水下宽带目标方位估计的克拉美-罗界

目标方位估计的克拉美一罗界(CRB)是方位估计方法有效性能评价的标准,它作为任何无偏方位估计方差的下界,给出了目标方位估计方法性能的极限。目前,已有较多的文献研究了窄带目标方位估计的CRB,但还没有研究宽带目标方位估计的CRB．本文提出了水下宽带目标方位估计的CRB．在一定假设条件下,根据水下阵列样本数据的联合概率密度函数和Fisher信息矩阵,推导得到了宽带CRB的解析表示式,计算了不同信噪比、不同目标方位角情况下的宽带CRB．宽带目标方位估计的CRB为水下宽带高分辨方位估计理论研究和统计性能评价提供了依据。     

运动单平台只测向定位方法的定位误差CRB分析

利用运动单平台截获固定辐射源的信号、通过测向方法对其定位是电子对抗领域的基本问题之一,而定位误差的克拉美-罗限(CRB)是衡量该方法性能的重要手段。在研究CRB估计的基础上,得出了简化的CRB估计计算,分析了定位精度、定位收敛时间等指标与平台距离、速度、路径、测向误差等因素的关系。理论推导与仿真结果比较是一致的。     

一种改进离散磷虾群的复杂产品装配调度算法

针对复杂产品装配车间调度问题,提出了一种改进的离散磷虾群（IDKH）装配调度算法。以工期最小化为调度目标,通过分析复杂产品装配工艺流程特点,建立了复杂产品装配调度模型。基于排列的编码方式和启发式规则的改进解码方式实现了调度解与种群个体之间的转换,并通过局部搜索和重启操作对标准磷虾群（KH）算法进行了改进,增强了算法的局部开采能力和全局搜索能力。采用正交试验方法分析了不同参数设置对算法性能的影响,确定了IDKH算法的最佳参数组合。基于标准实例对不同算法性能进行了比较,对比结果表明,IDKH装配调度算法在求解质量和稳定性上均优于遗传算法、分布估计算法、引力搜索算法和标准KH算法。     

基于加权-改进MUSIC算法的相干信号波达方向估计

针对传统波达方向估计算法对相干信号失效的问题,提出了基于加权-改进多信号分类法(MUSIC)的波达方向估计算法。该算法首先对接收数据协方差矩阵进行重构,进而构造出新的噪声子空间,再根据特征值大小对噪声子空间特征向量进行加权,完成对相干信号的波达方向估计。仿真分析表明,算法成功地完成了对相干信号的波达方向估计。     

基于改进SIRF的二维纯方位目标跟踪

对于纯方位目标跟踪问题,传统的线性算法已经不能满足非线性非高斯和实时性目标跟踪的要求,由于在纯方位目标跟踪中传统的粒子滤波收敛速度慢并且容易发散,文中提出了一种基于改进的采样-重要性-重采样滤波(SIRF)算法的纯方位跟踪算法。具体的改进方法就是去掉归一化步骤直接使用非归一化权值,该算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。最后通过实验验证改进的SIRF算法跟踪效果明显优于高斯粒子滤波(GPF)算法。     

用于实时弹道滤波的Sage-Husa改进算法

为了解决实时弹道测量数据滤波过程中量测噪声统计特性未知且时变的实际问题,对Sage-Husa算法进行了多种改进,提出了改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波（improved Sage-Husa adaptive Kalman filter,ISHAKF）算法。该算法将量测噪声协方差估计矩阵变换为半正定矩阵和正定矩阵之和的形式,保证了量测噪声协方差估计矩阵的正定性,消除了量测噪声协方差估计矩阵非正定导致滤波异常的缺陷。设计了一种自适应遗忘因子,提升了滤波收敛速度,解决了量测噪声统计特性突变时Sage-Husa算法收敛较慢的问题。对卡尔曼增益矩阵进行了抗差改进,增强了算法的鲁棒性,削弱了野值对滤波效果的影响。分别对正定性改进、遗忘因子改进和抗差改进进行了对比仿真实验,对比结果验证了Sage-Husa算法改进的正确性和有效性。通过ISHAKF算法的实例应用,证明了该算法在实时弹道滤波上,具有更高的实时性、自适应性和抗差性,滤波效果提升明显。     

基于组合粒子群算法的运载火箭弹道优化设计

提出一种基于粒子群算法和方向加速法组合成的PSO-Powell算法,能进行大范围搜索,其最优解具有全局收敛性。在该算法中,对粒子群算法的参数设置进行了改进,提升了其性能,并引入增广拉格朗日乘子法处理优化问题的约束条件,提高了最优解的精度。仿真结果表明PSO-Powell算法应用于运载火箭弹道优化设计具有良好效果,可以提升运载能力,具有一定工程应用价值。     

一种改进的机动目标跟踪算法

针对“当前”统计模型算法中加速度极限值预先设定对算法造成的不利影响,提出了一种改进的机动目标跟踪算法,即位置偏差估计自适应算法．该算法利用位置预测估计与位置估计之间的偏差对噪声方差进行自适应调整,从而避免了加速度极限值的预先设定问题,提高了机动目标的跟踪性能．仿真结果也表明了该算法的良好跟踪性能．     

扩展卡尔曼滤波的目标跟踪优化算法

针对传统扩展卡尔曼滤波算法在多普勒量测目标跟踪情况下估计精度低的问题,提出了扩展卡尔曼滤波目标跟踪优化算法。该算法对传统的扩展卡尔曼滤波算法进行了改进,将仅考虑位置量测的扩展卡尔曼滤波算法推广到包含多普勒量测的算法以提高目标跟踪精度。仿真结果表明,该算法具有较小的均方根位置误差和均方根速度误差,可以很好地提高目标跟踪过程中的精度,可有效应用于机动目标跟踪场合。     

基于单声矢量传感器的语音信号时频掩蔽盲分离改进算法

利用单声矢量传感器精确的测向能力,提出了一种基于波达方位估计(DOA)的语音信号盲分离改进算法。该算法在时频域进行,采用基于混合冯·米塞斯分布的期望最大化算法对混合信号中各个源信号在每个时频点的概率进行估计。基于此,针对高混响及信号方位较近时很难估计到均值的问题,提出了一种简单、有效的改进算法,并在不同混响强度、不同方位差及不同混合信号数目情况下对其进行了仿真验证。仿真结果表明,相较于二值时频掩蔽和泛值时频掩蔽,文中提出的改进算法在信号-失真率(SDR)和客观感知质量(PESQ)两方面均有较大提高。     

匹配滤波器失配下的双基地多输入多输出雷达多目标角度估计

提出了基于匹配滤波器失配的双基地多输入多输出（MIMO）雷达多目标角度估计算法。建立了存在时延、多普勒频率补偿误差情形下的双基地MIMO雷达模型。采用交替迭代的思想,将发射角、时延补偿误差和多普勒频率补偿误差的参数估计问题转化为一个二次规划问题并求解出发射角。用ESPRIT算法估计目标的接收角,并且实现了收发角度的自动配对。仿真实验证明了ESPRIT算法的有效性。此外在附录中推导了本文信号模型下的克拉美罗界。提出了基于匹配滤波器失配的双基地多输入多输出（MIMO）雷达多目标角度估计算法。建立了存在时延、多普勒频率补偿误差情形下的双基地MIMO雷达模型。采用交替迭代的思想,将发射角、时延补偿误差和多普勒频率补偿误差的参数估计问题转化为一个二次规划问题并求解出发射角。用ESPRIT算法估计目标的接收角,并且实现了收发角度的自动配对。仿真实验证明了ESPRIT算法的有效性。此外在附录中推导了本文信号模型下的克拉美罗界。     

参考基元的位置与圆柱阵测向性能分析

为了优化设计立体麦克风阵列，满足声学预警系统全空域测向的需求，推导了立体阵测向系统的克拉美-罗界。在此基础上，以圆柱阵为例，深入分析了选择不同参考基元位置对测向性能的影响。仿真结果表明：相对于参考基元在原点，参考基元在z轴负半轴可以提高俯仰角的估计精度，测向算法也易于实现；参考基元在圆环上则可以同时提高方位角和俯仰角的估计精度。     

基于离散匹配傅里叶变换的高速运动目标逆合成孔径雷达距离像补偿

本文分析了高速运动目标的逆合成孔径雷达(ISAR)回波信号模型,讨论了目标高速运动特征对ISAR信号处理的影响.结果表明,高速运动特征会导致目标一维距离像的畸变和二维像的模糊.因此,必须对高速运动目标的距离像进行有效的补偿以消除距离像的畸变.针对高速运动目标的ISAR回波信号模型,本文提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的高速运动目标距离像补偿算法.该算法采用DMFT谱包络最小Shannon熵准则进行参数估计,可解决幅度最大准则下参数估计性能恶化的问题.仿真结果表明了该距离像补偿算法的有效性.     

基于单目视觉的火炮身管指向静态测量

为解决自行高炮(SPAAG)火控系统精度测试过程中身管指向测量这一难点问题,提出了一种基于单目视觉的非接触直接测量方法。将棋盘状平面模板作为标志物固定到火炮身管上,使之位于相机视场范围内,测量身管在任一位置的高低角与方位角。首先利用Harris角点检测方法提取到角点坐标,进行相机成像模型的解算(相机标定),得到相机的内参。然后根据多点透视（PnP）问题解的稳定性,结合最小二乘拟合算法得到相应位置的外参矩阵。最终根据身管的运动模型以及标志物与之的相对位置解算出身管的两个指向角。仿真和实验均验证了该方法的可操作性和准确性。     

基于抛物线随机Hough变换的机载脉冲多普勒雷达机动弱目标检测前跟踪方法

为解决机载脉冲多普勒（PD）雷达对机动弱目标进行检测与跟踪的问题,构造了一种基于抛物线随机Hough变换（RPHT）的检测前跟踪（TBD）算法。该算法通过模糊区间对目标的模糊量测进行距离多假设扩展,从而提取量测中的时空相关信息。利用RPHT方法将目标扩展量测转换到参数空间,并在参数空间对目标的机动航迹进行积累。在算法实现过程中,通过方位变换的方式对传统的RPHT方法进行了改进,以降低算法计算复杂度。该方法将机动弱目标解距离模糊问题转换为TBD框架下基于RPHT的航迹检测问题,避免了微弱目标的低信噪比造成的航迹漏检。仿真结果验证了该算法的有效性。     

导弹气动力参数辨识中的一种鲁棒算法

传统的气动力参数辨识算法存在着一些问题，使辨识的准确性和可靠性受到较大的影响。为解决传统算法所存在的问题，以最大似然准则作为辨识准则，应用自适应遗传算法进行导弹的非线性气动力参数仿真辨识。气动力参数辨识的结果比较满意，表明遗传算法具有良好的优化性能，是进行气动力参数辨识的一种鲁棒算法。     

空域窗射击参数自寻优设计与实现

针对高炮系统未来空域窗射击参数选择缺乏依据的问题,提出了基于模式搜索法的空域窗射击参数自寻优设计方法。在分析比较集火射击和空域窗射击2种方式异同的前提下,以集火射击毁歼概率计算模型为基础,构建了空域窗射击毁歼概率计算模型,研究基于模式搜索法作为模型求解方法的可行性。仿真结果表明,模式搜索法在计算精度仅降低0.55%的同时,大幅度减少了计算时间,是可行的。