基于GEESE算法的GTD模型参数估计

基于信号子空间特征向量的广义特征值（GEESE）算法具有比MUSIC和ESPRIT估计速度快的特点。将GEESE算法应用到能够精确描述高频电磁散射的几何绕射（GTD）模型中,利用特征子空间分解方法中信号子空间与噪声子空间的正交特性分离出信号子空间,使GEESE算法既能够精确估计目标散射中心的位置,又能估计散射中心的类型。仿真表明,这种算法有较好的效果,无需搜索,且估计的速度快,精度高。     

基于协同粒子群优化的GTD模型参数估计方法

针对雷达目标散射中心GTD(Geometric Theory of Diffraction)模型最大似然估计中存在的高维、非线性、混合参数估计问题,提出一种基于协同粒子群优化算法的参数估计方法.该方法能够同时估计得到散射中心的类型、幅度和位置参数,且对初始值不敏感,与基于RELAX的估计方法相比,不需要反复迭代估计,降低了计算复杂度.仿真实验结果表明,该算法能够较准确地估计得到GTD模型的散射中心参数.     

基于压缩感知的二维GTD模型参数估计方法

几何绕射理论(Geometrical Theory of Diffraction, GTD)模型能够精确描述高频区雷达目标的电磁散射机理。该文在分析雷达回波稀疏特性的基础上,将参数估计问题转化为压缩感知理论中的稀疏信号重构问题,据此提出了一种基于压缩感知的2维GTD模型参数估计方法。该方法首先利用2维傅里叶变换成像确定目标散射中心的支撑区域,然后在支撑区域内对散射中心的GTD参数进行估计,最后利用聚类方法和最小二乘方法对估计结果进行修正。仿真和暗室测量数据实验结果表明,与现有方法相比,所提方法能有效改善模型参数的估计性能,且对提高散射中心类型参数的估计精度更为明显。     

基于稀疏成份分析的几何绕射模型参数估计

雷达目标散射中心的参数估计对目标特性分析和目标识别有重要意义。该文以几何绕射模型为基础,综合利用多频段的频域测量数据,给出了散射中心位置、幅度和散射类型参数的融合估计方法。数值仿真结果表明,该方法能有效地挖掘模型信息,具有超分辨能力,给超宽带雷达信号处理提供了新的途径。     

有属性的散射中心理论及应用

讨论了基于物理光学和几何绕射理论的散射中心模型，对有属性的散射中心理论进行了详细的介绍推导，并对散射中心模型的各个参数在图像城进行了估计。结果验证了参数估计方法的有效性和散射中心理论模型的实用性。     

基于微多普勒的圆锥弹头进动与结构参数估计

微动特征是弹道中段目标雷达识别的有效特征之一。该文首先推导了圆锥弹头的锥顶散射中心和锥底平面上两个滑动散射中心的微多普勒表达式,与由几何绕射理论得到微多普勒时频曲线进行对比,发现锥顶散射中心的微多普勒时频曲线有细小差异,其他两个散射中心的很吻合。通过分析这3个表达式发现3个散射中心的微多普勒具有3种相关性。针对这3种相关性论文提出了在不同入射角下提取微多普勒时频曲线的离散点进行进动和结构参数估计的方法,并进行了仿真实验提取了进动和结构6个参数,且估计效果较好。     

一种GTD模型参数估计的新方法

本文将能够精确描述高频电磁散射的几何绕射(GTD)模型取代传统的多重信号分类(MUSIC)算法所采用的指数和模型,并对MUSIC算法做了相应改进.提出利用特征分析方法的信号与噪声子空间正交特性,使改进后的MUSIC算法既能够精确估计目标散射中心位置,又能估计散射中心类型,取得了较好的效果.本文针对各种空间平滑预处理方法对噪声子空间与信号正交特性的影响进行了仿真,指出空间平滑预处理方法会影响噪声子空间及信号子空间结构,进而影响散射中心类型的估计,所以应对散射中心类型的最终结果进行修正.     

色噪声环境下GTD模型的参数估计

本文将能够精确描述高频电磁散射的GTD信号模型引入MUSIC算法,并对MUSIC算法做了相应改进。提出利用特征分析方法中信号与噪声子空间正交特性,使改进后的MUSIC算法既能够精确估计目标散射中心位置,又能估计散射中心类型。本文采用基于四阶累量的MUSIC算法,在一定程度上克服了高斯色噪声对MUSIC算法的影响,拓宽了GTD 模型参数求解的条件。     

基于CP-GTD模型的三维散射中心参数估计

 散射中心是目标光学区电磁散射的基本特征,可反映目标精细物理结构.在建立精确描述目标高频电磁散射的三维CP-GTD模型的基础上,根据散射中心类型和位置参数的弱耦合性,提出基于三维ESPRIT方法估计目标全极化三维散射中心的位置,进而利用特征分析中信号子空间与噪声子空间的正交性和最小二乘方法,实现散射中心类型和相干极化散射矩阵的估计.与现有基于单极化观测模型的估计方法相比,所提方法不仅具有更好的估计性能与抗噪能力,而且能够直接估计出目标散射中心的相干散射矩阵,仿真实验验证了上述结论的正确性.     

基于GTD模型的多雷达信号二维融合

多雷达信号2维融合是一种能显著提高成像分辨率和图像质量的参数化成像新方法。但是在宽带小角度观测的情况下,实际目标散射是随着频率的变化而变化,因此传统先插值后处理的融合方法就不再适用了。该文针对以上情况,提出了一种基于几何绕射模型的多雷达信号2维融合的方法,将多雷达信号2维融合问题转化为信号稀疏表示问题,并利用正则化的方法来估计散射模型参数。此方法不仅不需要2维解耦处理,而且通过信号稀疏表示方法可以准确地估计目标散射的频率依赖因子。仿真实验也表明该文方法有效性。     

GTD散射模型参数解调耦估计技术

文中通过分析最大似然方法估计GTD散射模型参数的不足，提出了一种基于参数解耦的综合估计流程。首先利用矩阵束方法求得散射中心的距离参数，然后在对GTD散射模型近似处理的基础上提出了一种估计散射中心类型参数的新方法，最后利用线性最小二乘技术估计出散射中心幅度参数。实验结果表明综合估计算法能够较好地估计出散射中心参数。     

基于虹膜参数提取的人眼注视方向识别算法

为了获得高精度的视线估算,提出了基于人眼虹膜参数提取和神经网络方法的视线方向估箅方法.首先利用中心投影成像,给出视线方向的初步估计;然后引入描述眼球运动的平动向量和转动向量,并利用人工神经网络对平动和转动引起的视线估算误差进行修正,有效地提高了人眼视线方向判断的精度.实验表明,测试样本组的视线估算精度达到了0.8°,明...     

GTD模型参数估计的时域稀疏成分分析法

准确高效地估计GTD模型参数对目标特性研究和目标识别有重要的意义.本文根据雷达宽带时域信号能量集中的特点,建立稀疏成分分析的时域模型,实现GTD模型参数估计.该时域模型,根据高分辨率一维像自适应地缩小散射中心分布的可能区域,缩减字典的列数;利用GTD模型的时域响应构建时域字典,并截断字典中值较小的元素使字典成为稀疏矩阵.根据模型的特点设计了一个基于正交匹配追踪的求解方法.与现有频域模型相比,时域模型的字典不但维数减少而且是一个稀疏矩阵,能极大地降低字典的数据量和模型求解计算量.通过实验验证了时域字典的性能和参数估计方法的有效性.     

An orthogonal projection-based approach for PAR reduction in OFDM

High peak-to-average power ratio (PAR) of the transmitted signal is one of the limitations to using orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) systems. This article presents a novel orthogonal projection-based partial transmit sequences approach that achieves significant PAR reduction at low redundancy. The proposed method is applicable to OFDM systems with a large number of subchannels. This study also for the first time provides geometrical interpretation to combining the well-known partial transmit sequences scheme