距离估计

摘要： 为解决软件定义无人机自组网路由维护存在的控制开销和数据包延迟偏大的问题,基于现有的OpenFlow协议提出了一种高效自适应的软件定义无人机自组网路由维护机制(Efficient and Adaptive Software-defined Unmanned Aerial Vehicle Ad Hoc Network Routing Maintenance Mechanism Based on OpenFlow Protocol,OpenFlow-EARM)。新机制采用基于距离估计的自适应转发策略,根据无人机节点的历史流表项信息估算并选择时延最低的方式转发流表项缺失数据包,降低数据包传输时延;同时在路由维护过程中采用了基于周期恢复的消息聚合策略,减少控制包的发包次数,从而降低网络控制开销。仿真结果表明,新机制的平均端到端时延、网络控制开销和丢包率等方面性能优于现有的最优化链路状态路由(Optimal Link State Routing,OLSR)协议和OpenFlow协议。

摘要： 针对仅有少量水声数据海域的目标距离估计问题,本文以声场复声压的实部和虚部为特征,构建迁移学习模型,在利用卷积神经网络对预选海域大量水声数据进行预训练的基础上,对探测海域小样本水声数据进行再训练,从而实现小样本水声数据下的水下声源距离估计。利用SWellEX-96实验无强干扰的S5航次数据和有强干扰的S59航次数据进行了方法的验证,对实验中的浅源和深源实现距离估计,对比了匹配场处理、传统卷积神经网络和迁移学习3种方法的水下目标声源距离估计性能。实验结果表明:基于卷积神经网络的迁移学习模型在无强干扰和有强干扰2种环境中均可有效实现距离估计,且估计性能明显优于传统卷积神经网络和匹配场处理方法。

摘要： 针对近场目标参数估计中计算量大的问题,提出了一种结合主奇异向量模态分析(PUMA)技术以及一维多重信号分类(MUSIC)方法的近场目标定位算法.该算法首先利用PUMA技术估计近场目标角度参数,然后通过估计出的角度参数并结合一维MUSIC方法,估计出近场目标距离参数.通过计算机仿真实验表明,该方法能明显减少近场目标参数估计的计算量,并且具有较好的参数估计性能.

摘要： 以声压场采样协方差矩阵为特征,基于广义回归神经网络研究在强干扰下的水下声源测距问题,该文提出了优化扩展因子的方法以提高神经网络估计性能.使用仅有一个网络参数的广义回归神经网络,使用SWellEX-96实验S59航次的垂直阵数据,比较了以传统匹配场处理为代表的模型驱动方法和以卷积神经网络、广义回归神经网络为代表的数据驱动方法在强干扰下的水下目标距离估计性能.结果表明,基于优化扩展因子的广义回归神经网络在强干扰下可以有效实现距离估计.

摘要： 频控阵(frequency diverse array)雷达存在角度和距离定位模糊的问题,基于频控阵与早期的多频连续波(multi-frequency continuous wave)雷达相同的测距原理,提出了改进的多频连续波雷达模型,通过采用相控阵接收的方式,克服了传统频控阵角度和距离定位模糊的问题.根据收发阵元数的不同,推导了四种配置下的信号模型,分析了多频连续波雷达相比传统频控阵可解耦角度与距离定位模糊的原因.新的多频连续波雷达实现定位的本质为三维多频估计问题,为此提出了一种基于迭代插值傅里叶系数(iterative interpolation Fourier coefficients))的角度-距离联合估计方法,理论分析了算法的性能.仿真结果验证了所提方案与算法的有效性.

摘要： 雷达波束中心距离的估计即目标区域中心相对雷达平台的距离估计是通过和差比幅的方法,找到零深所对应的距离门即为所要估计的距离.在实际情况下,由于噪声的影响很难确定零深的位置,因此距离估计精度不高.为了获得较高精度的距离提出了一种基于最小全变差的雷达测距方法,该方法能够有效地进行距离估计.通过全变差最小的方法能够很好地抑制噪声水平,提高信噪比,使得处理后的数据变得平坦,因此很容易确定和差比幅零深的位置,从而进一步确定零深所对应的距离门.仿真结果表明,该方法能够很好抑制噪声,有效提高测距精度.

摘要： 针对强杂波背景环境下难以探测低慢小目标的问题,设计了一种目标探测与运动估计算法。所设计的算法结合二维快速傅里叶变换(2-D fast Fourier transform,2-D FFT)与时频分析对目标回波进行分析,再计算目标与强杂波背景环境的相关系数以探测静止目标,就可获得反映强杂波背景环境下的目标运动状态的时间-速度/距离图像。结合时频分析给出的速度信息和相关系数计算得到的当前目标距离信息,利用距离外推算法可以估计弱加速度目标在未来短时间内的距离信息。最后,通过实验验证了算法的可行性。

摘要： 动物回声定位所用超声波具有双曲调频的形式,为了提高声纳系统的距离分辨力,具有大带宽多谐波结构的仿生信号被广泛用于声纳系统中.近年来,稀疏表达和压缩感知理论的发展为信号参数估计提供了更有效的工具.基于回波信号的时间稀疏性将距离估计问题转化为信号的稀疏重构.给出了噪声背景下稀疏重构的数学模型,文献提出利用内点法对仿生信号进行稀疏重构.本文利用11-majic算法重构仿生信号,同时比较两种算法在低信噪比条件下的回波距离分辨能力.

摘要： 频控阵MIMO雷达作为一种新型体制雷达,具有诸多优点和广泛的应用领域,它不但可以具有MIMO雷达的优点,而且能够感知目标的距离维度信息.本文研究了频控阵MIMO雷达的基本原理，其中包括频控阵MIMO雷达数学接收信号模型;提出了一种基于稀疏表示理论的目标方位和距离的估计方法，并利用MATLAB软件仿真比较了本文所提方法和MUSIC算法的估计性能。仿真结果证明了我们所提算法的有效性。针对频控阵MIMO雷达多目标方位和距离估计算法的优势还需进一步挖掘，促使频控阵MIMO雷达的性能进一步提高，并将频控阵MIMO雷达的优势在实际应用中充分体现出来。

摘要： 针对红外探测器不能测距的局限性，从基本的红外作用距离方程出发，给出了利用红外辐照度差值进行红外被动距离估计的方法，并在此基础上研究了多探测器协同对目标距离估计的方法，分别进行理论推导，给出每种方法下的推导结果，并对影响结果的几个重要因素进行误差分析，并在最后给出了提高距离估计精度的一些途径。

摘要： 在普适计算位置感知应用的背景下,提出了超宽带距离估计系统模型,分别对超宽带系统信号和高斯白噪声分别进行建模。推导了超宽带距离估计的CRLB下界,得出了超宽带的极大似然距离估计量。仿真结果表明,基于超宽带的距离估计可达到普适计算中位置感知应用的需求。

摘要： 在自动指纹识别中,图像增强是一个很重要的步骤。而目前大多数的增强算法,都以纹线距离和纹线方向作为参数设计算法。文章基于连续谱的纹线距离估计解决了原来谱分析法、统计窗法的不足,能够可靠准确快速地对纹线距离进行估计。

摘要： 基于远心光学系统散焦图像的距离估计的方法是用CCD摄取两幅散焦程度不同的图像,通过不同的散焦度,计算得到图像的距离信息.为减少放大率的变化对试验结果的影响,在距CCD透镜距离为焦距处加一个光阑构成一个远心透镜.这种方法的关键是求两幅图像的散焦值,本文采用最小二乘法来求散焦值。

摘要： 本文提出一种简单宽容的被动测距方法,将声信号的谱结构用声场的简正波表示展开,利用接收信号相邻频率的相位差,求得距离估计,其中的参数可用简单方法进行估计.该方法的原理是"传播时间=距离/群速度".实验数据处理表明,利用舰船辐射噪声线谱可以实现对声源目标的距离估计.

摘要： 基于图像特征的被动测距方法受到应用,从单目系统到非协同目标.对于一般的被动测距模型已经被解决,其算法原理已被熟知.在我们的方法中,实现了相邻两帧图像序列的三点匹配.基于这三个点,由提取的线特征Ln和Ln+1得到一个虚拟圆,然后可以获得两个采样时间的距离比ρ,方位角αn,俯仰角β和观察者的坐标,通过求解一个二次方程确定距离.将尺度不变特征变换(SIFT)关键点匹配和Harris角点匹配进行了比较,实验表明无论是SIFT或Harris算法都具有较高的测距结果,但误差有点大而Harris的实时实现性更好.这种方法是有效的移动成像跟踪系统.

摘要： 均匀浅海中平均声强的正确计算对声纳探测距离估计非常重要，本文利用非均匀浅海平均声强的表式，获得了均匀浅海平均声强计算表达式，在考虑固态海底沉积物特性参数的基础上，建立了固态海底平均声强计算模型，并根据不同浅海固态海底特性参数对模型进行了仿真实验，平均声强仿真计算结果表明了模型的有效性。该方法还可扩展应用于固态海底非均匀浅海平均声强的计算过程中。

摘要： 提出一种基于四阶累积量和传播算子的近场源方向角和距离二维参数联合估计算法,算法利用均匀线阵接收的数据构造四阶累积量矩阵,采用传播算子方法估计出接收信号的噪声子空间,构造MUSIC谱函数,通过谱峰搜索方法,估计信源的方向角和距离二维参数.与传统MUSIC算法相比,所提出的算法利用传播算子方法直接估计出噪声子空间的最小二乘解,而非传统奇异值分解算法的正交解,在估计性能上略逊色于传统的奇异值分解算法,但是却具有较低的计算复杂度,仿真实验验证了所提出算法的有效性.

摘要： 本发明涉及一种用于估计发射器和接收器之间距离的设备和方法。一种方法，包括：从接收器获取信号；确定该信号更可能通过视距(LOS)无线信道进行传播还是通过非视距无线信道进行传播；利用包括根据无线信道选择的参数的模型，估计接收器和发送信号的发射器之间的距离。

摘要： 本发明题为“使用单一网络的面部检测、姿态估计和距相机距离的估计”。单个网络对使用设备上的相机所捕获的图像进行编码和解码。该单个网络检测图像中是否有面部。如果在图像中检测到面部，该单个网络确定图像中面部的属性并与面部检测输出一起输出属性。通过共享用于面部检测的任务来确定面部的属性。与面部检测输出一起输出的面部属性包括面部的位置、面部的姿态和面部距离相机的距离。

摘要： 本发明提供的是一种基于一步状态估计和协方差估计的距离野值剔除方法。步骤一、得到当前时刻的状态估计和协方差估计；步骤二、获得估计量和估计方差；步骤三、计算得到与各声信标距离信息的估计值；步骤四、由估计方差得到估计区间；步骤五、判断距离信息量测值是否落在估计区间内，若在则继续更新计算，若不在则视为野值剔除。通过本发明提出的方法，实现了距离量测数据的预处理，减小由野值引起的误差和滤波发散。有利于接下来的滤波处理。

摘要： 本发明涉及一种方法，其通过传输用于从第一用户设备到至少一个第二用户设备的装置间通信的至少一个发现消息来估计至少两个用户设备之间的地理距离或地理距离的范围，第一用户设备和第二用户设备被启用以使用包括邻近检测和/或发现的装置间通信模式(D2D模式)，其中方法包含以下步骤：‑‑在第一步骤中，发现消息由第一用户设备生成，其中发现消息包含传输功率信息，传输功率信息指示由第一用户设备用于传输发现消息的传输功率的电平，‑‑在第二步骤中，第一用户设备通过使用第一用户设备和第二用户设备的通用空中接口来传输发现消息，其中第一用户设备使用传输功率的电平来传输发现消息，‑‑在第三步骤中，包含传输功率信息的发现消息由第二用户设备接收，并确定接收功率的电平，其中基于接收的传输功率信息和确定的接收功率的电平，第二用户设备确定与第一用户设备和第二用户设备之间的以下各项相关的估计：‑‑地理距离，或‑‑来自多个不同的地理距离的范围的一个地理距离的范围。

摘要： 本发明涉及一种用于估计发射器和接收器之间距离的设备和方法。一种方法，包括：从接收器获取信号；确定该信号更可能通过视距(LOS)无线信道进行传播还是通过非视距无线信道进行传播；利用包括根据无线信道选择的参数的模型，估计接收器和发送信号的发射器之间的距离。

摘要： 一种基于零陷估计的距离通道相位偏差估计方法及系统，包括步骤1：获得合成孔径雷达各通道的原始回波后，进行单通道SAR成像处理，获得各通道的SAR图像；步骤2：零陷SAR图像生成；步骤3：构造通道相位偏差优化函数并求解；步骤4：通道相位偏差校正。本发明解决了由通道相位偏差存在而导致图像质量下降的问题，在距离向通道相位偏差估计方面，无有效的相位偏差估计方法，利用天线方向图零限估计通道相位偏差，能够有效估计通道相位偏差。

摘要： 本发明题为“使用单一网络的面部检测、姿态估计和距相机距离的估计”。单个网络对使用设备上的相机所捕获的图像进行编码和解码。该单个网络检测图像中是否有面部。如果在图像中检测到面部，该单个网络确定图像中面部的属性并与面部检测输出一起输出属性。通过共享用于面部检测的任务来确定面部的属性。与面部检测输出一起输出的面部属性包括面部的位置、面部的姿态和面部距离相机的距离。

摘要： 本发明提供的是一种基于一步状态估计和协方差估计的距离野值剔除方法。步骤一、得到当前时刻的状态估计和协方差估计；步骤二、获得估计量和估计方差；步骤三、计算得到与各声信标距离信息的估计值；步骤四、由估计方差得到估计区间；步骤五、判断距离信息量测值是否落在估计区间内，若在则继续更新计算，若不在则视为野值剔除。通过本发明提出的方法，实现了距离量测数据的预处理，减小由野值引起的误差和滤波发散。有利于接下来的滤波处理。

摘要： 本发明涉及一种脉冲信号的距离差和距离差变化率的联合估计方法，属于时频差无源定位技术领域。本发明针对频率捷变和重频抖动信号的复杂性，首先对接收机接收到的信号进行脉冲压缩，然后沿快时间维对脉冲压缩结果进行频域反转，并将频域反转前的数据与频域反转后的数据进行共轭相乘；再对共轭相乘的结果进行修正变尺度的傅里叶变换，以避免慢时间轴非均匀性的影响；最后再进行逆傅立叶变换，选取使逆傅里叶变换后峰值对应的距离差和距离差变化率。通过上述过程，本发明能够快速、准确地实现对频率捷变和重频抖动脉冲信号的距离差和距离差变化率的联合估计。

摘要： 本发明涉及一种方法，其通过传输用于从第一用户设备到至少一个第二用户设备的装置间通信的至少一个发现消息来估计至少两个用户设备之间的地理距离或地理距离的范围，第一用户设备和第二用户设备被启用以使用包括邻近检测和/或发现的装置间通信模式(D2D模式)，其中方法包含以下步骤：‑‑在第一步骤中，发现消息由第一用户设备生成，其中发现消息包含传输功率信息，传输功率信息指示由第一用户设备用于传输发现消息的传输功率的电平，‑‑在第二步骤中，第一用户设备通过使用第一用户设备和第二用户设备的通用空中接口来传输发现消息，其中第一用户设备使用传输功率的电平来传输发现消息，‑‑在第三步骤中，包含传输功率信息的发现消息由第二用户设备接收，并确定接收功率的电平，其中基于接收的传输功率信息和确定的接收功率的电平，第二用户设备确定与第一用户设备和第二用户设备之间的以下各项相关的估计：‑‑地理距离，或‑‑来自多个不同的地理距离的范围的一个地理距离的范围。