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     

一种适用于大测绘带合成孔径声呐的运动补偿方法

当合成孔径声呐测绘带较大时,运动误差的空变效应严重,经典的相位中心重叠算法难以适用。为此,提出了一种适用于大测绘带合成孔径声呐的运动补偿方法。首先使用混合调制的拉格朗日时延估计算法对前后两帧回波的时延进行估计,之后使用线性回归方法拟合出运动误差,最后利用运动误差的估计值对回波进行逐点精确补偿。仿真数据的结果表明,该算法能够获得比相位中心重叠算法更好的运动估计结果,运动补偿后成像分辨率接近理论分辨率。使用该算法分别对高、低频合成孔径声呐的湖试数据进行了处理,水下地貌和小目标的成像质量均有明显提高。      

运动目标激光微多普勒效应平动补偿和微动参数估计

利用激光探测微多普勒效应可以精确估计微动参数,有利于实现目标的准确分类和精细识别.运动目标的微多普勒效应是一种由多项式相位信号模型与正弦调频模型组成的混合信号.对于这类混合信号中的微动参数估计目前还未提出有效的方法.对此,本文提出一种基于分数阶傅里叶变换(Fr FT)的平动补偿方法,通过设计对Fr FT参数域的带宽搜索方法,可以从混合信号中精确估计平动参数,实现平动和微动的分离;通过设计静态参数粒子滤波器,从补偿后的信号中准确估计了微动参数;针对静态参数模型,采用马尔可夫-蒙特卡罗方法增加粒子多样性,并利用累积残差定义新的粒子权重计算函数,保证了算法在对多维参数估计时的快速有效收敛,避免了参数分别估计时误差传递的影响.通过仿真分析对比和实验数据,验证了本文所提补偿和参数估计算法的有效性.     

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。     

铝板结构兰姆波阵列瞬时相位包络成像及补偿*

针对板结构中多裂纹缺陷的识别和定位问题,提出了瞬时相位全聚焦成像的包络算法,同时提出了一种基于激励信号脉冲时长的波速补偿方法,通过数值仿真验证补偿后的瞬时相位包络全聚焦成像对多缺陷的识别和定位能力。与幅值全聚焦成像相比,可以有效减小噪声、直达波、端面回波引起的虚像,提高缺陷的识别率。与相位全聚焦成像相比,可以实现缺陷处的单峰值聚焦,更便于缺陷的定位。实验结果表明,所提出的波速补偿瞬时相位包络全聚焦成像在 的铝板上对实现了5个缺陷的成像和定位,其定位的平均误差为12.24 mm。     

结合稳健中国余数定理的合成孔径声呐多子带运动补偿算法

针对运动误差过大导致基于相位的时延估计发生模糊的问题,提出了一种多子带处理和稳健中国余数定理结合的合成孔径声呐运动补偿方法。该方法利用前后两帧回波在多个子频带上的相位差获得模糊时延估计,再根据模糊时延之间的关联性,应用稳健中国余数定理估计真实的时延,最后通过所估计的时延对原始回波进行校正。湖试数据处理结果表明该方法能精确补偿运动误差对成像的影响,进行运动补偿后,包裹目标成像结果的方位向虚假目标被有效消除,且目标的轮廓也变得更加清晰;对线缆目标的成像结果进行斜距向剖面分析,剖面图的-3 dB宽度由运动补偿前的9.05个像素点缩小为运动补偿后的2.06个像素点,线缆目标的聚焦程度明显增强。      

用于同步辐射的硬X射线相位补偿镜的研究

设计和加工了一台相位补偿的压电变形镜,使用干涉仪离线表征了其压电变形性能,并提出迭代全局优化算法,实现了变形镜对目标面形的快速高精度逼近。结合X射线散斑扫描技术,在光束的聚焦模式下测试了变形镜的在线相位补偿性能和对聚焦光斑尺寸的优化能力,结果显示,初始的43.4μm焦斑尺寸经相位补偿后被压缩到了12.9μm。上述研究为上海同步辐射光源的快速相位补偿提供了可能。     

基于量子并行粒子群优化算法的分数阶混沌系统参数估计

分数阶混沌系统参数估计的本质是多维参数优化问题, 其对于实现分数阶混沌控制与同步至关重要. 提出一种基于量子并行特性的粒子群优化新算法, 用于解决分数阶混沌的系统参数估计问题. 利用量子计算的并行特性, 设计出了一种新的量子编码, 使每代运算的可计算次数呈指数增加. 在此基础上, 构建了由量子当前旋转角、个体最优旋转角和全局最优旋转角共同组成的粒子演化方程, 以约束粒子在量子空间中的运动行为, 使算法的搜索能力得到了较大提高. 以分数阶Lorenz混沌系统和分数阶Chen混沌系统的参数估计为例, 进行了未知参数估计的数值仿真, 结果显示本算法具有良好的有效性、鲁棒性和通用性.     

PGA算法在条带式SAS场景目标成像中的应用

本文针对条带式合成孔径声呐(SAS)对场景目标成像应用中面临的方位向残余相位误差导致成像质量降低的问题,探讨了相位梯度自聚焦(PGA)算法在条带式SAS成像方位向相位误差估计和补偿中的应用方法,通过自适应的选点及窗宽估计处理以提高算法对场景目标的适应性,最后通过对场景目标成像的实际湖试数据进行处理和分析,结果验证了该算法改善条带式SAS对场景目标成像质量的有效性。