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基于网络层次分析的水下多目标跟踪排序方法被引量：1: 2009年; 水下多目标跟踪排序是水下航行器多目标跟踪中需解决的技术难点。目前用于水下多目标跟踪排序的方法都假设各个决策因素相互独立,而实际上水下多目标跟踪决策的因素之间存在着相互影响。文章根据这一特点,建立了水下多目标跟踪排序的决策指标集和相应的ANP决策模型,提出了基于ANP的水下多目标跟踪排序方法。该方法将水下多目标跟踪排序的决策指标集纳入网络层次结构模型,并通过模型解算得到优化的多目标跟踪决策,具有排序结果比现有方法更加合理、稳健的特点。仿真结果表明该方法是解决水下多目标跟踪排序与决策问题的有效方法。; 王汝夯黄建国张群飞; 关键词：网络层次分析排序

空间色噪声下信号频域检测方法性能分析被引量：1: 2012年; 水下小孔径阵列的应用环境是色噪声环境,针对超增益波束形成方法在色噪声环境下噪声协方差矩阵估计偏差使阵列空间增益不能达到最大的问题,提出了一种频域超增益波束形成方法(FSD,Super-Directive beamforming in Frequency domain),该方法将宽带接收数据分成多个子带,在每个子带内分别估计噪声协方差矩阵,降低了噪声协方差矩阵的估计偏差,并使用估计得到的噪声协方差矩阵对接收数据解相关.最后使用空间谱检测器检测微弱目标信号.实测噪声数据的仿真结果表明,空间有色噪声环境中FSD方法的检测性能优于传统的时域超增益波束形成方法(TSD,Super-Directive beamforming in Time domain)2 dB,优于频域最小方差无畸变响应(FMVDR,Minimum Variance Distortionless Response in Frequency do-main)波束形成方法 2 dB.; 王静黄建国焦亚萌; 关键词：色噪声频域

基于蚁群算法的最大似然方位估计快速算法被引量：3: 2011年; 针对最大似然(maxi mumlikelihood,ML)方位估计方法多维非线性搜索计算量大的问题,将连续空间蚁群算法与最大似然算法相结合,提出基于蚁群算法的最大似然(ant colony optimization based maxi mumlike-lihood,ACOML)估计新方法。该方法将传统蚁群算法中的信息量留存过程拓展为连续空间的信息量高斯核概率密度函数,得到最大似然方位估计的非线性全局最优解。仿真结果表明,ACOML方法保持了原最大似然方位估计方法算法的优良估计性能,而计算量只是最大似然方法的1/15。; 焦亚萌黄建国侯云山; 关键词：阵列信号处理最大似然估计蚁群算法计算复杂度

基于连续蚁群优化算法的小快拍加权子空间拟合快速算法被引量：4: 2011年; 该文针对加权子空间拟合(WSF)算法多维非线性优化计算量大,难以工程应用的问题,将连续空间蚁群算法与加权子空间拟合算法相结合,提出了基于蚁群算法的加权子空间拟合(Ant Colony Optimization based Weighted Subspace Fitting,ACO-WSF)方位估计新方法。该方法利用连续蚁群算法中的信息量高斯核概率分布函数,经过有限次迭代得到加权子空间拟合算法的非线性全局最优解。仿真结果表明,低信噪比、小快拍条件下该方法估计性能与WSF方法基本相同,优于MUSIC方法,而且显著减少了计算量。; 焦亚萌黄建国韩晶; 关键词：信号处理蚁群优化算法计算复杂度

基于非圆信号的MIMO阵列方位估计方法被引量：1: 2010年; 给出了多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)阵列的阵列信号模型。针对信号为非圆信号的形式,提出了一种在MIMO阵列中基于非圆信号的共轭多重信号分类方法(multiple-input multiple-out-put conjugate multiple signal classification,MIMO CMUSIC)。这种方法充分利用非圆信号的特点,从阵列接收数据构造共轭对称的Toeplitz矩阵得到伪协方差矩阵,然后用常规MUSIC方法进行处理。仿真结果表明,与常规MUSIC方法相比,在只需要一次或者少次快拍下,此方法在MIMO阵列中能够分辨多个目标,性能远优于常规的MIMO MUSIC方法。; 史文涛黄建国侯云山; 关键词：阵列信号处理波达方向 MUSIC方法

水下航行器多目标制导能力评估方法被引量：2: 2008年; 水下航行器多目标制导能力评估是目前水下多目标精确制导研究中亟待解决的问题。根据水下航行器多目标制导系统的主要任务和技术特点,运用灰色关联分析理论对水下多目标精确制导能力进行了综合评估研究,提出了水下航行器多目标制导能力评估方法。通过水下攻防对抗仿真试验,验证了该方法的可行性和合理性,为水下航行器多目标制导系统的技术优化和方案决策提供科学的理论依据。; 胡方黄建国褚福照王百合; 关键词：水下航行器多目标灰色关联分析

一种基于峰均功率比的信源个数检测新方法被引量：5: 2011年; 该文将特征向量信息与假设检验法相结合,提出了一种基于峰均功率比门限(Peak-to-Average Power Ratio Threshold,PAPRT)的信源个数检测新方法。该方法利用特征向量对接收数据进行加权,然后计算其峰均功率比,利用峰均功率比值与特征值在区分信号和噪声方面的一致性,通过引入一个二元假设检验过程,检测信号源个数。仿真结果表明,PAPRT方法在低信噪比下,对等强双目标的检测性能优于特征值门限(Eigen Threshold,ET)方法,且不受目标强度差的影响,对不等强多目标也具有优良的检测性能。; 焦亚萌黄建国侯云山; 关键词：多目标检测特征向量峰均功率比

水下小孔径阵列自适应匹配滤波检测方法被引量：4: 2011年; 为了解决水下小孔径阵列有色噪声场中目标检测问题，该文提出了一种基于目标方位似然估计的自适应匹配滤波器（ML—AMF）方法，该方法采用似然方法估计目标方位，并使用预先估计的方位信息进行能量检测，通过推导得到检验统计量。该方法克服了自适应匹配滤波器（AMF）目标方位失配带来的影响。仿真和实测数据的结果均验证了该方法在水下色噪声场中的有效性。8元均匀小孔径线列阵湖试数据的仿真结果表明，ML—AMF的检测性能优于MVDR1-5dB，优于CBF12～17dB。; 王静黄建国; 关键词：水下目标检测色噪声

一种基于连续蚁群算法的快速最大似然DOA估计被引量：3: 2014年; 针对传统最大似然估计计算量大的问题,将连续空间蚁群算法与最大似然估计算法相结合,在ACOML算法的基础上,提出了一种用混沌序列初始化状态空间的改进蚁群算法MACOML(Muddleheaded ACO)。该方法使用混沌映射产生的初始状态空间来代替ACOML算法中的随机序列产生的初始状态空间,增加了初始解的遍历性,同时在寻优过程中增加了局部搜索。仿真结果表明:MACOML能保持最大似然估计方法的高分辨性能,而计算复杂度只是最大似然方法的1/20。; 王辉辉陈玉凤; 关键词：最大似然估计蚁群算法混沌映射计算复杂度

基于粗糙集的水下航行器灰色评估方法: 2007年; 针对水下航行器效能评估中,存在着指标信息不确定和指标间关系不明确的问题,运用粗糙集和灰色系统理论对水下航行器效能评估进行了研究,提出了基于粗糙集的水下航行器效能灰色评估方法,并论述了该方法的具体评估过程。结合实际水下航行器系统进行了应用分析,结果表明:该方法合理、可行,解决了水下航行器效能评估中存在的问题,提高了评估结论的正确性和有效性,为水下航行器系统的论证、设计和改进提供了科学的理论决策依据。; 胡方黄建国褚福照王汝夯; 关键词：粗糙集水下航行器

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国家重点实验室开放基金(9140C2304080607)

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