攻击活动目标的一种最优弹道估计

 为分析活动目标的随机飞行状态和减小导弹的脱靶量,提出了数学模拟打靶的一种新方法。其中包括卡尔曼滤波理论结合最大似然法的应用,以及建立相对运动的离散化模型和灵敏度矩阵。为改善飞行状态的估计精度,论述了确立飞行弹道修正协方差矩阵的概念。除此之外,还讨论了导引敏感器静态误差影响脱靶量的估计问题。     

Markov随机跳变系统的传感器系统误差估计

 针对Markov随机跳变系统的系统误差估计问题,提出一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)和最大似然估计相结合的在线系统误差估计方法。利用最大似然估计给出系统误差等效后验概率分布函数,采用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函数中进行抽样;利用系统误差估计和状态估计互为因果的关系,采用期望极大化(EM)方法迭代估计出最优的系统误差;分别对时变和时不变系统误差场景进行仿真分析,结果表明,在考虑系统误差统计特性的同时,所提方法对解决目标运动模型难以建立情况下的系统误差估计问题具有可行性和有效性。     

基于区间灰数的分布式多目标航迹关联算法

 研究了存在系统误差条件下分布式多目标航迹关联问题,以异地配置的2D组网雷达为背景,分析了时变系统误差对雷达上报航迹的影响,将误差影响下的目标定位看做一种认知不确定性,并给出两种用区间灰数描述这一不确定性的方法。由此提出了一种航迹关联算法,该算法以区间相离度作为衡量航迹间差异信息的测度,建立灰色关联分析模型,并根据灰关联度排序给出航迹关联对。通过对算法的约束条件进行深层次分析,给出了使用算法的先决条件。在常见系统误差环境下的蒙特卡罗仿真结果表明,算法具有良好的抗差性能和较广泛的适用性。     

基于最大似然估计的TDOA/FDOA无源定位偏差补偿算法

在到达时差/到达频差(TDOA/FDOA)无源定位系统中,定位问题的非线性使得定位的结果存在偏差,特别是在噪声较大或者接收站布站不合理的情况下,定位的偏差尤其显著。针对这一问题,提出了一种基于最大似然估计的偏差补偿算法。该方法分为3步:首先,利用最大似然估计器对目标的位置和速度进行求解;其次,通过利用目标定位的估计值和含噪的测量值,对目标的位置和速度偏差值进行理论分析和推导;最后,将最大似然估计解减去理论偏差值,得到经过偏差补偿的新的目标定位解。理论分析和实验仿真证明,在一定噪声的情况下,所推导的目标位置和速度的理论偏差值与实际偏差值相符,并且经过偏差补偿后的定位算法,在保持目标定位的均方根误差(RMSE)与原最大似然算法一致的情况下,目标的位置和速度偏差值远远小于原最大似然算法的偏差值,目标定位精度得到了有效的提高。     

非均匀噪声稀疏均匀圆阵的二维DOA估计

针对在机载雷达、通信等领域有着广泛应用的均匀圆阵(UCA),研究了非均匀噪声下稀疏均匀圆阵的二维波达方向(DOA)估计.首先采用改进的相位模式方法构造非均匀噪卢稀疏均匀圆阵的波柬空间似然函数;之后,在分析非均匀噪声稀疏均匀圆阵的波束空间似然函数特点的基础上,修改了Burg的逆迭代算法以适应稀疏均匀圆阵下非均匀噪声自相关...     

Optimum detection and location estimation of target lines in the range-time space of a search radar

The average likelihood ratio detector is derived as the optimum detector for detecting a target line with unknown normal parameters in the range-time data space of a search radar, which is corrupted by Gaussian noise. The receiver operation characteristics of this optimum detector is derived to evaluate its performance improvement in comparison with the Hough detector, which uses the return signal of several successive scans to achieve a non-coherent integration improvement and get a better performance than the conventional detector. This comparison, which is done through analytic derivations and also through simulation results, shows that the average likelihood ratio detector has a better performance for different SNR values. This result is justified by showing the disadvantages of the Hough method, which are eliminated by the optimum detector. To have an estimate for the location of the detected target line in the optimum detection method as the Hough method, which detects and localizes the target lines simultaneously, we present the maximum a posteriori probability estimator. The estimation performance of the two methods is then compared and it is shown that the maximum a posteriori probability estimator localizes the detected target lines with a better performance in comparison with the Hough method.