基于粒子滤波的高阶运动目标激光探测微动参数估计

为精确估计高阶运动状态下的目标微动参数,实现目标精细识别,提出一种基于相位信息的分离估计方法。通过对解卷绕得到的真实相位进行求导,消除信号中的多项式相位信号项,实现目标运动和微动分量的分离。针对包含多维微动参数的正弦调频项,提出改进的粒子滤波静态参数估计方法,通过设计自适应方差法和变化粒子数提升了算法效率,通过设计累积残差作为观测概率密度函数,实现了对非线性模型中多维参数的同时估计。仿真和实验分析验证了算法的有效性和必要性。算法通过对相位进行处理降低了原始信号的非线性程度,减少了计算量,具有较强的抗噪性能。基于粒子滤波的微动参数估计方法减少了估计流程,避免了误差传递效应,提高了估计精度。     

基于最大似然的单通道交叠激光微多普勒信号参数分离估计

利用激光对目标微弱振动进行探测有利于获得明显的微多普勒效应,这为精确估计目标微动特征参数,实现对目标的分类和精细识别提供了可能.但对于多散射点或多目标激光探测,信号为单通道多分量微动混合的形式,而且补偿目标主体运动后,数值上相近的微动参数还会导致信号在时频域存在严重的交叠.为从这类混合信号中精确估计各分量的微动参数,本文提出了基于最大似然框架的参数分离估计方法.利用精细化扫描的奇异值比谱法从混合信号中获得目标微动频率,并得到各分量的幅值比信息.推导了微动参数最大似然估计的解析表达形式,根据激光微多普勒信号的特点从频谱能量分布的角度重新设计了似然函数,解决了传统似然函数在激光微动信号中出现的高度非线性问题,降低了初始化的要求,提高了抗噪性能,并采用马尔可夫-蒙特卡罗方法具体实现了参数的估计.在微动参数得到估计的基础上给出了信号的幅值和初相的估计方法.用本文方法对仿真和实验数据进行处理,得到了接近克拉美罗下界的估计结果,验证了方法的有效性.与传统非参数化估计方法的对比结果体现了所提方法对混合微动参数精确估计上的优势.     

基于均值似然估计的激光探测微动特征提取和分离

最大似然估计是提取目标微动特征参数的最佳估计方法,但直接用网格法求解计算量巨大,且激光探测微多普勒回波信号对应的代价函数具有高度非线性,存在多个局部最大值。为此,提出均值似然估计与蒙特卡罗结合的估计方法,给出了最大似然参数估计的闭合表达式,再通过设计压缩似然函数获得全局最大值,通过蒙特卡罗法抽样并计算循环均值估计出参数。该方法避免了传统方法中对高精度初始值和复杂迭代算法的依赖,能够实现参数的联合估计。对于多分量微多普勒信号,该方法可在参数估计的同时实现各微动分量分离,且不增加算法的复杂性。对仿真和实验数据进行估计,结果表明,该方法在达到近似于最大似然估计性能的同时可有效降低计算复杂度并确保了全局收敛,实现信号的分离和参数估计。     

基于Nelder-Mead单纯形法的逆合成孔径激光雷达联合补偿成像算法

逆合成孔径激光雷达(ISAL)的调制信号具有高频率、大带宽的特性,使传统逆合成孔径雷达的"一步一停"模型不再适用。通过建立精确的ISAL成像模型,分析了ISAL成像过程中存在的平动误差、转动误差和模型误差。针对传统ISAL采用平动、转动分离补偿时,由于平动误差补偿存在残余误差而影响转动误差补偿的问题,因此提出基于Nelder-Mead单纯形法和拟牛顿法的联合补偿成像算法。该算法首先采用Nelder-Mead单纯形法对目标运动参数进行优化迭代搜索,将得到的优化解作为运动补偿项对三类误差进行全局补偿,然后利用拟牛顿法补偿残余误差。仿真实验结果表明,与传统分离补偿算法相比,本文算法可以精确估计目标的运动参数,获得聚焦良好的高分辨率ISAL二维图像。     

基于粒子滤波的单通道正弦调频混合信号分离与参数估计

以单通道正弦调频(SFM)混合信号为研究对象,提出了基于粒子滤波的正弦调频混合信号分离与参数提取方法.针对正弦调频混合信号频率无跳变的特征,提出了一种基于粒子滤波的相位差解混叠算法,并通过源信号相位差解决了本算法中粒子滤波高维状态空间降维问题,提出了一种适合高维状态空间的似然函数模型,比较固定长度粒子估计值和真实值误差,进而准确衡量粒子权重.通过在重采样后引入MCMC转移,解决了静止参数下粒子多样性降低问题,有效提高粒子滤波迭代收敛速度.从而在先验知识仅已知信号调制方式的情况下,完成对单通道正弦调频混合信号的参数提取,并通过重构信号完成正弦调频混合信号分离.最后通过仿真分析发现,该方法能够有效的实现正弦调频混合信号的分离与参数估计.     

逆合成孔径激光雷达机动目标运动补偿成像算法

逆合成孔径激光雷达(ISAL)成像运动补偿中,包络对齐的精度直接影响了相位误差估计精度.当目标速度和加速度较大时,距离包络严重倾斜且相位误差较大,图像无法进行良好聚焦.针对上述问题,在高精度成像模型的基础上提出了一种基于Nelder-Mead单纯形法和粒子群优化的全局联合运动误差补偿算法.首先,利用单纯形法估计目标速度,完成包络对齐.然后,将包络对齐过程获得的目标速度作为相位误差估计中参数初始化的约束条件.最后,用粒子群优化算法对各运动参数进行全局搜索并得到最优解,实现高精度运动参数估计及高阶相位误差补偿,得到聚焦良好的二维图像.实验结果表明,本算法的参数估计误差主要分布在±0.2％以内,参数估计精度和抗噪声性能均优于传统ISAL成像算法.     

混合粒子群算法ADPSO对月球物理参数反演的改进

常规粒子群算法PSO对低敏感参数较难进行最优估计,本文提出联合自适应惯性权重和变异的混合粒子群算法ADPSO.结果表明：最佳拟合效果不随粒子数和变异概率的增大而加强.就四参数估计而言,粒子数取400个,变异概率小于0.03,可实现最优拟合.采用最佳粒子数和较小的变异概率,利用新近月球重力场模型GL0990d和LRO激光测高数据,对月球南半球部分高地的物理参数进行最优估计.发现研究区域的模型导纳谱很好地拟合了观测值,模型重力异常与观测重力异常的残差较小,符合参数估计的要求,验证了算法的有效性.ADPSO适合于月球物理参数估计,为大规模的反演运算提供了参考.     

改进的信道稀疏度检测正交多载波多普勒估计方法

针对正交频分复用水声移动通信中频域变采样技术联合信道稀疏度检测的多普勒估计算法在冰水混合区复杂信道环境下多普勒估计效果欠佳且计算量大的问题,提出了一种改进的多普勒估计算法。采用时域重采样技术对信号进行不同压缩因子的补偿,避免了频域变采样技术中的高阶快速傅里叶变换运算,从而降低了算法复杂度。利用梳状导频位置向量结合时域变采样技术更准确提取的导频子载波,进而获得更加精确的信道估计和信道稀疏度检测结果,提高了多普勒估计精度。仿真结果和冰下试验结果表明,与原始算法相比,改进的方法在冰水混合水域复杂多径时变信道环境下可以有效实现对信号多普勒畸变的跟踪并且计算量显著下降,能够保障正交频分复用水声移动实时通信。      

基于改进粒子群优化算法的混沌系统参数估计方法

估计混沌系统的未知参数是混沌控制与同步中必须解决的关键问题.利用群集智能的新进展粒子群优化算法(PSO)的全局搜索能力，从初始粒子群的产生、目标函数的处理的角度改进PSO，将改进的PSO引入混沌系统参数估计和在线估计.仿真试验表明，改进算法具有良好的适应性、较高的收敛可靠性及精度，对信号叠加噪声的情形也具有较高的鲁棒性，是混沌系统参数估计的一种成功算法. 关键词： 混沌系统 参数估计 在线估计 粒子群优化算法     

基于时变ARMA模型的MEMS陀螺随机误差补偿技术

为了提高微机电系统(MEMS)陀螺的测量精度,提出了一种基于遗忘因子递推最小二乘估计的时变自回归滑动平均(ARMA)模型补偿方法.针对实测MEMS陀螺去除趋势项后的随机漂移信号,采用分段检验方式进行了平稳性分析,选取合适的基函数以及子空间维数进行时变ARMA模型建模.采用遗忘因子递推最小二乘估计的方式进行模型参数估计,通过设置遗忘因子,使得更新后的模型参数能够反映信号的动态变化.针对存在轻微波动的时变参数,采用5阶多项式对时变模型参数进行拟合,并提出一种解析法进行参数寻优,从而建立最优随机漂移模型.将建模结果应用于卡尔曼滤波,进行随机漂移补偿,将补偿结果与时不变ARMA模型建模补偿方式的补偿结果进行对比发现,所提方法补偿后的残差方差比时不变ARMA模型补偿后的残差方差降低了近40%,有效提高了MEMS陀螺随机漂移的补偿精度.     

基于大数据分析的移动对象轨迹预测方法

对移动对象的轨迹预测将在移动目标跟踪识别中具有较好的应用价值。移动对象轨迹预测的基础是移动目标运动参量的采集和估计,移动目标的运动参量信息特征规模较大,传统的单分量时间序列分析方法难以实现准确的参量估计和轨迹预测。提出一种基于大数据多传感信息融合跟踪的移动对象轨迹预测算法。首先进行移动目标对象进行轨迹跟踪的控制对象描述和约束参量分析,对轨迹预测的大规模运动参量信息进行信息融合和自正整定性控制,通过大数据分析方法实现对移动对象运动参量的准确估计和检测,由此指导移动对象轨迹的准确预测,提高预测精度。仿真结果表明,采用该算法进行移动对象的运动参量估计和轨迹预测的精度较高,自适应性能较强,稳健性较好,相关的指标性能优于传统方法。     

扩展性微动目标回波模拟与特征参数提取研究

研究了微动目标的多普勒回波模拟及特征参数提取技术. 提出了一种基于物理光学法和等效电磁流法的扩展性微动目标回波模拟方法. 将在目标坐标系下计算得到的后向散射场通过坐标转换, 成为雷达坐标系下的目标回波, 通过与解析信号模型对比验证方法的正确性. 分析了圆锥与带翼弹头的进动特性, 为获得较好的时频聚集性同时避免交叉项采用S-method方法对获取的回波信号进行时频分析, 分析了不同雷达波入射角度, 不同运动状态及不同几何外形的时频分布特点. 对时频分布图进行逆Radon变换, 将正弦曲线映射到参数空间, 从而获取目标的微动参数. 该研究结合电磁散射与信号处理技术, 通过对典型弹道目标的仿真, 获得一些不同于传统微动模型的结果, 结合电磁散射理论, 对这些现象进行了解释分析. 该研究成果在弹道目标的探测识别领域具有重要的理论与应用价值.     

Multi component LFM signal detection and parameter estimation based on EEMD–FRFT

This paper studied multi component LFM signal detection and parameter estimation under the noise circumstance of various signal-to-noise ratios. Based on the analysis of fractional Fourier transform detection and parameter estimation on simple component LFM signal, this paper proposed the method of multi component LFM signal detection and parameter estimation based on EEMD–FRFT (Ensemble Empirical Mode Decomposition–Fractional Fourier transform), and this method was that with the EEMD algorithm, from the frequency domain decompose the analyzable signal to narrow-bandwidth components, whose center frequency changed from high to low, then accurately estimate the parameter and detect the signal of each component out of the pseudo-component with FrFT. This method solved the problem of mode aliasing of signal decomposition; meanwhile, the problem of detecting the multi component LFM signal would be simplified as the problem of one-dimensional search in small scope, which could reduce the amount of operation and improved the detection accuracy. A simulation computation for multi component LFM signal of various SNR (signal-to-noise ratios) was made and the result showed that the error of parameter estimation was less than 5% in the case of SNR not less than −10 dB.     

旋转粗糙目标微运动特征识别技术

基于动态散斑技术的微运动特性识别在目标探测领域具有重要的研究价值.以粗糙面散射理论为基础,研究了旋转粗糙凸体目标的动态散斑时间相关函数,给出了旋转圆锥体目标动态散斑时间相关函数.将数值结果与相同条件下实验结果进行比较,验证了圆锥体目标时间相关长度的有效性.利用粒子群算法,反演出旋转圆锥体的旋转角速度和视线角.结果表明,该方法可识别旋转圆锥体范围为20°—90°之间的视线角值和范围为0.5—6 r/min的角速度值,为微运动特征识别提供理论和实验依据.     

水下回波处理中分数阶傅里叶变换的带通采样实现方法

利用球形压电陶瓷自身所具有的耐压能力,采用径向极化空气背衬压电球壳换能器作为声学接收敏感元件,设计并制作了一种球形耐压水听器。首先对其低频开路接收灵敏度和谐振频率等声学特性进行了分析和有限元仿真,然后对其强度和稳定性等耐压性能进行了分析和有限元仿真,最后对其声学性能和耐压能力进行了测试。测试表明,该球形耐压水听器的直径为36 mm,工作频段为50 Hz10 kHz,低频接收灵敏度为􀀀198:4 dB(0 dB=1 V/Pa),等效自噪声谱级为46.5 dB@1 kHz,其耐压深度可达3000 m。该耐压水听器为大深度水听器设计提供了参考,在深水声学领域具有重要的应用价值。     

Dim moving target tracking algorithm based on particle discriminative sparse representation

The small dim moving target usually submerged in strong noise, and its motion observability is debased by numerous false alarms for low signal-to-noise ratio (SNR). A target tracking algorithm based on particle filter and discriminative sparse representation is proposed in this paper to cope with the uncertainty of dim moving target tracking. The weight of every particle is the crucial factor to ensuring the accuracy of dim target tracking for particle filter (PF) that can achieve excellent performance even under the situation of non-linear and non-Gaussian motion. In discriminative over-complete dictionary constructed according to image sequence, the target dictionary describes target signal and the background dictionary embeds background clutter. The difference between target particle and background particle is enhanced to a great extent, and the weight of every particle is then measured by means of the residual after reconstruction using the prescribed number of target atoms and their corresponding coefficients. The movement state of dim moving target is then estimated and finally tracked by these weighted particles. Meanwhile, the subspace of over-complete dictionary is updated online by the stochastic estimation algorithm. Some experiments are induced and the experimental results show the proposed algorithm could improve the performance of moving target tracking by enhancing the consistency between the posteriori probability distribution and the moving target state.     

噪声方差未知时的分布式量化估计融合方法

为了解决观观测噪声和信道噪声概率分布不完全已知时的多传感器分布式量化估计融合问题,提出了一种期望极大化算法(EM算法)的分布式量化估计融合方法。该方法将未知的噪声参数以及局部量化器量化概率建模为EM算法中二元高斯混合模型参数,利用极大似然估计方法的估计不变性得到目标参数的估计融合结果。仿真实验结果表明:该方法在局部传感器观测样本数目大于6000和信噪比大于6 dB时与已有理想信道条件下的估计方法性能相当。本文方法对水下分布式协同探测问题提供了一种简化的估计融合实现途径。      

Track-before-detect algorithm for maneuvering infrared weak multiple targets via particle filter

We present a particle filter （PF）-based algorithm to detect and track maneuvering infrared weak multiple targets at different signal-to-noise ratios for the scenes with the multiple targets number unknown and vary- ing. A detecting filter and a tracking filter based on sequential likelihood ratio （LR） testing with fixed sample size are designed, respectively, for capturing new target and tracking confirmed targets. The algorithm is optimized with selectively particles sampling and adaptive process noise. Targets birth and death time are accurately estimated according to the change degree of the LR along with the corresponding state amended through PF backward recursion. Simulation results show that it is positive to detect and track maneuvering infrared weak multiple targets with the appearance and disappearance of more than one, which also achieves a significant improvement in state estimation especially for the time targets which appear and disappear.