简介:当跟踪目标属于隐身目标、低空目标或处于强杂波和干扰环境,都会导致雷达的目标检测概率降低,丢失率较高。因此,本文着重研究PHD算法在检测概率较低的情况下跟踪稳定性不佳的缺陷,找出了一种适用于低目标检测概率的L-GMPHD滤波,通过对前一时刻状态估计值外推,若发生漏检,则将外推值加入当前时刻状态估计值中,确保了目标的状态估计不被裁剪去除。从MATLAB仿真结果可知,L-GMPHD滤波器处于检测概率较低的情况时,能够明显改善目标跟踪的稳定性。该方法能够保持高精度的多目标跟踪,具有良好的工程应用前景。
简介:针对传统多目标概率假设密度(PHD)滤波器在低检测概率情况下跟踪精度低和失跟率高的问题,提出了一种改进的概率假设密度滤波算法。该算法利用高斯混合PHD(GM-PHD)滤波器进行PHD预测和PHD更新,处理过程中通过修正上一拍权值大的高斯项,并在处理当前拍时保证其权值的稳定性,以保证算法的高精度。仿真结果表明,在低检测概率情况下,该算法可较好估计目标数和目标状态。与传统GM-PHD滤波器比,该算法跟踪精度大幅提高。
简介:在穿墙雷达建筑物布局成像中,针对现有成像算法因没有充分利用墙体本身的物理特性而出现墙体轮廓模糊、边缘不连贯以及成像过程耗时的问题,提出一种基于优化最小化框架的墙体成像算法。该算法首先利用像素块来表征墙体连续块状的物理特性,并将其引入信号模型,然后以LASSO(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator)模型为基础,在优化最小化框架下构造稳健的优化目标函数,最后利用墙体回波信号的时移特性并结合卷积得到迭代过程的快速实现。实验结果表明,该算法对墙体成像特征明显,不仅保证了墙体轮廓特性,而且杂波少、分辨率高,并较大幅度减小了成像算法处理时间。
简介:信号的载频估计在无线电频谱资源的使用和管理中起到了至关重要的作用。现有的载频估计算法载估计精度,计算复杂度等方面均存在严重不足,不利于仪表应用。结合典型的谱重心法和最小均方误差算法的特点,提出了一种新的载频盲估计算法。该算法无须知道信号的体制类型,即可对信号直接进行载频估计。该算法以谱重心法得到的载频估计值为粗估计,并利用平滑后的功率谱中间段对称性更好的特性,根据最小均方误差算法计算粗估计误差范围内的局部对称性大小,求取对称性最好的位置作为载频精估计值。在高斯信道下的仿真实验结果表明:相比谱重心法,新算法的估计精度在不同信噪比下均有较大的提高。特别是在低信噪比的情况下,载频估计的精度提升更明显。因此,新算法在无线频谱监测中有着很好的应用前景。