无人飞行器GPS定位与导航

ＧＰＳ能大大提高无人飞行器系统对无人飞行器的定位与控制能力,电子地图可动态地显示定位结果和飞行器周围的情况,将二者结合起来,即可实现可视化的人飞行器动态定位与导航。     

基于半定规划的无源跟踪最佳传感器选择

在多站测向定位系统中,观测站与目标的几何位置影响目标定位跟踪精度。以目标估计的克-劳美罗下界(CRLB)行列式最大值为优化指标,在考虑传感器自身的探测能力等实际约束的前提下,建立了无源协同跟踪下最佳传感器选择优化模型。提出了一种基于半定规划(SDP)算法将上述组合优化问题转换为凸优化问题,进行优化求解。仿真结果验证了算法的有效性,与松弛算法和随机选择算法相比,基于SDP的传感器选择可以进一步提高无源协同跟踪的精度。     

基于改进近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法

针对现代二次雷达系统通信中存在的Walsh软扩频难以盲解扩问题,借鉴常规扩频解扩方法及聚类分析,提出了一种基于近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法。该方法首先对接收信号进行采样得到目标结构数据集合,并根据统计量估计得出信号时延。然后采用改进近邻传播算法进行伪码集合估计,并得到聚类中心从而得到伪码集合。最后利用已知的Walsh码和信息码的映射关系得到信息序列,完成盲解扩问题。仿真结果表明,在白噪声条件下,可有效解决Walsh软扩频盲解扩问题,性能较同类算法均有提升并降低算法复杂度。     

扩展卡尔曼滤波的最优红外被动制导律

建立了导弹-目标攻击简化数学模型,运用线性二次型理论得出最优随机制导规律.通过建立伪测量方程,运用变增益扩展卡尔曼滤波技术求解了只有角度信号下的导弹被动制导问题.大量的数字仿真表明该导引规律具有收敛快、无偏差、精度高的特点.     

基于LabVIEW的地下震源定位系统设计

针对小区域浅层地下震源定位中,由于震动信号受传输介质复杂、传感器不稳定等因素影响,出现初至波提取困难、震源定位低精度等问题,设计了基于LabVIEW的地下震源定位系统,实现三轴信号合成、基于小波变换的阈值去噪、基于改进的长短时窗(STA/LTA)的初至提取、基于时差技术(TDOA)的联合定位算法等功能模块。结果表明,该软件在10 m×10 m×3 m的区域内,初至特征提取精确到10-4s,定位精度精确到0.1 m,可以广泛应用于爆破定位、信息侦查等领域。     

基于MGEKF的单站无源定位跟踪算法

单站无源定位跟踪技术具有隐蔽性强、设备简单,系统相对独立等优点,有着广阔的应用前景.为了提高定位精度和收敛速度以满足实时化需求,在现有的基于多普勒变化率的单站无源定位算法的基础上.详细推导了基于MGEKF的定位算法以解决EKF算法的不稳定性,并通过计算机仿真比较了两种算法的性能,结果表明MGEKF定位算法提高了定位精度、收敛速度和稳定度,定位结果能够满足实际需求.     

串行通信技术的激光指示器数据传输系统

为实现激光指示器串行数据与PC系统传输,提出了由激光照射器、PC机、数据转换及控制系统以及北斗模块组成的数据处理、传输系统,自动生成观察所和目标坐标,并基于VB6.0的MSComm通信控件功能,编写了控制软件对系统数据进行处理。该系统设计可以显著提高激光指示器数据传输的准确性和效率,更容易实现数据传输的数字化。     

基于加权侦察覆盖指数的无人机侦察航路评价

利用无人机瞬时探测范围和无人机对雷达定位精度构建无人机有效可定位区。综合预定区域目标存在概率和沿侦察航路飞行无人机有效可定位区对栅格侦察覆盖指数,构建加权侦察覆盖指数指标。基于加权侦察覆盖指数,对无人机侦察航路优劣进行评价。     

基于改进平方根UKF双向滤波的单站无源定位算法

针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、稳定性差和收敛速度慢等问题,在结合平方根无迹卡尔曼滤波(Square-Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)以及后向平滑思想的基础上,提出了一种改进SRUKF的双向滤波算法。该算法采用Q-R分解的形式,使用误差协方差的平方根代替协方差参与递推运算,提高了算法的稳定性与运算效率。同时,该算法对状态向量进行扩维,将过程噪声与观测噪声通过非线性系统传播,降低了噪声对滤波精度的影响,并利用当前时刻滤波结果通过Rauch-Tung-Striebel(RTS)后向平滑得到再次前向滤波更高精度的起始值,提高了算法的定位精度与收敛速度。仿真结果表明,新算法在保证实时性的基础上改善了单站无源定位的性能。     

一种基于部分搜索的GNSS模糊度解算方法

为解决LAMBDA算法搜索策略效率不高的问题,提出了一种基于部分搜索的模糊度解算新方法。该方法的解算成功率接近LAMBDA算法,且只需对最后3维模糊度元素采取搜索策略。同时,通过合理设定搜索椭球的大小和搜索策略;大大提高了搜索效率。通过实验对该新算法与Bootraping算法、LAMBDA算法进行了比较分析,进一步验证了该新算法的有效性。