基于低轨卫星OFDM信号侦测的隐蔽定位算法研究

巨型低轨通信卫星星座的快速发展,为机会信号导航(navigation via signals of opportunity,NAVSOP)技术提供了大量优质的信号资源。针对现有低轨卫星NAVSOP技术无法提供持续、稳定定位服务的问题,提出一种基于低轨卫星正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号侦测的隐蔽定位算法。所提算法可以与基于卫星信标信号的NAVSOP技术互补,提供持续、稳定的位置信息。分析了多普勒效应对低轨卫星系统OFDM信号子载波和带宽的影响,在此基础上对接收端信号进行建模;基于谱图修正的OFDM信号带宽估计算法建立基于瞬时带宽的新型观测定位方程,并利用最小二乘算法得到十米量级精度的实时解。实验结果表明,与经典的多普勒定位算法相比,所提算法在低信噪比条件下具有更高的定位精度。

PMMWI与VI优势互补的人体隐蔽违禁物检测与定位

根据公共场所人体安检的性能要求和技术需求,将被动毫米波成像(PMMWI)的可透视成像性能优势与可见光成像(VI)的细节高分辨性能优势相结合,提出一种基于PMMWI与VI优势互补的人体隐蔽违禁物检测与定位算法。首先,提出一种基于低层特征融合的改进U-Net以增强深度神经网络(DNN)对PMMWI中弱小目标轮廓的敏感度,提高PMMWI中人体轮廓和隐蔽违禁物的分割精度,并同时实现VI中人体轮廓的像素级分割;然后,在PMMWI和VI中的人体轮廓分割基础上,通过基于人体轮廓的尺度变换与滑动适配实现PMMWI人体轮廓和VI人体轮廓的良好配准,根据配准结果实现单帧图像中人体隐蔽违禁物的高效检测;最后,通过序列图像检测结果的对比融合与优化决策给出隐蔽违禁物的定位结果。一系列综合实验与对比分析结果,验证了提出的人体隐蔽违禁物检测与定位算法的性能优势。