简介:随着SAR成像向高分辨率、大测绘带发展,ωK算法应用越来越广。Stolt插值作为ωK算法核心,运算量大同时对计算精度要求高,传统的DSP已很难满足实时处理要求,多核多DSP并行处理是一个重要发展趋势。介绍了一种基于TMS320C6678通用信号处理平台,该处理器内置8核,定点、浮点处理能力强,并以此平台论述了Stolt插值多核多DSP并行实现。程序同时采用了DMACHAIN技术来实现数据存取,降低了数据存取时间,有效地提高了系统实时性。
简介:对于极化敏感L型阵列的多参数联合估计问题,采用传统的多重信号分类(MUSIC)算法所需计算量大,采用旋转不变子空间(ESPRIT)算法需要考虑参数配对问题。提出了模值约束下的求根多重信号分类(root-MUSIC)算法,首先利用L型阵列中两个相互垂直的线阵构造两子阵接收数据的自相关函数,采用root—MUSIC算法进行波达方向角(DOA)估计,然后根据模值约束条件构造代价函数,通过闭合式解得到极化参数估计。该算法与传统MUSIC算法相比,大大减少了计算量,同时能够实现参数自动配对,避免了ESPRIT算法的不足。计算机仿真结果表明,该算法的角度估计性能与传统MUSIC算法接近,优于ESPRIT算法,且算法收敛速度快。
简介:单站无源定位系统的测量噪声中如果出现野值,会影响滤波器的估计精度和稳定性,严重时还会导致滤波器发散。针对这一问题,基于Bayes定理并结合归一化受污染正态模型,提出了一种抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波算法。该算法采用球面径向积分原则直接计算非线性函数的均值和方差,并对测量误差建立一个归一化的受污染正态模型,然后根据野值出现的后验概率来自适应调整测量预测残差的方差阵。结合空频域单站无源定位模型进行仿真实验表明,该算法可以较好地抑制测量噪声中的离散或成片连续野值的不利影响,具有较强的鲁棒性。
简介:针对ORB特征点匹配中常采用的随机抽样一致性(RandomSampleConsensus,RANSAC)匹配点提纯算法存在计算量大、效率低的问题,本文提出一种改进的RANSAC算法。先使用2-近邻算法查找满足阈值的匹配,接着使用双向匹配交叉过滤方法剔除图像帧中明显的错误匹配,然后对匹配点对的Hamming距离进行排序,将匹配点对距离大于最小距离一定倍数的匹配点对再一次剔除,最后再利用RANSAC算法迭代。分别采用改进RANSAC算法和RANSAC算法进行匹配点提纯实验,实验结果显示,改进RANSAC算法与RANSAC算法相比匹配准确度提高了6.03%,匹配准确度提高至93.46%,匹配点提纯速度提高了26.74%,提纯时间降到0.441s。
简介:分析了反辐射无人机(ARUAV)常用的时间鉴别技术——脉冲前沿跟踪技术对抗多点源诱偏(诱饵+雷达)系统的可用性。以正三角形布阵的三点源诱偏系统为例,分析了空间各点雷达与诱饵信号到达无人机被动导引头(PRS)的时序关系,证明了无论被动雷达导引头位于空间中的任何位置,两个诱饵信号中至少有一个诱饵信号是可能提前到达该被动雷达导引头的。进而分别建模仿真,讨论了时域鉴别法在△τ=d/c、△τ≠d/c以及无人机处于不同高度时完成任务的效果。结果表明,利用该技术,无人机的被动雷达导引头可以在很大的空域内及时发现先到达的诱饵信号,测量其信号源的方向,进行逐一跟踪和攻击,实现突防压制和通道清理等任务。