基于MIMO雷达的相干分布式目标参数估计Cramer-Rao下界

本文研究了MIMO雷达对相干分布式目标参数估计的Cramer-Rao下界(CRB).首先,给出相干分布式目标的MIMO雷达信号模型,推导出目标参数估计CRB的一般关系式;然后,给出在一个分布式目标、点目标和目标部分信息已知等特殊情况下的CRB;其次,讨论了MIMO雷达CRB的性质;最后,进行计算机仿真试验,研究不同条件下的MIMO雷达性能.结果表明由于具有避免波束形状损失等优点,MIMO雷达对相干分布式目标的参数估计CRB性能优于普通相控阵雷达.本文的研究揭示了MIMO雷达的相干分布式目标参数估计性能.

自适应雷达目标参数估计的Cramer-Rao下界

在窄带信号和窄带阵列假设下,分析了均匀面阵(UPA)自适应雷达中目标参数的最大似然估计.首先分析了UPA信号模型,随后给出了目标参数的最大似然估计和相应的CR下界.通过Jacobian矩阵给出了目标俯仰角、方位角、径向速度、模和相位的CRB.分析结果是1-D均匀线性阵列(ULA)到2-D(UPA)的推广,可用于空中运动目标参数估计的性能分析.

分布式传感器网络中基于条件后验克拉美-罗下界的被动声目标跟踪局部节点选择算法（英文）

针对分布式传感器网络下的被动声目标跟踪问题,提出了一种基于条件后验克拉美罗下界(Conditional Posterior Cramér-Rao Lower Bounds, CPCRLB)的局部传感器节点选择算法,基于被动声探测背景下的纯方位量测数据,采用粒子滤波器推导得到了CPCRLB的近似解析表达式,进而在该CPCRLB的基础上定义了节点效用贡献作为节点选择准则,结合分布式传感器网络的特点提出了一种局部节点选择方法,节点无需知道全网传感器节点的信息,而是仅利用局部节点信息来决定下一时刻节点的活动状态,从而在实现自治节点选择的同时大大减少网络通信量。通过仿真结果表明,该算法在跟踪精度、能量消耗和计算复杂度方面都表现出较好的性能。

基于不完全量测下三维纯方位系统的Cramer-Rao下界

在量测数据随机丢失情况下,对非线性的纯方位跟踪(Bearings-only tracking,BOT)滤波Cramer-Rao下界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)问题进行了讨论。针对量测信息来自探测概率小于1的不同信号通道且每个通道的探测概率不同情况,利用Fisher信息阵迭代法建立了多输入多输出三维BOT系统滤波的CRLB模型,它的计算量随探测序列呈指数增长;一种基于统计意义下的缩减因子法被给出,理论证明它小于理想CRLB;另外,一个适合工程应用的近似理论CRLB被提出,分析表明能降低计算复杂度。

阻尼正弦项叠加形式估计参数的Cramer-Rao下界

对于阻尼正弦项叠加形式的参数估计问题 ,详细推导了关于部分参数的Cramer Rao下界的精确形式 ,并具体计算了一阶情况下的表达式。由于阻尼项的存在 ,此类参数估计问题是做不到渐近一致的。参数的估计精度与阻尼项有关 ,阻尼项越接近于零 。

Cramer-Rao下界问题的参数不变性

参数θ的无偏估计的方差与I*(θ)=inf{Eθ([P(X,θ+h)-P(X,θ)]/[hP(X,θ)])2:h≠0,θ+h∈Θ}之间的关系;信息不等式的界对一个光滑的再参数化的不变性.

采用马氏决策过程和后验克拉美罗下界的多被动式移动传感器长期调度方法

针对多被动式移动传感器协同工作时跟踪精度不稳定等问题,提出了一种基于多步预测的移动传感器长期调度方法。该方法结合部分可观马尔科夫决策过程(POMDP)构建多传感器调度模型,并基于后验克拉美罗下界(PCRLB)建立了传感器调度过程中的单步与长期代价函数;为有效减少计算复杂度,利用大量无迹采样粒子来近似估算长期代价值;通过将多约束非线性调度问题转化为决策树优化问题,可快速获取传感器长期调度方法,并给出了一种基于分支定界技术的改进决策树搜索算法。实验结果表明,所提方法能够实现移动式传感器的合理调度,在决策步长为2时,其目标跟踪精度相较于短期调度可平均提升6.08%;改进搜索算法的求解速度也更加迅速,能够有效满足在线调度的实时性要求。

同步轨道双星定位精度Cramer-Rao下界分析与仿真

基于双星定位原理研究同步轨道双星定位系统的定位精度，推导了在目标辐射源位于地球表面约束条件下的Cramer-Rao下界（CRLB）。仿真分析了定位参数估计精度、卫星星历、目标辐射源位置以及辐射源载波频率等因素对定位精度的影响，并给出了物理解释。仿真结果表明，定位精度变化趋势与CRLB公式所反映一致。

双星定位系统定位精度的Cramer-Rao下界分析

介绍了双星时频差定位原理,在此基础上研究了在地球表面约束条件下的双星定位系统的定位精度理论下界。利用推导的定位精度Cramer-Rao下界,仿真分析了定位参数估计精度、卫星星历、目标辐射源位置以及辐射源载波频率等因素对定位精度的影响,并给出了物理解释。定位仿真试验结果表明,定位精度变化趋势与Cramer-Rao下界一致,证明了理论推导的正确性。

Cramer-Rao下界的扩充解释及其对帕累托分布参数倒数的估计

Cramer-Rao下界是统计学中非常重要的下界,也是Fisher信息量的倒数。针对Cramer-Rao正则族成立的5个条件以及参数函数无偏估计的方差下限值,从微积分计算的角度对Cramer-Rao下界进行扩充解释,证明了帕累托分布参数倒数的最大似然估计能达到Cramer-Rao下界,并给出了该参数倒数的另一个无偏估计。结果表明只有在无偏估计与参数本身无关的情况下,该估计的方差下限值才是Cramer-Rao下界。

不完全量测下随机有偏离散系统的Cramér-Rao下界

针对含有不完全随机有偏测量序列的状态估计问题,给出了统计意义下的修正递推估计误差方差Cramér-Rao下界(CRLB)求解算法.首先建立了不完全随机有偏量测离散系统的数学模型,进而推导了枚举的CRLB和统计意义的CRLB计算式,该统计意义的CRLB为枚举CRLB的下界,其计算量远小于枚举CRLB求解的计算量.最后,以给定探测概率和偏差发生率下的一类光电跟踪系统为例,进行了数字仿真.

不完全量测下基于后验置信度残差检测的光电跟踪滤波器设计

不完全量测下残差检测算法的设计是光电跟踪滤波器设计的关键,算法的正确检测概率直接影响到跟踪滤波器的估计性能.为了进一步提升传统残差检测算法的正确检测概率,提出了一种基于后验置信度的残差检测算法.其主要思想是在传统残差检测算法的基础上首先增加一个检测门限,对处于两个门限之间的残差,利用模糊隶属度函数方法进行模糊化,得到残差的似然概率,进而结合跟踪系统的先验探测信息,计算出探测数据的后验置信度,并根据计算结果对跟踪系统的数据探测情况进行判定.进一步,基于后验置信度残差检测算法,在不完全量测下设计了基于无偏转换量测的光电跟踪滤波器,并给出了跟踪系统统计意义下的Cramer-Rao下界(CRLB).Monte-Carlo仿真表明:基于后验置信度残差检测的光电跟踪滤波器,与基于传统残差检测的光电跟踪滤波器相比,估计性能有了进一步提升,特别是当跟踪系统探测概率较低时,估计性能提升更加显著,并且估计误差均方差(RMSE)已逼近跟踪系统统计意义下的CRLB.

基于系统物理参数测量和几何关系的车辆定位

对采用可见光通信(Visible Light Communication,VLC)的车辆定位方法进行了研究,研究、分析并比较了4种基于VLC的车辆定位方法;基于假设的系统模型和接收到的VLC信号数学模型,分析了每种方法所采用的TX位置与系统物理参数的测量过程,利用这些参数与TX位置之间的几何关系构成一个观测模型,获得车辆位置估计;基于VLC定位方法的观测模型得到每种方法关于位置精度的Cramer-Rao下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB);在一般有限传播延迟、视距(Line of Sight,LoS)和加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,AWGN)的VLC信道模型下,对于真实道路的避碰和列队行驶场景,仿真了每种方法的系统物理参数测量,并基于测量结果,对每种方法的定位精度的CRLB进行了评价。

基于PCRLB的低轨星座对自由段多目标的多传感器调度算法

研究了低轨星座跟踪自由段目标背景下的多目标多传感器调度问题。论述了自由段目标运动模型和星载红外传感器测量模型。考虑到目标出现的时空不确定性,面向系统的跟踪性能,建立了基于突发事件和滚动周期的调度框架以及调度与跟踪的闭环结构。基于此,建立了调度的具体算法。特别地,以调度周期内系统的信息增量最大化为目标,详细设计了基于PCRLB的调度策略性能指标。仿真验证了算法的可行性、优越性以及在动态环境中的适应性。

基于TOA的联合时延无线传感网节点定位算法

针对无线传感器网络中如何准确获取节点位置信息的问题,研究了多径传播条件下基于到达时间(Time-of-Arrival,TOA)并兼顾路径时延的目标定位问题。所提算法在高斯噪声假设基础上,首先根据时间-距离观测模型推导出包含目标位置坐标及时延的测量方程;然后基于加权最小二乘(Weighted Least Squares,WLS)准则,计算出在目标坐标估计性能上严密逼近Cramér-Rao下界(CRLB)的解;最后通过理论分析得出位置和时延的误差方差及算法开销。仿真测试了单节点及多节点场景下测距误差对定位和延时性能的影响,结果表明,所提出算法的估计性能非常接近CRLB的估计性能,明显优于两步加权最小二乘(Two Step Weighted Least Squares,TSWLS)方法。

一种基于测距的无线传感器网络智能定位算法

提出了一种基于测距的无线传感器网的智能定位算法。建立了RSSI的理论计算模型;通过引入加权因子改进了DV-Distance定位算法(IDV-Distance)。实验结果表明:改进后的定位算法提高了定位精度,改善了系统的稳定性。

多站时差频差高精度定位技术

针对多站时差频差联合定位系统,建立了定位模型,推导了定位误差表达式并作了仿真分析。仿真结果表明,在观测站构型较差的情况下,多站时差频差联合定位与纯时差或频差定位相比可提高定位精度。本文同时提出了利用相参脉冲串实现雷达信号高精度频差测量方法,推导了无模糊频率估计的充要条件及相参脉冲串测频的CRLB,仿真及实验室测试结果证明了在一定条件下可实现对相参雷达信号的H z级测量精度,对工程应用具有一定的价值。

一种基于EM算法的快速收敛参数估计方法

将EM算法用于参数估计中,提出了一种在EM算法迭代中使用符号后验概率修正先验概率的快速收敛参数估计方法。通过分析参数估计的CRB与EM算法收敛速率的关系,指出通过降低参数估计的CRB可以提高EM算法的收敛速率。证明了修正之后的算法能加速算法收敛的机理,即降低了缺失数据的熵;同时证明了修正后的算法仍然收敛到修正前的似然函数。最后以载波相位估计为例与传统基于EM算法的相位估计方法进行比较,仿真结果表明,在不影响估计性能的前提下,算法收敛速率明显加快。

应用于配电网的时钟偏移估计的IEEE 1588改进方案

IEEE 1588协议实现在配电网中网络测量和控制系统的时钟同步,并在基于分组的网络同步机制中起了重要作用。然而,传统的IEEE 1588同步算法的性能由于非对称链路和随机延迟问题的影响,达不到期望的精度。提出了基于IEEE 1588的时钟同步改进方案涉及到两种不同的随机延迟模型,分别服从高斯延迟模型和指数延迟模型。并分别推导出该方案中两种时间延迟模型的时钟偏移的最大似然估计值。分析结果表明,时钟偏移估计的性能依赖于随机延迟的模型和所发送的数据包大小的比率。仿真结果表明,该方案解决了非对称链路和随机延迟的问题,与传统的IEEE 1588时钟同步方法以及突发脉冲传输方案相比具有更好的性能。

无线信道中OFDM系统时频同步新算法

OFDM系统中频偏和定时误差的存在,对系统性能有很大的影响。本文根据设计的特殊导颁符号,通过伪随机序列的自相关特性得到定时误差;然后通过导频符号之间的相关性,估计出频率偏离。为了提高估计器的精度,采用了过采样技术。同时可以证明该算法能有效地对抗无线信道中的码间干扰。仿真结果表明,该算法能获得很好的性能,逼近改进的Cramer-Rao下界。