一种新的基于特征值分解的双站无源定位算法

在自卫式噪声干扰的条件下,地面制导雷达将无法得到目标的斜距信息,无法实现对目标的定位,此时只有采用雷达组网方式,利用2个或多个雷达站的测角信息来对空间目标进行定位。提出一种基于特征值分解的新的定位跟踪算法,该算法具有计算简单、清晰,运算量小的优点,仿真也表明该算法有较好的精度。     

机动目标跟踪的非线性算法

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.     

北斗导航信号电离层闪烁模拟及其影响

电离层闪烁具有突发性、偶发性和区域性,且难以建模准确刻画。针对电离层闪烁影响下的北斗导航信号复现问题,研究了基于应用伽马分布和零均值高斯分布模型的导航信号电离层闪烁序列生成方法,并基于国防科技大学电子科学与工程学院研制的NSS8000型多体制导航信号模拟器给出了北斗导航信号电离层闪烁模拟的硬件架构。在此基础上,通过中频信号采样和软件接收机处理,分析了电离层闪烁对北斗接收机跟踪环路的影响。结果表明:在相位闪烁指数为0,幅度闪烁指数为0.9时,码环鉴相误差可达0.05 chip;而在幅度闪烁指数为0,相位闪烁指数为0.5时,载波环鉴相误差可达15°,处于失锁的临界状态。     

面向目标对峙跟踪的四旋翼协同编队控制方法

针对多四旋翼编队飞行过程中对地面目标对峙跟踪、几何队形生成、稳固保持和协同抗干扰问题,设计了一种可应对外部环境干扰和气动参数不确定性的多四旋翼主从式协同目标跟踪方法。首先,建立存在外部干扰以及参数不确定性的四旋翼运动学/动力学模型;其次,基于Lyapunov导航向量场设计领航者的对峙跟踪航迹使得领航者以固定对峙半径实现对目标的盘旋跟踪;然后,构造多四旋翼分布式位置保持控制器,为后续姿态控制器构造提供必要的期望指令;最后,针对四旋翼外部环境干扰和气动参数不确定性设计基于自抗扰控制的多四旋翼姿态跟踪控制器。仿真结果表明所提方法可以在局部智能体通信的前提下实现对地面目标的对峙跟踪,显著改善四旋翼编队系统的抗干扰能力,提升干扰环境下多四旋翼编队几何构型的稳固性。     

再入飞行器弹道系数的自适应估计

运用Kalman滤波方法对再入飞行器的跟踪问题进行了分析,在动力学噪声已知的情况下,给出了一种弹道系数的自适应估计方法;在动力学噪声未知时,给出了弹道系数和动力学噪声方差的自适应估计方法。仿真算例表明这种方法是合理有效的。     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。