干扰环境下数目可变的多目标跟踪

针对环境中干扰因素对目标跟踪性能的影响,提出了一种跟踪数目可变的多目标方法. 该方法通过聚类算法来判断目标的出现或消亡,并获得目标数目,然后利用基于无迹卡尔曼的廉价联合概率数据关联算法获得量测与已知目标轨迹的互联概率,并实现状态传递. 与传统的廉价联合概率数据关联算法相比,该算法在干扰环境下跟踪性能更优,可处理目标数目可变的多目标跟踪问题.     

基于贝塔高斯概率假设密度的扩展目标跟踪

基于二项分布的扩展目标概率假设密度(extended target probability hypothesis density based on binominal distribution, BET-PHD)算法能够获得比泊松ET-PHD更好的跟踪性能。然而,BET-PHD中作为先验信息的检测概率和量测数目最大值在实际应用中是未知的。参数严重不匹配会导致算法性能急剧下降。鉴于已有文献给出量测数目最大值的估计方法,提出一种能够在线估计检测概率的贝塔高斯ET-PHD (beta Gaussian -ET-PHD, BG-ET-PHD)滤波器。首先采用二项分布的共轭先验贝塔分布估计检测概率,并与BET-PHD相结合得到 BG-ET-PHD。仿真结果表明,BG-ET-PHD滤波器能够准确估计检测概率,能够获得比基于泊松模型的伽马高斯ET-PHD (gamma Gaussian ET-PHD, GG-ET-PHD)更好的跟踪性能。     

双基地MIMO雷达的高速运动目标定位方法

高速运动目标的大多普勒频率会导致传统匹配滤波器严重失配,因此当目标高速运动时多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达利用传统匹配滤波器无法有效地形成虚拟阵列。研究了利用双基地MIMO雷达实现多个高速运动目标交叉定位的方法,采用降低雷达距离分辨率的方式以获取较长时间的相参积累,并将接收阵列回波信号与发射信号共轭相乘后的数据进行频域处理,有效形成了虚拟阵列,然后利用传统超分辨算法对在相同粗距离分辨单元上的高速运动目标的发射角和接收角进行联合估计,从而能够有效交叉定位多个在距离上无法分辨的高速目标。仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性。     

双基地MIMO雷达多目标定位

针对双基地多输入多输出雷达目标定位问题,提出一种基于联合矩阵上三角化的收发角度估计算法. 将收发角度估计问题转化为联合矩阵上三角问题,采用扩展QZ迭代算法对其求解,估计收发阵列流型矩阵,最后利用谱分析算法恢复收发角. 该算法充分利用匹配滤波输出的所有信息,无需二维谱峰搜索,每次迭代均可得到精确的闭式解. 与现有算法相比,该方法的角度估计精度更高,且收发角可自动配对. 仿真结果表明所提算法的有效性.     

基于特征概率分布的低分辨雷达地面目标分类

提取稳定有效的目标特征对于低分辨雷达的目标识别分类有着重要意义。在提取目标基本特征雷达散射截面积(radar cross section,RCS)与频谱熵值的基础上,提出了一种基于特征概率分布曲线的目标分类方法。该方法首先应用快速傅里叶变换计算目标回波频谱,提取目标RCS与频谱熵值,然后滑窗分段计算基本特征的概率分布曲线,从而利用概率分布曲线提取出稳定的目标特征,最后利用支持向量机对目标实现分类。基于实测数据的分类结果表明,该特征具有较好的稳健性和分类性能,同时算法便于工程实现。     

全媒体时代高校融媒体发展的对策研究

全媒体时代是伴随着互联网技术的迅猛发展而逐步形成的,做好融媒体建设是全媒体时代对高校媒体发展的要求。习近平总书记高度重视媒体宣传工作并多次作出重要指示,“必须紧跟时代,大胆运用新技术、新机制、新模式,加快融合发展步伐,实现宣传效果的最大化和最优化。”高校要认真贯彻落实习近平总书记的要求,要因势而谋、应势而动、顺势而为,加快推动媒体融合发展,使高校宣传思想工作具有强大传播力、引导力、影响力、公信力,形成网上网下同心圆,使全体师生在理想信念、价值理念、道德观念上紧紧团结在一起,让正能量更强劲、主旋律更高昂。