扩维配准模型用于解决多传感器组网配准问题,针对实...     

多传感器配准估计方法与实现

采用地心地固坐标系作为统一坐标系,研究了多传感器组网中的配准估计问题。首先论述了传感器配准的现实意义和传感器偏差的客观来源。随后给出了多传感器配准问题的数学模型描述,并据此给出了配准参数状态矢量。然后利用单目标在不同传感器探测中的量测,在地心地固坐标系下得出偏差方程,采用一阶泰勒展开进行近似,给出各传感器距离、方位角、仰角偏差的线性化公式,并使用最小二乘法估计出各传感器的实时配准参数。最后通过一个Matlab仿真实例,验证了上述方法的有效性。     

改进的基于泊松模型的极大似然恢复算法

从高速流场扰动的失真图像中恢复出满足制导系统所需精度的目标图像是需要研究的课题.Holmes的基于泊松模型的极大似然校正算法存在平凡解的问题,针对此问题,提出在原算法的极大似然概率估计函数中增加适当的修正项来约束迭代校正算法向正确的方向收敛.讨论了修正项中参数的优化问题,提出按照使校正后图像的熵最小的优化准则来选取合适的修正参数.最后使用了实际风洞模拟实验中获得的气动光学效应降晰图像来测试改进算法的校正效果,同时给出原算法的校正结果以便比较.测试结果表明,改进算法有效消除了原算法的平凡解问题,校正效果较原算法有较为明显的提高.