军械工程学院电子与光学工程系, 石家庄 050003
针对地面防空**系统中多传感器分配问题, 首先研究基于Cramér-Rao下限的多传感器跟踪分配模型, 根据目标跟踪过程的特点将Cramér-Rao下限引入分配模型, 使得在进行跟踪分配时无需考虑目标跟踪滤波算法的选择, 同时通过细化约束条件使模型更加贴近实际作战情况。利用离散粒子群优化算法求解模型, 通过改进其搜索策略以及惯性权值和加权因子提高算法准确性与时效性, 给出了模型的求解步骤。关联仿真结果表明该分配方法的可行性, 并通过对比算法求解模型验证了改进DPSO算法的快速准确性。
多传感器管理 传感器-目标分配 Cramér-Rao下限 离散粒子群优化算法 multi-sensor management sensor-target assignment Cramér-Rao low bound DPSO algorithm
1 中国科学院 光电技术研究所, 成都 610209
2 中国科学院 自适应光学重点实验室， 成都 610209
3 国防科学技术大学 光电科学与工程学院， 长沙 410073
针对光子数足够多的情况，利用Cramér-Rao理论研究了在选取离焦作为附加像差时，不同的待测波前和目标对最佳离焦量选取的影响。结果表明: 在点目标情况下，像差的大小和空间频率对最佳离焦量的影响不大；而在扩展目标情况下，最佳离焦量虽然与待测像差的空间频率关系不明显，但随着待测像差峰谷值的增大而增大。最佳离焦量与目标的结构有关而与其扩展程度关系不大，成像时目标上各点的干扰越大，最佳离焦量越大。
波前传感技术 最佳离焦量 Cramér-Rao下限 相位差法 wave-front sensing optimum defocus Cramér-Rao lower band phase diversity
