基于新的数值积分粒子滤波的机载无源定位算法

针对机载无源定位这一多维非线性滤波问题,提出一种新的用3阶数值积分卡尔曼滤波算法来产生重要性密度函数的粒子滤波算法。新算法采用球形和径向数值积分规则选取积分点和确定相应的权值,得出的积分点数仅为状态维数的二倍,大幅的减少了计算量,较好地解决了求积分卡尔曼粒子滤波算法（Quadrature Kalman Particle Filter, QPF）在高维滤波时存在计算量大的问题;而且通过设定比例因子使得所产生的重要性密度函数在系统状态转移概率密度的基础上,融入最新的观测值,增加了粒子的多样性,提高了对系统状态后验概率的逼近程度。仿真结果表明：新算法在稳定性和定位精度上与QPF相当,但计算时间仅约为QPF的15%。     

基于熵权的灰色关联概率数据关联算法

在多目标信息融合中,通过数据关联判断来自不同传感器的数据是否代表同一个目标,传统数据关联一般采用联合概率数据关联算法,单纯依靠状态量测且计算复杂。而基于灰色关联的概率数据关联算法,能够利用目标的多个特征信息进行数据关联,且计算简单准确。特征信息一般由专家主观判断给出。提出了基于熵权的灰色关联概率数据关联算法,由量测数据自适应的给出各特征的权重系数,不依赖于专家。仿真表明,该关联算法具有很好的工程实用性。     

迭代收缩阈值雷达前视成像方法

针对机载多通道雷达的扫描前视成像问题,研究了利用迭代收缩阈值算法实现单个通道前视成像的方法,在此基础上提出一种扩展的多通道迭代收缩阈值算法来解决多通道前视成像问题,在理论上证明其收敛性,并给出加快收敛速度的方法。该算法首先通过对各个通道的加权叠加,获得多通道雷达最小均方误差意义下的最优解;然后利用目标的稀疏表示,获得最优解在相应稀疏约束下的稀疏解。理论分析和仿真实验表明,相对于现有扫描雷达前视成像方法,所提方法在算法稳定性、场景复原能力和噪声抑制能力等方面具有明显的优势。