基于M&M′态的量子照明目标探测

在目标回波光子仍为纯态的假设前提下,推导了M&M′态的量子照明目标探测错误概率边界,并与非纠缠Fock态、NOON态进行了对比.仿真结果表明:M&M′态相对于非纠缠Fock态的探测优势仅受限于信号与闲置光路间光子数的分配比例;这使得以M&M′态作为光源的量子照明探测,能够在更大信噪比动态范围内(至少两倍于NOON态)获得优于非纠缠Fock态的目标探测性能.

OFDM系统群稀疏信道估计与译码迭代算法

针对OFDM通信中的多径信道估计问题,本文提出了一种群稀疏信道估计和译码迭代算法。在信道估计中,利用了无线多径信道的群稀疏特性,采用群基追踪降噪算法(Group basis pursuit de-noising,Group-BPDN)算法,提高了信道估计的精度。在译码时,采用软输出的维特比算法,从译码输出中提取可信度大的结果,反馈到信道估计的输入部分,与已知的导频信号一起构成新的已知信号集。这样,通过反馈迭代处理,一方面增加了稀疏恢复时的已知信息,提高了恢复的精度;另一方面,新的已知信号集和已估计出的信道响应可以用来估计噪声功率,提高了噪声环境下稀疏恢复算法的精度。仿真实验证明本文算法提升了信道估计性能,降低了误码率。

基于合成孔径激光雷达的目标探测

为了研究合成孔径激光雷达在目标探测中的应用,从建立合成孔径激光雷达的信号传输及回波模型出发,理论分析了合成孔径激光雷达回波信噪比、探测距离、合成孔径时间和解线性调频处理4个方面的特点与优点,并与一般相干体制的激光雷达以及合成孔径雷达进行了对比。结果表明,合成孔径激光雷达比一般相干体制雷达具有更高的回波信噪比和更远的探测距离,且相对于合成孔径雷达具有更快的成像速度。这一结果有助于合成孔径激光雷达应用于远距离目标探测、跟踪与快速预警。

一种基于UKF改进算法的组合导航系统故障的检测方法

为了缩短组合导航故障检测的时间,提高检测准确性,在残差χ2检验法理论基础上,对无迹卡尔曼滤波(UKF)进行研究。采用一种基于混合滤波思想的UKF,该算法在时间更新步骤分为两个阶段,利用线性方程得到状态的一步预测值并由此构造Sigma点,通过求取Sigma点加权和来实现对量测值的一步预测,降低了计算量。采用改进算法和标准UKF算法对含有故障的GPS/INS组合导航模型进行故障检测。仿真实验表明,改进的算法能够更迅速地检测出故障,有利于提高导航系统的稳定性,在工程应用中有重要意义。

基于全局采样的RBUPF及其在组合导航中的应用

针对UPF(unscented particle filter)在GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)组合导航的应用中存在的计算量过大的问题,提出了一种基于全局采样的RBUPF(Rao-Blackwellized unscented particle filter)算法。该算法引入Rao-Blackwellized滤波思想,降低状态空间中非线性状态的维度;采用全局采样策略,对粒子集运用UKF(unscented Kalman filter)得到建议分布。仿真实验表明:这两方面的改进有效的降低了算法的计算量,且在保证较高估计精度的基础上,减小了粒子退化发生的可能性。

基于GPS/INS紧组合导航的UKF和CKF滤波精度分析

GPS/INS组合导航系统采用以误差量作为状态变量的非线性紧组合模型,通过函数泰勒展开式,理论分析了无迹卡尔曼滤波(UKF)和容积卡尔曼滤波(CKF)2种算法的滤波精度,引入了数值稳定因子,并证明当状态维数高于三维时,UKF积分精度变差,而CKF的滤波精度高于UKF。将2种算法应用于组合导航中,通过仿真实验,验证了理论分析的正确性,所得结果具有工程应用参考价值。

改进的UPF在GPS/DR组合导航系统中的应用

提出了基于全局采样的UPF算法,解决了UPF因其计算量大而难以应用于GPS/DR组合导航中的问题。新的算法通过结合最新的量测值,对粒子集整体利用一次UKF产生建议分布,省去了UPF中对每个粒子循环套用UKF的环节,减小了UPF的计算量。对状态变量为6维的GPS/DR组合导航非线性模型进行仿真实验,结果表明改进的UPF能够以较小的计算代价,实现对组合导航状态变量的精确估计。

激光反射断层成像相位恢复方法

针对激光反射断层成像过程中存在目标的平动和抖动所产生的旋转中心偏移导致重建图像错位形成伪影的问题,提出基于相位恢复技术的改进误差下降算法.该方法通过光强反复迭代得到相位分布,获得重构目标丢失的相位信息,通过增加初始约束条件以及空间域和频域的限制有效改善算法的收敛性.运用改进的误差下降算法,有效改善了相位恢复方法容易陷入局部极小解的问题,获得了优化的重构图像.仿真实验表明,三组投影数据重建图像的平均相对均方误差由0.774下降为0.551,能够有效消除图像重建伪影.外场实验结果表明此方法使激光反射断层成像系统分辨率得到有效改善.

基于汉明重量分布的系统分组码识别方法

介绍线性分组码的定义并分析其汉明重量分布特性,根据向量间距离的概念定义汉明重量分布距离,推导随机序列的理论汉明重量分布概率,提出实际序列汉明重量分布概率的统计方法,并利用实际序列的汉明重量分布概率与随机序列的理论汉明重量分布概率之间的距离估计码组长度和起始点,在此基础上,采用高斯消元法估计系统分组码的校验矩阵和生成矩阵。最后对不同长度的码进行识别仿真实验。结果表明,文中方法能够在误码率为10-3的情况下有效识别中短码。

变分贝叶斯解卷积法在激光反射层析成像中的应用

基于距离分辨的激光反射层析成像是一种兼顾远距离和高分辨率成像特点的新型激光成像系统。激光发射脉冲宽度大于采样周期时,接收回波被视作反射率分布与发射脉冲的卷积。在重构目标反射率分布轮廓时成像分辨率降低。运用变分贝叶斯方法对1维探测回波信号进行非盲解卷积处理,对探测回波进行脉冲压缩,有效解决了由卷积效应带来的图像降质。设计了激光反射层析实验,并对实测数据进行了处理。重构图像表明此方法有效提高了系统成像分辨率。

一种基于最大边界投影和l_(2,1)范数正则化的属性选择算法

当数据含有噪声或标签错误时,传统的属性选择方法(如粗糙集)无法得到正确结果,为此提出一种针对含噪、标签错误数据的属性选择方法.首先用最大边界投影方法获得数据的最佳投影;然后通过对投影矩阵进行2,1范数正则化操作,进而获得行稀疏的投影矩阵,据此获得对关键属性的挖掘;最后给出方法的收敛性和针对标签错误数据的有效性证明.实验结果表明,所提出的算法克服了噪声和标签错误的影响,较好地实现了针对含噪、标签错误数据的属性选择.

多帧迭代盲解卷积在激光反射断层成像的应用

激光反射断层成像是一种新型的远距离高分辨率成像手段。反射回波可以近似视作发射脉冲和目标反射系数投影分布的加噪卷积,因此发射脉冲的展宽将显著影响重建图像的分辨率。现有的滤波反投影方法不能有效解决这个问题,而脉冲压缩和解卷积可以从回波中还原目标反射率分布投影,进而提高重建图像质量。基于多角度测量的相似性,提出了一种多帧迭代盲解卷积逼近方法,对一维回波信号进行解卷积,并在实际激光雷达上进行了实验,重建结果表明,此算法能显著提高成像的分辨率和细节,并能对发射脉冲给出参考。