基于Gibbs采样的贝叶斯多目标高分辨方位估计

讨论了一种利用Gibbs采样方法的贝叶斯多目标高分辨定向新方法(BDGS),给出了这种贝叶斯定向新方法的推导过程。该方法将一种新方法Gibbs采样应用于贝叶斯高分辨方法的计算过程。新方法不仅具有贝叶斯多目标高分辨定向方法的优越性能,而且还降低了原贝叶斯方法计算的复杂程度。并在最后给出了新方法的性能分析,与MUSIC(子空间法)和MLE(最大似然法)的比较结果表明新方法有更高的分辨率,在低信噪比情况下性能也较好。

一种深海多途相干信道下的高分辨DOA估计方法

针对基于平面波声场模型的深海DOA(Direction of Arrival,DOA)估计存在误差的问题,从射线理论出发,建立了多途信道下深海DOA估计的阵列信号模型,推导出了深海多径声线传播时间和相邻阵元声线传播时延差的表征方法,运用解相干DOA估计算法,提高深海DOA估计性能,通过仿真验证了算法的有效性。研究表明,深海DOA估计问题实为多维参数优化问题;充分考虑海洋声场的声传播特性,可以从根本上解决深海DOA估计的误差问题。

高分辨目标方位估计算法──递增阶数多参数估计的理论与实验研究

本文内容分理论研究和实验研究两部分。首先，对高分辨目标方位估计算法IMP提出了两种改善其收敛速度的方法。利用这两种改进方法，可将原算法的收敛速度提高一倍。计算机仿真验证了改进方法的有效性。其次，针对该算法进行了水池实验研究，实验分析结果显示，IMP算法能够有效地分辨和估计非等功率的两个相干信号源。

水下目标宽带高分辨方位估计方法的性能研究

针对水下宽带处理的应用,研究了宽带高分辨方位估计的相干信号子空间处理方法(CSS)。应用子空间扰动分析研究了宽带CSS法的统计性能,得出了宽带CSS法方位估计误差随信噪比变化的关系。通过计算机仿真,得到了宽带CSS法的分辨概率和均方误差曲线,以及噪声背景和混响背景中CSS法的统计性能曲线。研究结果表明:宽带CSS法估计精度高,方位估计均方误差达到宽带CRB;分辨门限低,抗混响能力强,是实现水下目标宽带高分辨方位估计的有效方法。

水下目标回波亮点高分辨方位估计与仿真

水下目标回波亮点识别技术是现代声纳系统与水声对抗的一个极为重要的组成部分。基于单源方位精估的短脉冲切割方法,对于发射信号为长脉冲以及正横中轴方位下的目标回波亮点方位估计效果较差。因此研究基于多源的水下目标回波亮点高分辨方位估计方法具有重要的应用价值。本文重点研究了水下目标回波亮点高分辨方位估计方法,首先采用基于共轭倒序阵盖氏圆准则的方法对目标回波进行解相干和亮点数估计,然后在此基础上进行目标回波空间谱估计以获得目标亮点的方位。在具体仿真过程中,采用板块元散射方法仿真目标回波,并在此基础上进行高分辨方位估计,取得了较好的仿真效果。结果表明,本文的研究对于正横中轴方位的潜艇目标识别具有一定的应用价值。

基于高分辨网络的空间目标位姿估计方法

针对空间目标位姿估计中空间目标所占像素较小、图像中存在遮挡部分和姿态旋转预测对图像分辨率敏感的特点,提出在高分辨网络HRNet的基础上结合空洞卷积HDC模块,减少了下采样对图像分辨率带来的损失。同时,结合空洞卷积用于HRNet输出阶段的各分支融合,扩大了感受野,提高了空间目标位姿估计的精准度,在简单背景和复杂背景图像中均表现良好。最后,在URSO空间目标图像数据集上进行了对比实验和消融实验,并给出了位置和姿态的可视化预测结果。

目标多亮点的波束域高分辨方位估计方法研究

对基于目标多亮点的波束域MUSIC算法进行了研究。把目标不再看成为一个点目标,而是看成有一定尺度大小的多亮点目标。首先建立了尺度目标多亮点的回波信号模型,再通过设计波束转换矩阵将阵元域信号转换到波束域,然后对波束域信号应用MUSIC算法估计目标亮点的方位,并在不同信噪比和不同敌舷角条件下对波束域MUSIC方法方位估计的分辨概率和均方误差进行统计分析。仿真结果表明,当声纳位于目标正横方向附近时或在高信噪比条件下,波束域MUSIC方法具有很高的方位分辨能力和估计精度。

宽带复合双基地雷达舰船目标长度估计方法

舰船目标长度特征对舰船目标识别具有重要作用,该文提出一种基于宽带复合双基地雷达联合观测的舰船目标长度估计方法。该方法综合利用单/双基地雷达高分辨距离像(HRRPs)长度,结合双基地雷达-舰船之间的空间关系求解,实现了单次测量估计舰船目标的实际长度,并分析了各种误差因素和几何构型条件下的估计误差。典型场景动态仿真证明了所提方法的有效性,结果表明在高分辨距离像长度误差小于5%条件下,舰船目标长度估计误差小于5%,为舰船目标特征提取与识别提供了新思路。

小快拍高分辨目标方位估计算法GMUSIC的性能分析

针对水下运动阵列在运动过程中进行方位估计时存在快拍不足的问题,研究了基于随机矩阵理论的MUSIC改进算法GMUSIC,该方法通过Stieltjes变换建立起统计协方差矩阵真实特征值、特征向量与样本协方差矩阵之间在逼近域中的关联,以修正样本协方差特征分解的结果,进而实现小快拍方位估计。仿真与试验表明:GMUSIC算法可以更好地分辨相邻目标,且需要的快拍数较MUSIC算法要少;在低信噪比情况下,GMUSIC算法方位估计均方根误差远小于MUSIC算法,估计成功概率远大于MUSIC算法。因此,GMUSIC算法适用于解决水声目标的小快拍方位估计问题。

波束形成与独立分量分析融合的宽带高分辨方位估计方法

针对波束域高分辨方位估计存在方位估计偏差大等缺点,提出了将波束形成与独立分量分析融合的宽带高分辨方位估计方法:(1)阵元域数据转换到波束域后,对多波束数据利用基于二阶统计量的独立分量分析算法处理,(2)将波束域独立分量分析融合方法输出结果重构回阵元域信号,(3)对重构后的阵元域数据,使用约束最优化方法改进的MUSIC算法做高分辨方位估计。最后利用ICS(Interactre Circuts & System)声呐模拟器数据和海试数据对算法进行了验证。结果表明:本文方法在弱目标检测、观测区域外强干扰抑制、方位分辨率方面都优先于波束域MUSIC和波束MVDR方法。

基于子带分解的宽带波束域最小方差无畸变响应高分辨方位估计方法研究

针对最小方差无畸变响应法对宽带不适用、计算量较大和如何与实际声呐系统结合这三个问题,提出了基于子带分解的宽带波束域MVDR高分辨方位估计方法:它以子带分解的方法实现MVDR在宽带情形下的扩展;利用波束转换实现降维运算,大大减小运算量和提高算法的稳健性;并且提出了在声呐系统使用中的新思路:可将该方法与声呐的多波束系统结合,直接利用声呐多波束系统的输出,可省去从阵元域到波束域的转换,进一步减少运算量;可用于替代传统的分裂波束精测定向系统或单波束系统,提高整个声呐定向系统的性能。经过理论分析、仿真实验和湖试实验,证明了该方法是简单的、有效的、可行的。

波束域MVDR高分辨方位估计方法研究

针对 MVDR在低信噪比时分辨性能下降问题 ,提出了波束域 MVDR( BMVDR)方法 ,并提出了在实际声纳系统中用 BMVDR代替现有的分裂波束精测定向法 ,与多波束系统结合成定向设备的新思路 .BMVDR不仅能有效解决 MVDR在低信噪比下分辨性能下降问题 ,而且不需要对声纳定向系统做大的改动 ,BMVDR就能与现有声纳中的多波束系统有效地结合起来 ,显著地提高多目标分辨性能 。

宽带波束域相干信号子空间高分辨方位估计

提出了宽带波束域相干信号子空间目标高分辨方位估计的频域处理与时域处理方法。分别设计出一组覆盖观察扇面的频域和时域低旁瓣恒定主瓣响应宽带波束形成器,然后对频域或时域波束形成器输出数据运用MUSIC方法估计目标方位。时域处理方法不需要进行频带分解,相对于频域处理需要较少的缓存和运算量。所提出的方法还可以在保证波束主瓣响应恒定的同时,通过在旁瓣区域形成期望宽度和深度的凹槽,用于抑制观察扇面外强干扰源。计算机仿真结果表明,本文的时域处理方法能够获得与本文频域处理方法相近的方位分辨与估计性能,它们都能够分辨相干信号源,且方位分辨与估计性能都高于已有方法。通过在干扰方位设计凹槽,较好地抑制了观察扇面外强干扰源,改善了对相干的弱信号源的方位分辨与估计性能。

基于高分辨距离像序列的锥柱体目标进动和结构参数估计

弹道目标特征参数估计是进行目标识别的基础。针对缺少先验参数信息时锥柱组合类弹头目标进动和结构参数联合估计难题,该文提出一种基于高分辨距离像序列实现锥柱体目标进动和结构参数联合估计新方法。以旋转对称锥柱体目标为研究对象,基于静态电磁散射数据,结合目标运动模型仿真生成了目标高分辨距离像序列,分析了4个观测区域内锥柱体目标的1维距离像特性。研究了常见雷达观测视角内锥柱体各散射中心的1维距离像序列变化规律,建立了序列中散射中心间的相对位置变化的极值与目标参数之间的关系式,据此完成了锥柱体目标进动和结构参数的联合估计。最后,仿真实验结果验证了文中方法的有效性和适应性。

基于波束域MUSIC方法的高分辨方位估计

现代声纳系统普遍采用水听器基阵和一定的信号处理来提高对目标的检测和定位能力,而基阵的波束形成则在其中起着核心作用。文中研究了窄带波束域高分辨方位估计技术,分析了波束域MUSIC方位估计的构造过程和具体实现方法。仿真计算表明,基于波束域MUSIC的方位估计算法是一种分辨空间小角域内多个目标的有效方法。

宽带波束域高分辨方位估计中波束形成矩阵的选择

波束形成矩阵的计算是波束域高分辨方位估计的关键技术。本文针对宽带源方位估计问题，基于恒定束宽波束形成的概念，将窄带波束域高分辨的有关结论引入宽带中，并从数学上证明了波束数目越少，分辨门限越低，仿真实验验证了文中的结论，表明宽带波束域处理有很好的估计和分辨性能。

一种基于贝叶斯估计的高分辨目标定向新方法

提出一种高分辨方位估计新方法。它是建立在阵列输出信号和噪声参数联合后验概率密度基础上的空间谱估计。仿真结果表明，该方法具有以下几个显著的优点：①极高的空间分辨率和估计精度；②可解相干源；③低信噪比、少快拍数的情况下很有潜力；④可以估计不同方向目标源的能量；⑤具有较好的工程应用前景。该方法和ＭＵＳＩＣ方法的性能进行了比较并给出计算机仿真结果。

自适应波束域高分辨方位估计新方法

提出了基于均匀线列阵的自适应波束域MUSIC(ABMUSIC)法,它利用原有多波束系统的输出估计目标的分布区间,根据目标的空间分布情况自适应形成波束转换矩阵,并让形成的空间波束的主瓣覆盖目标所在的空间区域。ABMUSIC法形成的波束不仅能随目标的空间分布自适应调整波束的指向性和密集度,而且只在目标分布的空间区域形成波束,提高了信噪比。进行了相干和不相干情况下的性能仿真比较,结果表明:在相干和不相干情况下,ABMUSIC方法的高分辨估计性能都明显优于BMUSIC和MUSIC,并且不增加运算量,具有重大工程应用价值。

基于高分辨距离像的弹道目标尺寸综合估计方法

利用高分辨距离像估计目标尺寸是弹道导弹中段防御雷达目标特征提取和识别的重要途径。文中介绍了经典的谱估计方法及其实现流程,在此基础上提出了一种综合估计方法,该方法将傅里叶变换和超分辨方法相结合,充分利用两者的优点,有效解决了单个谱估计方法无法同时提高模型阶数估计精度和散射点位置估计精度的问题。最后给出了基于仿真数据的目标尺寸估计仿真结果,通过估计精度的比较,验证了文中方法的有效性。

利用极化方位角特征的高分辨极化SAR目标增强研究

针对高分辨极化SAR目标增强问题,提出一种利用极化方位角特征的增强方法。首先,利用圆极化法提取极化SAR图像像素点的极化方位角特征;其次,通过"方位角归零化"获得像素点在零度极化方位角下的散射矩阵值。对比归零化前、后目标及杂波区域内部像素点极化特性聚集程度的差异,阐述了利用极化方位角特征进行目标增强的原理;再次,统计获得目标及杂波区域的平均极化特性,采用非线性最优化方法实现了目标增强;最后,基于ADTS全极化SAR实测数据验证了本文方法具有优良的目标增强性能。