张安清 作品数:59 被引量:218 H指数:9 供职机构: 海军大连舰艇学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 国防科技重点实验室基金 更多>> 相关领域: 电子电信 自动化与计算机技术 交通运输工程 军事 更多>>
四阶累积量的递推估计及其应用 被引量:23 2002年 本文推导一种复数或实数零均值平稳随机过程的高阶累积量估计的递推算法,随机信号的“峰度”递推估计公式,在递推估计公式中引入了随时间变化的“修正”项,使得该递推算法还可适合非平稳过程高阶累积量的估计计算。并且,本文大量计算了多类型。多航速、多舰船辐射噪声的“峰度”值,分析了舰船辐射噪声特性。 张安清 章新华关键词:随机信号 辐射噪声 信号处理 递推估计 四阶累积量 船舶 水声系统的数据融合问题探讨 被引量:4 2001年 水声信息的综合对提高水声系统的性能具有重要意义。本文从目标检测、被动定位、识别等方面较全面概述了数据融合在水声系统中的潜在应用,分析了实现各项应用的主要手段和影响效果的主要因素,提出了水声系统数据融合需要进一步克服的技术难点。 章新华 刘德才 鄂群 张安清关键词:水声系统 数据融合 数据关联 传感器 脉冲噪声环境下一种韧性的水声信号波束形成 传统波束形成方法中所针对的噪声采用高斯分布模型,当噪声存在显著的尖峰时,不能得到满意结果。利用稳定分布对海洋环境中所存在的具有较大脉冲特性的随机噪声进行建模,提出了一种基子分数阶统计量的水声信号波束形成方法。
... 张安清 王为颂 石一鸣关键词:波束形成 水声信号 海洋环境 随机噪声 文献传递 一种降低多载波雷达信号峰均比的改进PTS方法 2015年 基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术的多载波雷达是近年来兴起的一种新体制雷达,因其具良好的抗干扰性能、较高的频谱利用率和易于数字化处理等诸多优点而备受关注。然而,OFDM雷达信号有较高的峰值平均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR),会导致信号在传输过程中引入互调噪声,严重影响系统的误码率(Bit Error Radio,BER)指标性能,部分传输序列(Partial Transmit Sequence,PTS)是一种有效降低OFDM雷达系统PAPR的方法。本文在研究了传统PTS算法的基础上,提出了一种将联合分割子序列与迭代移位搜索加权因子相结合的改进PTS算法。仿真结果表明:改进后的算法在改善PAPR性能和计算的复杂度之间取得了较好的折衷。 牛治永 张安清 陈洪泉 张喜涛关键词:正交频分复用 峰均比 部分传输序列 卷积混合信号频域盲分离技术研究 被引量:3 2004年 阵列声纳观测的舰船辐射噪声信号是由多目标源、海洋环境噪声等经多途卷积混叠形成.为提高被动声纳的检测能力、有效分离多目标信号与环境噪声,提出一种新的信号盲分离方法,利用滑窗短时傅里叶变换将时域信号卷积混合形式转换到频域瞬态混合形式.针对每个频率点利用非平稳水声信号的多拍交叉相关序列,建立频域适用盲分离算法,估计分离网络矩阵,分离恢复多源信号.研究了多源多途水声信号盲分离技术,用仿真信号和水池实验实录信号进行频域盲分离算法检验,结果表明信号分离效果较好. 张安清 邱天爽 章新华关键词:盲分离算法 频域 混合信号 滑窗 源信号 信号分离 基于GM-PHD滤波的机动多目标跟踪算法 2020年 PHD滤波算法在复杂环境下多目标跟踪领域应用广泛。为实现在复杂环境下对可变数目的机动多目标进行精确,高效跟踪,将改进的“当前”统计(CS)模型与高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波相结合,得到CS-GM-PHD滤波的机动多目标自适应跟踪算法,在计算机仿真实验中将该算法与IMM-GM-PHD进行对比,表明该算法具有良好的跟踪效果和更高的跟踪效率。 张万顺 张安清 齐海明关键词:计算机仿真实验 多目标跟踪 自适应跟踪算法 GM 集中式雷达红外传感器数据融合多目标跟踪算法 被引量:4 2020年 为了提高多目标跟踪的精度,构建雷达红外传感器的可行数据融合结构系统,实现雷达与红外协同工作,既弥补了红外探测范围小、无距离量测的缺陷,又可避免单个传感器测量信息误差大的问题。研究二者配合使用实现信息互补,导出了一种雷达红外传感器量测优化加权融合方法,并采用概率假设密度(PHD)滤波算法,实现多目标跟踪。计算机仿真验证表明,所构建的融合系统及多传感器量测融合方法能够提高多目标状态估计精度,对于解决异类多传感器目标跟踪估计问题具有重要的现实意义。 张安清 张万顺 齐海明关键词:信息融合 多目标跟踪 海杂波典型幅度分布模型的仿真分析 被引量:8 2018年 为改善舰载雷达目标检测的性能,对瑞利分布、对数正态分布、韦布尔分布和K分布四种典型海杂波幅度分布模型进行模拟仿真,分析了四种分布模型的特点规律,并采用海杂波实测数据,对模型进行拟合度检验,实验结果表明,K分布海杂波模型实用性广,能够在不同参数下描述多种海况的海杂波分布规律,为抑制海杂波提高目标检测性能提供了理论依据。 高铮 张安清关键词:海杂波 杂波仿真 机动目标跟踪的非线性算法 被引量:3 2007年 卡尔曼滤波器对线性高斯滤波问题能提供最优解,而对目标运动模型、观测方程等要求的非线性就不再适合,提出了一种机动目标自适应非线性粒子滤波算法-“粒子滤波器”(Particle Filters PF)法,这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型,分析比较了粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的滤波精度、运算量等方面指标。给出了基于典型非线性模型的算法仿真,仿真结果表明粒子滤波新方法优于EKF对机动目标跟踪。 于国桥 张安清雷达机动目标跟踪的卡尔曼粒子滤波算法 被引量:6 2012年 为解决不敏粒子滤波算法对雷达机动目标跟踪实时性差和跟踪起始阶段收敛慢的问题,引入卡尔曼粒子滤波算法。通过坐标转换将实际的极坐标雷达观测数据转换为直角坐标数据,然后用线性最优的卡尔曼滤波器估计粒子状态先验概率密度,最后用非线性最优的粒子滤波器精确估计目标状态后验概率。仿真实验表明,与不敏粒子滤波相比,卡尔曼粒子滤波以牺牲较少精度(减少约6%)的代价,实现机动目标跟踪的实时性(约为前者的1/5),起始阶段收敛性更好。 郑润高 张安清关键词:机动目标跟踪 收敛性