水下无线传感器网络目标跟踪低复杂度节点行径策略

针对水下无线传感器网络节点选择“组合爆炸冶的问题,研究了低计算复杂度节点选择问题。首先,在量化量测的条件下推导了后验克拉美罗下界(PCRLB)与节点位置的关系,为节点选择提供了准则;然后,将GBFOS 算法、贪心算法和随机算法与推导的PCRLB 相结合,设计了低计算复杂度的节点选择策略。实验结果表明,GBFOS 算法和贪心算法可以在保持跟踪性能不退化的情况下,大幅度降低计算复杂度,非常适合解决密集水下网络节点选择问题。此外,还将GBFOS 算法应用到非理想信道条件下节点选择问题,实验结果显示考虑非理想信道的影响可以大幅提高跟踪性能。     

基于实测数据处理的统计优化反卷积实波束锐化算法

由于实波束地图方位分辨率低,从中很难分离出如机场、舰船及海岸线等目标的有用信息,使得战机无法实施对地、对海火力攻击。文中提出了一种基于实测数据处理的统计优化反卷积实波束锐化算法。该算法通过运动补偿及迭代算法,对实波束地图进行锐化,以实现方位超分辨。从仿真数据分析及实测数据处理的结果可以看出,所提方法能有效提高实波束地图的方位分辨率,具有很高的工程应用价值。