基于CUDA GPU的多摄像机场面航空器识别加速算法

基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。     

金刚石-安泰——俄罗斯空天防御支柱的现状与未来

金刚石-安泰是俄罗斯最大的军工企业之一,主要从事近程、中程和远程的地空导弹系统,搜索监视雷达系统以及自动控制系统的研发生产。该企业是在俄罗斯2002年颁布的《国防工业体系重组和发展(2002~2006)》目标计划下,根据俄总统普京签署的第412号令,由俄罗斯两大防空系统研制     

防发散无迹卡尔曼滤波自适应网格交互式多模型算法

针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯模型,采用防发散无迹卡尔曼滤波方法和自适应网格的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用。     

高超声速飞行器新息滤波交互式多模型跟踪算法

研究临近空间高超声速飞行器在运动特点,针对强杂波环境下高速、高机动目标跟踪问题,提出用新息滤波减小观测噪声以修正模型概率更新过程的算法。Monte-Carlo仿真结果表明:该算法可以有效减小量测噪声对系统滤波的影响,提高滤波精度,在临近空间强杂波环境下具有较好的跟踪精度,具有一定工程实用价值。     

卫星导航接收机延迟锁定环鉴相器有限字长分析

码相位鉴别器作为延迟锁定环的主要组成部分,其性能直接影响了接收机伪码的跟踪精度。针对输入信号有限字长效应对鉴相器性能的影响,提出一种新的基于信号统计特性的分析方法,分析了归一化早迟幅度鉴相器输入信号有限字长对输出性能的影响。理论分析和仿真结果表明,字长效应在输入信号高信噪比下比低信噪比时明显,随着信噪比的增加,由有限字长导致的伪码跟踪精度损失将增加,而当输入信号采用4bit以上的量化时,字长效应对伪码跟踪性能的影响将可忽略。该结论可用于指导接收机低功耗小型化设计。     

基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。     

变外形航弹离散滑模BTT自动驾驶仪设计*

为提高变外形航弹BTT控制系统对弹翼作动影响的鲁棒性能,提出了一种基于离散滑模控制原理的BTT自动驾驶仪设计方法。建立了航弹BTT控制仿射模型,针对该模型中存在的时变特性与耦合问题,通过反馈线性化方法对原系统进行解耦并离散化处理,将由后掠角采样值误差引起的各动力学系数偏差项作为模型不确定扰动,设计了变外形航弹的离散滑模BTT自动驾驶仪。仿真结果表明,所设计的离散BTT控制系统实现了各通道的解耦控制,对时变参数摄动具有良好的鲁棒性能,验证了对指令跟踪的动态延迟和误差与采样周期有关,实际选取时需综合考虑实际硬件性能与期望的指令跟踪精度要求。     

改进Costas环的GPS载波跟踪环路

针对高动态环境下载波信号会产生较大多普勒频移而导致跟踪环路失锁的问题,对其基带信号进行双向限幅以改进Costas环的鉴相特性。同时,采用叉积型鉴频器,通过频率牵引使捕获后的频差达到跟踪模块的工作范围,并根据对锁相环和锁频环的特性分析及其各自的优缺点,选择锁频环辅助锁相环的复合结构。仿真试验结果表明,在高动态环境下(运动速度1 200 m/s)该跟踪环可以快速跟踪卫星信号,即时误差趋近于0,且当加速度达到40 g以上时,经过该复合环跟踪后的多普勒频移比传统锁相环减小了50%以上。     

基于遗传算法的反导拦截弹助推段自动驾驶仪的设计

针对反导拦截弹助推段一般不进行大机动飞行、弹道相对平直的特点,基于小扰动线性化方程,设计了由阻尼回路、攻角回路和过载回路组成的三回路自动驾驶仪。在理想弹道计算的基础上选取特征点,在每个特征点处将弹体简化为二阶环节来近似。针对待优化参数多、且处于不同控制回路的特点,采用遗传算法对控制器参数进行优化。仿真结果证明所设计的控制器能够很好地跟踪指令信号。     

非均匀杂波环境中基于粒子滤波的无参目标跟踪算法

目标跟踪算法通常包含对参数杂波密度的测量,该杂波密度通常是不均匀的。目前的无参目标跟踪一般是先假设一个先验未知的杂波密度,假设它均匀分布在一个选好的门限内。这和一个包含强杂波密度、多扫描的目标跟踪算法的选通门限有很大的不同。基于此,提出了一个替代杂波密度估计的无参目标跟踪方法,该算法不假设该杂波在选择的门限内。而是建立在对已测杂波密度估计的基础上,重要的是该估计是在后验目标的轨道更新以前就被估计过,即它是针对杂波密度逆向测量的修正估计。仿真结果表明:该算法在强密度非均匀杂波环境中的有效性。