摘要：传统变结构多模型方法(VSMM)在处理高机动目标状态估计问题和大观测误差时存在因模型集合与真实模式匹配欠佳导致估计质量下降的问题.本文结合最小信息熵准则(ME)提出一种反馈式变结构多模型融合算法(MEVSMM),将在所有模型相关的在线估计信息进行反馈,进而选取状态估计分布信息熵最小的模型集作为当前有效模型集,计算多模型估计结果;结合粒子滤波算法(PF)和设计擂台赛算法(CM),构造了易于工程实现的次优算法(PF–MEVSMM).理论分析与仿真表明,与传统VSMM算法相比,本法具有模型集更精简、有效,融合估计结果鲁棒性更强、精度更高的优点.

摘要：近年来,太空态势感知在军用和民用领域都得到了越来越多的关注。天基逆合成孔径雷达(SBISAR)能够实现对空间目标的高分辨成像,支撑部件提取、姿态估计、类型识别等后续任务,是太空态势感知的重要工具。然而,在SBISAR成像场景下,平台与空间机动目标间存在复杂的相对高速运动,传统距离-多普勒成像方法不再适用,必须进行运动补偿。本文针对高速径向速度下传统“停—走—停”模型失效、长相干积累时间内目标转速不一致的两个典型误差来源,分别设计了脉内运动及脉间运动补偿算法。首先,建立SBISAR成像的信号模型。然后,基于最小熵准则构建参数估计代价函数,通过估计目标对应回波信号的调频率,构造补偿项进而实现脉内补偿。同时,建立图像熵代价函数,在估计转动参数后,完成对目标转动的空变相位补偿。所提算法有效解决了天基高速机动背景下传统距离-多普勒成像方法的距离像展宽、方位散焦问题,实现了SBISAR对空间目标的高分辨成像。通过基于仿真数据的实验分析,验证了所提算法的有效性。

摘要：针对多维非高斯系统提出了最小熵控制方法,控制的目标是使系统的非高斯输出概率密度函数跟踪一个已知的联合概率密度函数.首先,根据系统模型和辅助映射,构建了系统状态、跟踪误差与扰动输入之间的泛函算子模型,然后基于梯度算法设计了递归的次优控制律,最后通过仿真验证了最小熵控制算法的有效性.

摘要：提出了一种包络相位联合自聚焦运动补偿算法,解决了机载高分辨合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)成像过程中复杂的运动误差问题。该方法不但可以实现对高阶运动误差的估计,而且可以同时补偿包络和相位误差。通过对运动误差进行归一化多项式拟合建立关于运动误差多项式系数的最小熵优化方程,同时利用阻尼牛顿法对其进行求解,实现高效精确的多项式系数估计。另外,设计了交替联合自聚焦算法,以实现对较大运动误差的精确估计。最后,应用实测机载聚束SAR数据验证该方法的有效性和优越性。

摘要：包络对齐是逆合成孔径雷达(ISAR)运动补偿的关键技术之一。利用相邻目标回波包络之间的高度相似性,该文提出了基于凸泛函准则的包络对齐算法的设计思想。理论分析表明,目前常用的互相关以及最小熵等包络对齐算法都可用该准则进行归结。在此基础上,进一步提出了一些其他类型的包络对齐算法。基于外场实测数据的处理结果表明,基于凸泛函准则的包络对齐算法能够较好地实现包络对齐,成像结果与互相关、最小熵方法相当,从而验证了这些包络对齐算法和凸泛函准则设计思想的有效性。

摘要：本文设计了一种新的多载波线性调频(LFM)雷达波形,使得相邻载波间采用了极性相反的调频率来保证子载波间良好的正交性。基于这种多载波雷达波形,分析了静止目标和运动目标的回波处理方法以及其中的一些关键问题。最后,利用各子载波与多普勒频移间的特殊关系,提出了基于子载波初次估计和最小熵值法二次估计的联合速度估计方法。通过理论分析和仿真实验证明该方法运算量少,灵活简单,具有一定的稳健性。

摘要：近期,由于冷启动和边信道等多种新型密码攻击破坏了原有方案的安全性,设计出抗泄漏的密码学方案就成了一个迫切需要解决的问题。设计了一个抗泄漏的基于身份的加密方案,在平方判定性双线性Diffie-Hellman困难问题假设的基础上证明了方案的安全性,并且可以获得较短的公钥长度。另外通过具体抗泄漏性能分析可以得到系统能容忍的密钥泄漏量可以接近密钥长度的一半,即相对泄漏率接近于1/2。

摘要：运动目标检测有两大难点,即光照变化的影响以及阴影对运动目标准确提取的影响。为了克服光照及阴影的影响,提出了基于一维不变性图像的背景模型,更新了最小熵投影角度,设计了运动目标检测的新算法。以交通运输领域为例,将该算法和多层前景算法、边缘检测算法进行对比,通过实验验证了该方法在检测运动目标时能够克服光照变化影响,并有效抑制阴影。

摘要：汉明空间上的向量距离是用向量差值的汉明重量来定义的,普通向量空间上的向量距离是用向量差值的功率来定义的,汉明空间上的安全概略构造方法并不适合普通向量空间上安全概略的构造。研究了普通向量空间上安全概略的构造问题,提出了模糊向量空间的概念,并给出了在空间上构造安全概略的方法,重点讨论了多元素一维模糊向量的安全概略构造,从最小熵损失的角度分析了其安全性,给出了其最小熵损失的上界和下界。通过仿真实验结果表明了安全概略构造算法的可行性。

摘要：设计并实现了一个用于图像预测编码的预测器。在图像压缩中，预测器是影响整个图像压缩比以及图像质量的关键环节。为了提高预测器的性能，本文结合了线性与非线性预测器的设计方法，首先对图像像素及其邻域像素之间的相关性估计值进行统计计算．确定该预测器的最佳阶数为四阶，接下来以预测差值的最小均方差标准和差值图像的期望值恒为零的约束为前提，同时对邻域模板的平坦程度加以分类，统计分析各类图像得出大量实验数据，最终设计出性能较好的四阶预测器。由于该预测器应用于星载图像的压缩．其预测系数在设计时兼备了便于硬件实现的特点。