基于Unscented卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法

针对传统非线性最小二乘估计算法和多步迭代估计算法估计节点位置和信道参数时存在的缺点,提出一种新的基于卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法.新算法将接收信号强度指示(RSSI)定位问题转化为非线性方程组的参数向量估计问题,使用UKF对目标位置和无线信道参数同时进行估计.试验结果表明,与非线性最小二乘方法相比,新算法定位误差更小,对信道参数的估计也更准确.     

多目标决策方案排队法的矩阵算法

对多目标决策分析中基于相对位置估计的方案排队法，给出了一种矩阵算法．该方法简便、实用。     

基于互质阵列的米波雷达低仰角估计方法

目前基于互质阵CPA虚拟阵列的低仰角估计方法虽然近似可行，但受多径效应影响，其存在测角误差大的问题。对此提出一种基于互质阵物理阵列的实值低仰角估计方法，首先利用互质阵列建立信号模型，并根据物理阵元位置计算回波信号协方差矩阵，然后对其进行实值处理后利用最大似然估计或广义多重信号分类MUSIC算法获得精确的低仰角，最后利用几何关系获得目标高度。仿真实验对比了均匀线阵和互质阵虚拟阵列法的低仰角估计性能，在重点分析目标仰角、信噪比和快拍数等因素对低空目标仰角估计精度的影响的基础上得出一般性结论，证明了所提估计方法的准确性与优越性。     

目标位置未知的多自主体系统多目标一致巡航控制

针对目标位置未知的情形,研究了多自主体系统多目标一致巡航控制问题.由于目标的位置是未知的,首先,基于方位角测量和通信拓扑,设计估计器估计目标的位置.接着,为每个自主体设计一个分布式估计算法协作估计多目标中心.然后,结合前面的估计,为每个自主体设计一个新的一致巡航控制器,保证所有的自主体绕着目标中心以事先规定的半径执行一致巡航任务,并且利用稳定分析方法严格分析了算法的收敛性.结果表明,通过对6个自主体一致巡航4个目标的数值仿真,目标位置估计误差和多目标中心估计误差均渐进收敛到0的领域内.因此,验证了算法的正确性和有效性.     

多传感器信息融合方法与仿真

给出了一种多传感器多维位置数据融合的方法．这种方法基于多维位置数据的鲁棒估计和最小方差结合法．每个传感器用鲁棒估计得到自身数据的位置估计和方差估计，把这些估计融合为一个最优估计，即传感器系统的估计．     

基于证据理论和多核函数融合的目标跟踪

针对目标长时间大面积被物体遮挡所导致的跟踪位置偏差或丢失,提出一种基于证据理论和多核函数融合的目标跟踪方法.首先,采用Mean-Shift方法分别计算边缘方向直方图模型和颜色直方图模型;其次,使用特征融合的方法将2种特征模型进行融合;再采用多核函数计算出多个相对应的目标位置估计;运用基于证据理论的方法对已获得的不同目标位置估计进行判断取舍和计算,计算出最理想的目标区域作为最终的目标位置.经过这样的处理和计算可以保证在遮挡的情况下能够实时准确地跟踪上原始目标.实验结果表明,所提算法在处理目标大面积遮挡、光照变化等问题时具有更好的性能和鲁棒性.     

基于CAD模型的立体视觉目标运动估计

提出了一种基于CAD模型的目标运动估计和目标轨迹实时生成方法，分为两步：首先采用立体视觉系统由图像特征点求出目标特征点的每个采样周期的空间位置；然后由其匹配模型的特征点集，通过扩展卡尔曼滤波方法估计目标运动参数，有了上述参数，就可以设计与伺服系统事宽匹配、消除图像处理延时影响的目标轨迹生成器，文中对目标的运动估计算法进行了仿真研究，结果表明该算法是可行的，文章创新之处在于推导了双目立体视觉系统的运动估计算法。     

存在阵列误差条件下的目标二维参数估计

提出了一种针对均匀线阵中互耦误差、阵元幅相误差和位置误差存在情况下的多个目标高分辨方向 -多普勒频率二维估计的方法 .这一方法采用旋转不变技术 ,在参量估计过程中只需将阵列天线旋转两次 ,即可对目标方向 -多普勒频率作较精确的估计 ,同时精确地估计出互耦矩阵和各阵元的幅度、相位以及位置因子 ,从而可校正综合误差存在情况下的阵列流形 .最后 ,进行了计算机模拟 .     

异步无线传感网络同时定位与跟踪算法

针对异步无线传感网络环境下同时节点定位和目标跟踪问题,提出了一种可以同时进行传感器节点定位和目标跟踪的算法.该算法利用增广状态向量法对目标状态和节点位置进行同时估计,并利用固定点平滑算法对目标状态进行最优估计,实现了异步无线传感网络环境下的目标状态的最优估计以及节点位置的估计.结合节点位置和目标状态的增广状态向量取代了传统目标跟踪算法中的状态向量,在滤波算法中被用于节点位置和目标状态的同时估计.仿真实验证明:在相同的测量次数和通信次数情况下,本算法不但能够取得更高的节点位置估计精度和目标状态估计精度,而且能够取得更多目标状态的估计结果.     

基于倾斜角和Helbig方法的多磁源目标反演技术

针对传统磁源反演对区域内同时存在多个复杂磁源时分辨能力较弱的问题,提出了磁梯度张量测量下的目标反演方法.首先基于磁梯度张量分量计算的改进倾斜角实现区域内磁源目标个数和初始分布区域的估计;然后选择不同大小的滑动窗口,利用Helbig方法计算测量区域内各点的磁化方向,每个初始分布区域内磁化方向变化最小的测量点对应的水平位置即为磁源目标的水平位置,且该点的磁化方向即为该磁源目标的总磁化方向;最后利用磁源目标竖直方向上磁变换模量的相互关系,实现了磁源目标空间垂向位置和磁矩大小的估计.仿真结果表明,该方法可准确估计磁源目标的水平位置,竖直位置估计误差小于11.67%,磁化方向估计误差小于6.1%;多个磁铁目标的反演实验验证了所提方法的实用性,水平和竖直位置估计误差分别小于8.33%和15.79%.     

基于改进时延估计的声源定位算法

针对强噪声和强混响条件下, 室内声源定位算法收敛速度慢和定位精度低等问题, 提出一种基于改进时延估计的声源定位方法. 该方法建立在单源多元混响模型下, 首先用四元十字型麦克风阵列估计时延; 然后在广义互相关时延估计算法的基础上, 引入二次相关法以削弱噪声干扰, 同时采用LMS(最小均方)自适应滤波算法弥补广义互相关方法的不足, 提高混响环境下的时延估计精度; 最后, 通过远场近似几何方法定位声源. 实验结果表明, 与相位变换加权广义互相关函数(GCC-PHAT)算法相比, 该方法具有较好的抗噪能力与抗混响能力, 能获得更准确的定位结果.     

基于互相关序列和BP网络的声源定位算法

在基于麦克风阵列的声源定位算法中,一种常用算法的基本思路是通过麦克风接收到信号的相关序列来计算信号之间的时延,进而再根据阵列的结构确定声源的位置。在分析传统的声源定位算法基础上,针对双五元十字阵模型,介绍传统的基于广义互相关相位变换加权(generalized cross correlation-phase transform, GCC-PHAT)时延估计的定位算法,并给出基于GCC-PHAT时延估计和反向传播(back propagation, BP)神经网络的定位算法、基于抛物线互相关时延估计和BP网络的定位算法,进而通过分析影响时延估计的主要因素,提出了基于互相关序列和BP网络的新定位算法,该算法将GCC-PHAT互相关序列最大值点的位置、最大值点及其左右各一点的相关值作为BP网络的输入,通过对BP网络进行训练来实现声源的三维定位。仿真实验表明：与传统的基于GCC-PHAT时延估计的定位算法相比,所提出的各个算法均具有较好的定位效果,后者均比前者的定位精度更高,而且提出的基于互相关序列和BP网络的新定位算法在低信噪比和高混响的条件下,也具有较好的定位效果。     

加窗LMS－ML自适应时间延迟估计

简述了最大似然时延估计的基本原理，从Ｒｏｔｈ处理器的自适应实现出发，发展了一种加窗ＬＭＳ－ＭＬ自适应时间延迟估计方法。这种方法以ＬＭＳ自适应信号处理技术为基础，利用自适应估计Ｒｏｔｈ处理器来得到幅度平方相干函数，进而实现最大似然时延估计，在自适应迭代过程中，对自适应滤波器的权矢量进行了加窗处理。理论分析和计算机仿真表明：这种方法在估计精度、收敛速度和计算复杂度诸方面均优于基本ＬＭＳ自适应时间延迟估计。     

基于时延估计的远场被动声源定位算法

现有的基于时延估计的声源定位算法大多假定声源是近场源,而在手机等手持式声源定位设备这种小尺度传声器阵列的应用场景中,声源主要为远场源。传统的基于时延估计的声源定位算法在处理远场源时,效果不佳。为了实现在该类情景中快速而准确地定位,提出一种适用于远场源的定位算法;同时提出一种用于计算广义互相关-相位变换(generalized cross correlation phase transformation, GCC-PHAT)时延估计结果置信度的算法,置信度用于估算时差(time difference of arrival, TDOA)协方差矩阵和选用传声器对。将传声器视为节点,用置信度表示节点间的距离。将传声器对的选用问题转化为图论中的路径规划问题,即寻找经过所有节点的最长路径。MATLAB仿真实验结果表明：当声源归为远场源时,与传统Chan算法相比,本文提出的远场定位算法在准确度和精度方面都有很大优势。采用基于路径规划的传声器对筛选算法后,远场定位算法将具有优异的抗干扰能力,在低信噪比或者高混响时间等恶劣声学环境下,也具有令人满意的定位效果。     

基于TDE技术的声源定位算法

针对基本互相关法在估计时延时没有明显的峰值及实际环境中的噪声会减损峰值,甚至出现伪峰的问题,提出了一种基于广义互相关的改进时延估计方法,并结合麦克风阵列结构,实现了基于两步定位的声源定位.通过仿真实验验证了该方法在有噪声的环境下能准确测量声源的位置,定位的平均距离误差和平均方向角误差都低于5%,且方向角在30°～150°、距离在1.1～2.3m时定位成功率达80%以上.     

基于Wigner-Ville分布的移动机器人语音定位中时延估计方法

在移动机器人语音交互中,时延估计算法的精度是影响语音定位精度的关键因素。针对在强噪声情况下,基于时延估计原理进行语音定位的精度较低的问题,提出基于维格纳 威利分布(Wigner-Ville distribution, WVD)的一次与二次相关时延估计算法。在强随机噪声环境条件下,信号间的相关计算会加大侧峰的峰值,极大程度地干扰对主峰峰值的搜索,无法准确估计时延,进而影响语音定位效果。为了减小侧峰的影响,进一步对相关峰值加窗处理。但加窗虽减小了侧峰的干扰,却导致主峰宽度变大且变化趋势平坦,也会影响时延估计精度,因此,需选择希尔伯特变换对峰值锐化处理。仿真实验研究了各算法的估计情况与时延估计的均方根误差,实验结果表明,所提出算法相比其他几种算法对时延估计性能更高。此外,实际场景实验验证了该算法的抗噪声性能。     

基于时延估计的麦克风阵列一致性分析

基于麦克风阵列的声源定位技术广泛应用于现场录音及会议通信等领域.常用的麦克风阵列声源定位技术中,时延估计是一种硬件成本低、计算量小且易于实现的算法.影响麦克风阵列时延估计的因素很多,麦克风阵列阵元的一致性性能是其中之一.基于相位变换的广义互相关算法,提出了一种新的麦克风阵列阵元一致性估计指标.构建3组阵元一致性指标不同的麦克风阵列,开展了对实际声源的角度估计.计算麦克风阵列对声源角度的估计时延和声源角度的理想时延之间的差值,建立了其与声源角度估计误差的方差关系,提出了基于时延估计误差的麦克风阵列阵元一致性估计指标,并验证了该指标在麦克风阵列阵元选择上的实际指导意义.     

基于虚拟仪器的瞬时声响三维实时定位系统

基于平面四元方阵三维声响定位模型和互功率谱相位时延估计算法,按照虚拟仪器的设计理论,采用研华PCI—1714数据采集卡进行瞬时声响检测、激励及信号采集,由LabVIEW和Matlab混合编程进行系统控制,设计了四元同步实时声响定位系统.结果表明:该系统对瞬时声响的定位速度较快,精度理想,能进行有效实时跟踪定位.     

广义相关时延估计方法在漏水检测定位中的应用

广义相关时间延迟估计是解决时间延迟估计的重要方法.文章分析了应用广义相关时延估计方法处理管道泄漏噪声信号时间延迟估计问题.研究了广义相关时延估计方法在管道泄漏信号时延估计应用中的关键技术.计算机仿真结果表明广义相关时延估计方法可以有效的应用于管道漏检测定位中.     

基于F-范数的变换域通信系统同步参数估计算法

在异步条件下应用特征值分解算法估计变换域通信系统基函数时,分段得到的特征向量存在模糊现象,此时将造成系统接收性能的下降。为了解决此问题,提出了基函数周期序列的同步算法。详细分析估计基函数的特征值分解算法,推导接收数据的采样延时与其自协方差矩阵特征值的关系式,得到同步参数的最大似然估计方法,依据范数的等价性原理,进一步将最大似然估计中的最大特征值求解问题转化为F-范数的求解以降低算法复杂度。仿真结果表明:相比最大特征值算法,采用F-范数的估计算法性能一致,但计算时间明显减少,算法的估计精度与接收信噪比成正比。异步条件下当估计的基函数存在模糊时,系统接收性能在同步之后能得到较好的改善。