基于遗传算法的雷达组网误差配准算法

系统误差校正是雷达组网的关键问题,传统的误差校正方法采用最小均方估计法或极大似然法,这些方法受随机误差影响,计算量大,难以在工程中应用。本文在实时精度控制法（RTOC）的基础上,通过构造误差配准的目标函数,将误差配准转换为非线性优化问题,并采用遗传算法进行寻优。该方法采用非参数化的方法进行误差配准,克服了RTOC和最小二乘算法中线性化带来的误差,提高了误差估计的精度。仿真和实际数据测试表明,本文提供的方法能有效地进行组网雷达误差配准。     

基于有限记忆最小二乘的雷达误差配准算法

针对非合作目标多雷达组网中的系统误差配准问题,介绍了基于地心地固坐标系的三维空间配准模型,以及常用的雷达误差配准方法——最小二乘法。为了能够实时估计出系统偏差,并解决最小二乘等批处理算法在求解系统误差过程中数据量、计算量和存储量随时间递增的问题,提出了基于广义最小二乘法的有限记忆最小二乘法。通过一个实例,对新算法进行Matlab仿真,结果证明了算法的正确性和有效性。     

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...     

广义最小二乘法配准组网雷达误差的技术研究

本文介绍了组网雷达的坐标转换方法,研究了使用广义最小二乘方法配准组网雷达中的距离误差、方位误差和俯仰误差的技术问题。仿真分析了量测噪声对于配准误差的影响。结果表明了最小二乘算法的有效性和鲁棒性。     

车载多雷达组网实时航迹误差评估算法研究

结合车载多雷达组网系统的特点,为提高后续信息融合的精度和速度,在地心直角坐标(ECEF)的坐标变换体系下,通过多站航迹数据之间的比较处理,提出了基于最优递推最小二乘估计的车载多雷达组网实时航迹误差评估算法.仿真结果表明,该方法具有较高的准确性和鲁棒性.     

一种组网雷达误差配准和目标跟踪递推算法

提出了一种在ECEF坐标系中对组网三维雷达的系统误差进行估计和目标跟踪联合递推算法,该算法能对系统误差进行在线估计和补偿,适应系统误差的变化,并同时对目标进行跟踪,提高了航迹融合精度,扩大了雷达的监视范围。用模拟的雷达数据对算法的性能进行了评估,计算机仿真试验验证了该算法的可行性和有效性。     

最小平方法实现多部雷达数据配准

数据配准是多传感器数据融合中的基本问题。本文针对雷达组网系统，提出一种简单，直接的数据配准方法，称为最小平方估计配准法。配准是数据融合的必要步骤，籍以估计和修理雷达的系统误差，从而使数据融合得以有效实现。本方法可使跟踪同一批目标的两部雷达保持观测结果的一致性。     

用最小平方法实现多部雷达数据配准

针对雷达组网系统，提出一种简单，直接的数据配准方法，称为最小平方估计配准法。本方法可使跟踪同一批目标的两部雷达保持观测结果的一致性。为了具体说明起见，要用真穴数据及模拟数据对ＬＳＲＭ算法进行了仿真。     

基于UKF的组网雷达误差配准方法研究

针对多目标情况下雷达组网的误差配准问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)和最优压缩的系统偏差稳健估计方法。该算法将目标的运动状态和传感器系统偏差组合在同一状态方程中,构建扩维的系统偏差动态方程,接着采用UKF的方法对目标状态和系统偏差进行联合估计。然后通过对多个估计结果的进一步融合,最终得到较高精度的系统偏差估计。仿真结果表明,该算法可以有效地实现多目标情况下的误差配准。     

组网雷达系统误差的估计原理与性能分析

为了实现组网雷达系统误差修正,在研究雷达误差特性的基础上,分析了2种坐标系统下误差修正的原理,给出了利用最小二乘算法和广义最小二乘算法进行误差修正的公式.通过仿真实验,对实时质量控制算法、最小二乘算法、广义最小二乘算法和扩展卡尔曼滤波算法实现误差配准进行分析,并比较了这些算法在工程应用中的复杂性和估计精度,同时给出各种算法在工程应用方面的适用条件.     

基于UKF地面雷达网的时空配准方法

为消除地面雷达的系统误差和时间误差,提出了基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的三维空间地面雷达网的时空配准方法。该方法将系统误差、时间误差与目标运动模型组合在一个动态模型中,并用UKF方法进行估计。Monte-Carlo仿真表明:该方法能同时有效地估计雷达的系统误差、时间误差,同时得到目标航迹。     

基于遗传算法的低轨天基雷达星座设计

从目标监视性能的角度出发,分析了低轨天基雷达星座的卫星总数、能量需求以及星座发射费用等优化目标。综合考虑了Walker星座的碰撞等约束问题,建立了低轨天基雷达星座设计的优化目标。提出了一种基于遗传算法的低轨天基雷达星座设计方法。根据天基雷达星座的特点,该算法在进化过程中使用了非可行解修正和约束分级等约束处理方法,有效提高了算法的运算效率。通过仿真实验验证了该方法能够有效的同时优化低轨天基雷达星座的构形和卫星参数。     

基于遗传算法的红外热波图像配准技术研究

由于红外热像仪的视场角有限和人们对获取热波图像的分辨率要求较高,大尺寸物件的热波无 损检测需要将多次检测得到的多幅图像拼接起来后才能实现。图像拼接的前提是图像配准精确。根据模板匹配的思 想,将遗传算法引入到了热波图像配准技术当中。通过改进选择策略,设计了自适应的交叉和变异概率,从而实现热波图 像的精确配准。实验结果表明,此方法能够很好地实现热波图像的精确配准,运算速度得到了改善且稳定性良好。     

基于遗传优化的天线阵元LMS改进算法

最小均方（LMS）算法是自适应阵列天线中得以广泛应用的阵列天线加权算法。提出了一种基于遗传优化的LMS改进算法,该基于遗传优化的最小均方（GA—LMS）算法充分结合了遗传算法的并行处理和全局搜索的优点。实验结果表明,与传统的LMS算法相比,GA—LMS算法具有良好的收敛性能,并可更好地抑制干扰信号,有效改善自适应阵列天...     

遗传算法在雷达低仰角跟踪中的应用

主要研究雷达低仰角跟踪中遗传算法的应用。文章首先简要介绍遗传算法的基本原理,接着讨论遗传算法如何用于雷达低仰角跟踪,对算法中的比例函数及复制方法的选取提出新的改进意见,并做了大量的计算机仿真。文章最后给出具体的工程实施意见。     

误差校正下外辐射雷达无源定位算法

针对多基外辐射源雷达定位中存在系统误差的问题,提出了一种基于到达角度(DOA)与到达时差(TDOA)的外辐射源雷达无源定位和系统误差校正算法。首先,该方法引入辅助变量对非线性的DOA 和TDOA 量测方程进行线性化,利用迭代加权最小二乘算法得到对目标位置和系统误差的联合估计;然后,利用辅助变量与目标位置的关联性,设计了一种关联最小二乘算法对初始估计值进行改进;最后,通过后验迭代估计进一步提高目标定位精度。仿真结果表明该算法能够有效地估计系统误差和目标状态。     

基于遗传算法的MIMO雷达正交编码信号波形优化

MIMO雷达通过发射正交编码信号来获得独立的空间分集增益,改善目标检测识别性能。它对发射信号波形优化设计提出了更高的要求:首先信号为正交信号,以便减低信号间干扰并获得独立的空间分集增益;其次信号为大时宽、宽带宽的脉冲压缩信号,以便解决探测距离和距离分辨率的矛盾。文中根据以上两条要求构造适合的适应度函数,提出了一种基于遗传算法的正交编码信号设计方法,为正交MIMO雷达发射信号进行波形优化,仿真结果和实验分析验证了算法的有效性和可行性。     

遗传算法在平面波综合中的应用

采用实数码遗传算法完成近场测量中平面波综合的优化设计。将遗传算法与最小二乘法相结合．在最小二乘法平面波综合结果的基础上．应用遗传算法寻求阵单元最佳幅相分布对平面波进行优化。良好的计算结果表明了遗传算法求解此类问题的有效性。