克拉美罗下界

摘要： 传统的基于高斯过程的扩展目标跟踪(Gaussian Process Extended Target Tracking,GP-ETT)算法通常将高斯过程的输入视为精确值,输入不确定性不可忽略时,引起跟踪性能的降低。针对这一问题,定量推导了GP-ETT算法中GP输入噪声的前二阶矩,提出基于泰勒级数与数值近似的3种带输入噪声的GP-ETT算法,并求得理想环境下带输入噪声的GP-ETT最优理论性能界。仿真结果表明,改进算法的马氏距离更小,得到的性能界更合理。

摘要： 为了实现定位通信一体化功率分配,提出了一种基于深度强化学习的可见光定位通信(VLPC)一体化系统的功率分配方案。首先,提出了定位通信一体化帧结构设计;其次,利用定位信息实现了信道状态信息的估计,并推导了定位误差的克拉美罗下界(CRLB);再次,阐明了定位精度和通信速率的内在耦合关系;最后,提出了基于深度确定性策略梯度的VLPC动态功率分配方案。仿真结果表明,所提方案可同时实现高精度定位和高速通信。

摘要： 针对组网雷达系统对探测目标进行参数联合估计,提出了一种针对该参数估计的组网雷达欺骗干扰策略.首先,分析了电子干扰机编队对组网雷达实施欺骗干扰的原理,并建立了欺骗干扰下的目标回波信号模型.然后,在此基础上给出了欺骗干扰特征矢量参数的费希尔信息矩阵(FIM),并分析了其估计性能.最后,推导了达到待估计参数克拉美罗下界(CRLB)的充分条件,提出了使得组网雷达参数估计性能最差化的欺骗干扰策略.仿真结果证明了所提策略的可行性与有效性.

摘要： 针对机载传感器在对抗测向交叉定位系统时,定位精度不易直接评估的问题,开展了定位精度的缩比试验方法研究.介绍了测向交叉定位系统的原理并推导了定位精度的克拉美罗下界.设计了缩比试验场景并对比分析了缩比前后定位精度的克拉美罗下界,为开展定位精度的缩比试验提供了理论支撑.对缩比试验方法进行了仿真验证.仿真结果表明:测向交叉定位系统的缩比试验方法有效可行,可对100 km以外的真实场景开展缩比试验,缩比后的克拉美罗下界达到100 m量级.

摘要： 针对传统的基于到达时间差的曲线交叉点测向精度不高、权值确定困难的问题,提出一种采用旋转坐标系求出交叉点,根据几何精度因子GDOP来加权不同交叉点参量的方法;通过坐标系旋转,获得两个非线性方程关于两个未知变量的解析解,即方位角和俯仰角,改善了曲线交叉点测向精度不高的问题;与传统的加权方法相比,采用GDOP指标综合加权估计的WI法对目标位置的估计更加准确;仿真验证了采用3种不同加权方式下算法的性能,根据实验结果得出:采用综合加权估计的WI法更能接近克拉美罗下界,提高了对交叉点估计的精度,具有较高的定位性能.

摘要： 在运动目标的无源定位场景下,闭式算法在低噪声情况下可以到达克拉美罗下界(CRLB),但是这些算法往往不能适应较大的测量噪声环境.针对目前闭式算法适应大噪声能力较差这一问题,该文联合到达时间差(TDOA)以及到达频率差(FDOA),提出一种基于半定松弛(SDR)技术的无源定位算法.该算法首先构建传统闭式解的伪线性方程,其次利用随机鲁棒最小二乘(SRLS)的思想以及目标参数与额外变量之间的非线性关系,将无源定位问题转化为了具有2次等式约束的最小二乘问题;随后,将半定松弛技术应用到这一问题上,约束最小二乘问题松弛为半定规划(SDP)问题,最后,借助优化工具箱可以有效地对目标参数进行求解.该文所提出的算法不需要初始值先验条件,仿真实验表明了所提算法的有效性.

摘要： 在传统量子相位跟踪方法中,通常对输出结果进行线性化处理,这对本振相位和信号相位有严格的限制要求,且并不适用于如干涉法测角等导航系统.为此,本文将零拍输出形式进行等价变换,设计了一种最大似然估计迭代算法,实现了相干态相位跟踪.与传统线性化的量子相位跟踪方法相比,避免引入线性化误差,更加适用于导航系统中信号相位跟踪;通过计算Fisher信息矩阵,证明此方法在理论上能够达到量子克拉美-罗下界,具有最优估计性能.

摘要： 本文主要研究机动目标跟踪中,状态噪声相关条件下非线性滤波的Cramer-Rao下界问题.标准的非线性滤波的下界递推公式的条件是独立的状态噪声,主要讨论实际应用中状态噪声相关的情况.在本文中先基于Van Trees书中提出的Cramer-Rao不等式,推导出在状态噪声相关下的均方误差下界的最优递推公式.进一步,通过典型的目标跟踪的例子,可以清楚地看到相关噪声和忽略相关噪声的下界有明显的区别.因此,当Cramer-Rao下界应用到传感器选择问题时,为了满足估计性能需求,选择传感器的个数在相关噪声和忽略相关噪声的情况下有很大的差异.

摘要： 本文主要研究机动目标跟踪中,状态噪声相关条件下非线性滤波的Cramer-Rao下界问题.标准的非线性滤波的下界递推公式的条件是独立的状态噪声,主要讨论实际应用中状态噪声相关的情况.在本文中先基于Van Trees书中提出的Cramer-Rao不等式,推导出在状态噪声相关下的均方误差下界的最优递推公式.进一步,通过典型的目标跟踪的例子,可以清楚地看到相关噪声和忽略相关噪声的下界有明显的区别.因此,当Cramer-Rao下界应用到传感器选择问题时,为了满足估计性能需求,选择传感器的个数在相关噪声和忽略相关噪声的情况下有很大的差异.

摘要： 本文主要研究机动目标跟踪中,状态噪声相关条件下非线性滤波的Cramer-Rao下界问题.标准的非线性滤波的下界递推公式的条件是独立的状态噪声,主要讨论实际应用中状态噪声相关的情况.在本文中先基于Van Trees书中提出的Cramer-Rao不等式,推导出在状态噪声相关下的均方误差下界的最优递推公式.进一步,通过典型的目标跟踪的例子,可以清楚地看到相关噪声和忽略相关噪声的下界有明显的区别.因此,当Cramer-Rao下界应用到传感器选择问题时,为了满足估计性能需求,选择传感器的个数在相关噪声和忽略相关噪声的情况下有很大的差异.

摘要： 本文主要研究机动目标跟踪中,状态噪声相关条件下非线性滤波的Cramer-Rao下界问题.标准的非线性滤波的下界递推公式的条件是独立的状态噪声,主要讨论实际应用中状态噪声相关的情况.在本文中先基于Van Trees书中提出的Cramer-Rao不等式,推导出在状态噪声相关下的均方误差下界的最优递推公式.进一步,通过典型的目标跟踪的例子,可以清楚地看到相关噪声和忽略相关噪声的下界有明显的区别.因此,当Cramer-Rao下界应用到传感器选择问题时,为了满足估计性能需求,选择传感器的个数在相关噪声和忽略相关噪声的情况下有很大的差异.

摘要： 本发明涉及雷达领域与通信领域，为提出一种宽带的CRB求解算法，既保证距离分辨率，也能保证检测性能的提升。本发明，宽带被动MIMO雷达的克拉美罗界分析方法，步骤如下：步骤一：确定信号模型；步骤二：得到目标回波信；步骤三：求待估计参量的似然比，得到接收信号的似然函数；步骤四：推导费歇尔信息矩阵FIM公式，通过对似然函数求得二阶导数；步骤五：根据CRB界的定义，求得宽带被动MIMO雷达的克拉美罗界，并利用MATLAB软件仿真出其结果。本发明主要应用于雷达设计制造场合。

摘要： 该发明公开了一种相干被动MIMO雷达克拉美罗界的计算方法，属于雷达技术领域。利用本发明计算的克拉美罗界可用来评估相干被动MIMO雷达目标速度和位置参数联合估计性能，考虑了在直达波信号影响下信号未知以及信号有恒模约束情况的参数估计性能，进而更为贴近现实的相干被动MIMO雷达参数估计的工作过程，在这个过程中，考虑直达波对于参数估计的可利用性和信号的未知性。

摘要： 该发明公开了一种基于量化时延的云MIMO雷达的克拉美罗界计算方法，属于雷达技术领域，它特别涉及关于雷达信号处理领域。利用本发明方法计算得到的直接分析量化的克拉美罗界和将量化影响近似为高斯误差时得到的近似克拉美罗界可以用来评估云MIMO雷达目标位置参数估计的性能，且考虑了在每个接收机处首先对时延进行估计，然后再对估计得到的时延值进行量化，这大大降低了需要传输的样本数，降低了通信负担，在有通信约束的情况下更容易实现。

摘要： 本发明公开了一种基于预测贝叶斯克拉美罗界的相控阵雷达重返和驻留时间分配方法。本发明引入后验克拉美罗界作为跟踪性能的准则，首先确立一个以跟踪精度为约束来最小化跟踪资源负载的数学优化模型，然后根据最优化理论，提出了一种转化方法实现了重返和驻留时间的控制。本发明的实施，有效解决雷达波束重返时间和驻留时间分配不合理造成的资源负载过大的技术问题，从而实现了在完成对目标有效跟踪的同时消耗更少的系统资源。

摘要： 本发明公开的一种基于克拉美罗界的通感融合混合波束赋形方法，属于通信感知一体化领域。本发明采用更能直观地反映感知参数估计性能的克拉美罗界CRB，在基站满足服务用户通信的条件下，最小化目标到达角DOA估计的CRB；MU‑MISO ISAC系统发射机采用部分连接的方式形成HAD波束，降低硬件成本和复杂度。通过联合设计优化MU‑MISO ISAC系统通信和感知共用波束的数字波束形成器和模拟波束形成器，即通过流形交替优化，直接迭代优化模拟波束和数字波束，在满足用户信噪比约束和发射机功率约束的情况下，最小化目标DOA估计的CRB，实现在保证基站与用户通信前提下，提高ISAC系统中HAD波束的感知性能，且能够降低混合波束赋形系统的复杂度。

摘要： 本发明公开了一种可靠声路径匹配波束强度处理目标深度估计的克拉美罗界分析方法,包括以下步骤，步骤1，确定可靠声路径匹配波束强度处理的物理模型，给定布放在深海近海底的垂直接收阵，以及计算常规波束形成输出的峰值波束强度，宽带的波束强度起伏即为待匹配的物理量；步骤2，确定观测数据模型，基于所关注的频段，获得独立的数据样本，并计算观测的垂直阵波束强度数据；步骤3，求待估计参数的似然比，得到观测数据的似然函数与对数似然函数；步骤4，对对数似然函数求二阶导数计算。本发明理论推导了宽带匹配波束强度处理的克拉美罗界，可以反映深海可靠声路径被动目标深度估计算法的理论最佳性能。

摘要： 该发明公开了一种基于量化时延的云MIMO雷达的克拉美罗界计算方法，属于雷达技术领域，它特别涉及关于雷达信号处理领域。利用本发明方法计算得到的直接分析量化的克拉美罗界和将量化影响近似为高斯误差时得到的近似克拉美罗界可以用来评估云MIMO雷达目标位置参数估计的性能，且考虑了在每个接收机处首先对时延进行估计，然后再对估计得到的时延值进行量化，这大大降低了需要传输的样本数，降低了通信负担，在有通信约束的情况下更容易实现。

摘要： 该发明公开了一种相干被动MIMO雷达克拉美罗界的计算方法，属于雷达技术领域。利用本发明计算的克拉美罗界可用来评估相干被动MIMO雷达目标速度和位置参数联合估计性能，考虑了在直达波信号影响下信号未知以及信号有恒模约束情况的参数估计性能，进而更为贴近现实的相干被动MIMO雷达参数估计的工作过程，在这个过程中，考虑直达波对于参数估计的可利用性和信号的未知性。

摘要： 本发明公开了一种基于量化数据的云MIMO雷达的根克拉美罗下界计算方法,属于雷达技术领域，它特别涉及关于雷达信号处理中的参数估计性能界克拉美罗界的计算。本发明针对背景技术的不足解决的技术问题是,获得基于量化数据的的云MIMO雷达联合目标速度和位置参数估计，采用了直接分析量化和近似分析量化两种处理方式，进行了最大似然估计，并计算了克拉美罗界。利用本发明方法计算得到的直接分析量化和将量化影响近似为高斯误差时的克拉美罗界可以用来评估云MIMO雷达联合目标速度和位置参数估计的性能，并考虑了量化对性能的影响，这降低了实现的复杂度，更贴近工程应用。

摘要： 本发明公开了一种基于量化数据的云MIMO雷达的根克拉美罗下界计算方法,属于雷达技术领域，它特别涉及关于雷达信号处理中的参数估计性能界克拉美罗界的计算。本发明针对背景技术的不足解决的技术问题是,获得基于量化数据的的云MIMO雷达联合目标速度和位置参数估计，采用了直接分析量化和近似分析量化两种处理方式，进行了最大似然估计，并计算了克拉美罗界。利用本发明方法计算得到的直接分析量化和将量化影响近似为高斯误差时的克拉美罗界可以用来评估云MIMO雷达联合目标速度和位置参数估计的性能，并考虑了量化对性能的影响，这降低了实现的复杂度，更贴近工程应用。