多分量混合高斯密度的一种参数估计算法

根据有噪图像数据处理的需要,提出了一种分级矩估计与最大似然估计的综合算法来估计多分量混合高斯密度函数的参数.该算法首先利用分级矩估计法求出混合密度函数的初始参数估计值,然后利用最大似然估计法进行迭代运算,以求得这些参数的最终估计值.这种算法可以对具有2~m 或3×2~m(m 为正整数)个高斯分量的混合密度函数进行参数估值,给出了4,6,8分量混合高斯密度函数的参数估值实例.     

SQP 优化的最大似然波达方向角估计

为快速实现波达方向角( DOA: Direction Of Arrival) 的精确估计, 提出了应用序列二次规划( SQP:Sequence Quadratic Program)的最大似然DOA 估计算法。给出了用于DOA 估计的最大似然函数, 将参数估计问题转化为非线性函数优化问题; 并利用SQP 优化算法对似然函数的求解进行优化, 得到DOA 的估计值。仿真结果表明, 该算法可用较少的计算时间实现对似然函数的优化求解, 同时保留了最大似然估计的渐进无偏估计性能, 与遗传算法、粒子群算法相比, 不仅具有更快的寻优速度, 而且具有更高的收敛精度。     

基于搜索的步进频雷达信号速度补偿算法

为了提高步进频体制雷达的目标数据输出率,提出了一种基于搜索的步进频雷达信号速度补偿算法.该算法利用步进频方式下目标运动产生的二次相位项带来的影响,不用参差就能解速度模糊,从而完成速度补偿.研究了新算法对雷达参数设计的要求,理论和仿真结果表明了该方法的有效性,为步进频体制雷达的参数设计提供了理论依据.     

步进调频雷达目标速度的实时不模糊估计方法

针对高超声速弹载应用背景,提出了一种基于高重频升降频体制的步进调频脉冲压缩雷达分布式目标径向速度的估计方法.该方法首先通过升帧以及降帧距离像片段中因距离-多卜勒耦合所产生的目标距离位置的差异,得到目标速度的模糊估计,然后通过二次相位项补偿的升、降帧距离像片段进行速度匹配相关处理,实现速度解模糊,具有不模糊测速范围大、速...     

天波雷达短驻留时间下海杂波抑制的改进算法

在高频天波雷达的舰船目标检测中,为消除电离层变化带来的谱展宽效应,采用了短驻留时间下基于奇异值分解(SVD)的海杂波抑制算法.该算法对构造出的Hankel矩阵进行奇异值分解,将对应于海杂波分量的奇异值置零,再重新构造出数据序列,达到海杂波抑制的目的.相对于原有的迭代杂波对消算法,该算法无需估计众多参数及设置对消截止门限,并且可以获得更好的抑制效果.为了有效地识别分解后的海杂波与目标所对应的奇异值以避免错误对消,还提出了一种改进方案,可以在抑制前分辨出海杂波分量和目标所对应的奇异值,当回波目标的能量与海波处于相近量级以及多目标情况下,能够避免错误对消现象的出现.仿真结果验证了所提算法的有效性.     

多频高频地波雷达目标数据融合与跟踪

强烈的海杂波干扰以及目标起伏严重制约了高频雷达的目标检测与跟踪性能,针对这一不足,提出一种基于多频雷达的数据融合与跟踪算法.通过加权最近邻关联来融合多频数据;通过无味卡尔曼滤波输出跟踪结果.在中国东海舟山海域进行了为期10d的数据采集实验用于验证系统性能.研究了多频雷达数据特点,给出了合适的距离、速度和方位的融合门限及权重设置方法,建立了从检测到跟踪整套处理流程,并提出了用于检验多频工作性能的评价指标.评价指标包括目标在线时间、航迹分裂数目、跟踪区域和定位误差.研究结果表明:通过数据融合和跟踪滤波显著延长了目标在线时间,提高了目标检测概率并减小了定位误差和跟踪中出现的航迹分裂数量,增强了跟踪稳健性.     

阵元非均匀高斯噪声背景下近场声源定位方法

针对阵元非均匀高斯噪声背景下的近场声源定位问题,研究了最大似然定位方法,并给出克拉美-罗界(CRB),进而为了解决最大似然方法常规求解方法多维参数空间搜索的高运算复杂度问题,提出了基于对数似然函数的步进迭代方法(SML)和近似似然函数法(AML).仿真实验表明,SML方法经过较少的迭代即可收敛,SML方法和AML方法的估计精度较高,均方误差(MSE)在较高信噪比条件下逼近CRB.     

基于记录值的GE分布参数的Bayes和经验Bayes估计

针对来自广义指数(GE)分布的记录值样本,研究了广义指数分布的参数的估计问题.首先给出了参数的最大似然估计;在参数的共轭先验分布为贝塔先验分布,损失函数为平方误差损失和LINEX损失函数情形下,导出了广义指数分布参数的Bayes和经验Bayes估计.最后进行了Monte Carlo数值模拟,对本文提出的几种参数估计进行比较,发现在合适的先验分布条件下Bayes和经验Bayes估计值更加接近参数真实值,因此在适当的先验分布下Bayes估计和经验Bayes 估计较传统的最大似然估计好.     

高频地波雷达中电离层Es层杂波分析及其抑制

针对电离层杂波这一目前限制中远程高频地波雷达发展的主要因素,分析了突发E层(Es)杂波的信号特征．观察到电离层Es层杂波会在1 d内多个时间段出现,每次持续时间为2～3 h,且历经由单分量时频分布到扩展型散乱分布的变化．Es层杂波在能量上显著高于雷达海洋回波,且在距离上的相关性明显高于海洋回波,据此提出了杂波抑制的距离相关对消法,利用相邻距离元上回波信号估计杂波子空间,对杂波进行正交投影滤波．雷达实测数据处理结果表明上述分析和杂波抑制方法是正确和有效的．     

一种基于角度测量估计飞行目标运动参数的新方法

针对伪线性参数估计的实时性问题,提出了一种基于角度测量的飞行目标运动参数实时估计、跟踪算法.该算法对角度量测方程在当前飞行目标运动参数估计值附近进行泰勒级数展开,得出该时刻飞行目标的运动参数估计值与角度测量值之间的线性关系.在此基础上,利用最大似然估计法对估计值和估计误差协方差矩阵进行实时更新,再将更新值带入目标运动状态方程,以获得下一时刻的估计值和估计误差协方差,从而实现了飞行目标运动参数的迭代估计.仿真实验表明,所提算法可实现空中飞行目标的实时定位和位置、速度运动参数的实时估计,且无需存储大量的历史数据,其与伪线性参数估计算法相比,计算效率可提高50%.     

生态足迹模型对旅游环境承载力计算的应用

在M．Wackernagel于1996年提出的生态足迹模型和理论的基础上创建了旅游者生态足迹的模型,应用该模型以中国1999年各个地区的生态足迹为基础数据,对旅游者生态足迹进行了计算和分析,结果表明：中国1999年大部分地区为旅游生态赤字,旅游业处于相对不可持续发展状态。可见旅游者生态足迹模型是计算旅游环境承载力的有效方法。     

生态足迹模型在旅游环境研究中的应用——以中国32个地区为例

旅游环境承载力的理论和计算方法一直是国内外研究的热点。在Wackernage提出的生态足迹模型的基础上建立了旅游生态足迹模型,用于衡量地区旅游环境承载力。通过应用该模型对中国沿海地区旅游生态足迹的计算和分析,阐述了建立旅游生态足迹模型的出发点和今后的研究发展方向。     

基于虚拟深度的聚焦型显微光场相机深度测量标定

针对聚焦型显微光场相机在内部光学参数未知的情况下,进行了基于虚拟深度的深度测量标定。首先基于高斯光学建立光场成像模型,推导出虚拟深度与实际深度间的函数关系。然后选择单一角点的标定板,在不同深度位置进行拍摄;该角点在多个宏像素中重复成像,相邻重复像点的间距随深度位置改变而变化;利用图像匹配的方法计算相邻重复像点的距离和虚拟深度值,并与实际深度一一对应进行曲线拟合。根据拟合结果,分析了不同深度位置下,该光场成像系统的深度测量分辨率。最后,通过拍摄已知倾角的倾斜棋盘格标定板,进行深度测量并分析测量误差,在主镜头工作距离靠近镜头方向2 mm(10倍景深)范围内,测量误差小于5.35%。     

基于子波变换谱估计的频率步进毫米波雷达目标成像

根据子波变换所具有良好的时间－频率局域性和逼近性,研究基于子波变换谱估计的频率步进毫米波雷达目标成像方法。由于选用了波动性、衰减性和带通性能好的已调高斯函数作为子波基函数构成一组特性较理想的带通滤波器,对信号进行正交处理,其子波变换同时给出了同相和正交分量。通过信号的功率谱估计,从而获得更好的雷达目标一维距离像。仿真结果表明,这种方法是有效的     

基于无线传感器网络的森林火灾模型参数估计

针对森林火灾形势复杂不利于搜救的特点,提出将无线传感器网络应用于森林火灾检测,建立准确的火灾模型,对森林火灾位置和强度进行估计预测.研究了利用无线传感器网络节点进行自适应采样数据的方法和建立高斯空间多峰火灾模型理论方法,并将最大期望算法(EM)和多分辨率搜索算法(MR)相结合,提出用EM-MR算法对火灾模型进行参数估计.通过仿真实验比较,结果表明该模型能较准确地描述森林火灾现场,EM-MR算法在保证估计精度的基础上降低了计算复杂度,证明了方法的有效性.     

递归方法在窗宽选择上的应用

在未知总体分布的情形下,给出密度核估计中选择窗宽的一个新方法,并在选取高斯核的情形下,推导出计算窗宽的递归公式。最后通过与理论窗宽值比较,说明使用该递归方法选择最优窗宽是非常有效的一个途径。     

基于多背景模型的海面运动目标检测

提出一种在反射光较强的条件下基于多背景模型的海面运动目标检测方法.使用基于统计模型的变化检测方法将被监控场景区分为海浪波动显著的背景区域和海浪波动不显著的背景区域;对这两种区域中的像素点分别以Weibull分布模型和Gauss分布模型建立背景模型;使用建立的背景模型检测海面的运动目标.实验结果表明,在海面反射光较强且波浪波动较大的情况下,用该方法可以比较准确地检测到海面的运动目标.     

低信噪比下的变步长最小均方自适应算法及其在时延估计中的应用

为提高变步长最小均方(LMS)自适应算法在噪声干扰下的时变时延跟踪性能,提出改进的变步长LMS自适应算法.该算法对MVSS-LMS算法进行误差均值补偿,改步长因子固定范围约束为动态变化约束;使用HB加权突出自适应滤波器权系数峰值,采用滑动窗遗忘加权减小计算复杂度.自适应时延估计仿真实验和消声水池目标被动定位试验表明:相比于参数固定条件下的MVSS-LMS算法和SVS-LMS算法,改进算法能够获得更好的时变时延跟踪性能.     

用于机载雷达杂波谱中心估计的极坐标质心法

在机载雷达动目标检测(M TD)处理中,为了有效抑制杂波,必须先对杂波谱中心进行准确估计。该文提出了一种适用于机载M TD杂波谱中心估计的方法——极坐标质心法。它的核心计算环节基于内积运算,因此较常用的基于相关运算的算法可以显著减少运算量;另外,很好地解决了已有的内积算法难以克服的“频谱分裂”问题。针对实际中经常出现的立方杂波谱和G auss杂波谱,仿真实验比较了这种方法和传统典型算法的估计性能,证明了这种方法具有估计准确,运算复杂度小的优点。     

复杂噪声中基于累积量的二维DOA估计

针对自相关算法的局限性,研究了复杂环境(乘法与加法观测噪声共存时)中,通过高阶累积量对二维DOA估计的问题.算法能同时确定目标的仰角与方位角;高阶累积量使得算法能够更加有效抑制消除乘法噪声.该方法对任何平稳的加性与乘性噪声均不敏感,因而具有较大的实用性.