基于非均匀线阵和修正MUSIC算法的DOA估计

研究了基于非均匀线阵的DOA估计问题。提出了利用修正MUSIC算法进行DOA估计,并设计了对称布阵方式。仿真结果表明在对称布阵非均匀线阵中使用修正MUSIC算法,空间谱分辨率高、栅瓣小,且分辨率要高于均匀线阵。本算法获得了较高的空间谱分辨率,提高了DOA估计性能。     

基于采样的非线性滤波方法

在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,分析和总结了扩展卡尔曼滤波、Sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等方法的特点、使用条件以及局限性.介绍了扩展卡尔曼滤波方法并指出其缺陷;介绍了无轨迹卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波等确定性采样方法,并在加权统计线性回归意义下将其归结为Sigma点卡尔曼滤波方法;介绍了随机采样方法-粒子滤波方法,并指出其主要的研究方向.最后,对非线性滤波的发展趋势进行了展望.     

基于相位相关的快速亚像素全局运动估计

为了实现亚像素级图像快速全局运动估计,提出了一种基于相位相关的快速亚像素全局运动估计方法。首先对待计算的两幅图像进行下采样并计算整像素级的全局运动矢量,然后选取两幅图像重叠的部分进行插值,再计算亚像素级的全局运动矢量。最后,将整像素级和亚像素级的计算结果进行加权计算,得出亚像素级的全局运动位移。实验结果表明,文中算法对噪声影响、光照变化和局部遮挡具有较好的鲁棒性,同时能够有效地提高运动估计的精确性和计算效率。     

星箭分离相对位姿摄影测量方法

提出一种基于视觉的星箭分离相对位姿测量方法。在相机内参数已知的情况下,将相机安装于运载火箭,并在卫星上固连不少于6个合作标志,利用相机对合作标志实时成像;基于单目位姿估计的基本原理,采用高效n点渗透与正交迭代结合的方式解算卫星与火箭之间的相对位姿关系。仿真实验结果、半实物仿真实验结果证明了所提测量方法的可行性和准确性。     

地面目标特征识别与无人飞行器位姿估计

针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。     

卫星导航天线阵的载波联合跟踪算法

测量卫星导航信号在天线阵各阵元上的载波相位之差可用于卫星波达方向解算,但传统的各阵元独立跟踪算法在干扰条件下无法实现高精度跟踪且容易失锁。针对此问题,通过将天线阵各阵元的载波相位分解为公共的平均载波相位和低动态的残余载波相位,提出了一种联合载波跟踪算法。该算法利用平均载波相位为每个阵元共有的特点,通过对全部阵元的联合处理来提高其跟踪精度,同时通过缩小环路噪声带宽来提高残余载波相位跟踪精度。理论分析与仿真结果表明,该算法提高了波达方向解算所需的阵元间载波相位差的测量精度及跟踪灵敏度,四阵元天线阵在典型应用条件下,跟踪灵敏度提高4d B,相同载噪比下载波相位差测量精度提高3倍。     

级间设计人机联合探月方案

利用登月飞行器的级间组合设计方法对载人登月飞行器的构造进行设计,在级间方案的论证中分析了不同组装模式对运载火箭能力的需求,建立了航天员和机器人联合探测的载人登月方案。级间组合方法可为应转移飞行器和登月飞行器设计提供另一种思路,根据飞行器级间的不同组合方式对登月飞行器的质量规模进行了初步估算,并对比了不同飞行方案对运载火箭能力的需求,研究可为我国首次载人登月任务方案提供参考。     

地球模型偏差对远程弹箭弹道仿真的影响及修正

针对地球模型精确度影响远程弹箭弹道仿真的问题,分析了地球模型偏差对弹道仿真精度的影响并加以修正。采用总的地球椭球系,在已有弹道模型的基础上,分析了垂线偏差的产生机理及其对定向定位参数的影响,并由此得出弹道几何偏移随定向偏差的变化规律,研究了引力加速度初值偏差对弹道的误差累积,并对由水准面不平行性造成的实际落点高差进行了理论推导。对比仿真算例表明,考虑地球模型偏差影响的仿真结果与不考虑的情况下差别较明显,在远程条件下对弹道仿真精度的影响不容忽视。     

一种强干扰环境下的相干弱目标DOA估计算法

提出了一种强干扰环境下相干弱信号的DOA估计算法。该算法通过修正的Toeplitz矩阵实现了对相干弱信号的解相干,然后将强干扰信号对应的特征矢量从信号子空间中剔除,最后利用MUSIC算法对弱信号进行DOA估计。所提算法不需要预知强干扰信号方位信息,对非平稳噪声有较好的抑制性能。此外,相对JJM算法,该算法具有更高的估计精度和正确概率,对强干扰信源具有更好的抑制性能。     

鲁棒四元数无味卡尔曼滤波算法在组合导航姿态估计中的应用

针对SINS/GPS直接式组合导航姿态估计中,GPS信号易受外界干扰而引入污染观测量等问题,提出基于Huber的鲁棒化四元数无味卡尔曼滤波算法。通过研究在四元数无味卡尔曼滤波算法中引入Huber鲁棒化框架,对原算法的量测更新进行修正,增强滤波算法的鲁棒性与稳定性。以SINS/GPS位置松组合为应用背景,在不同仿真环境下,验证提出算法对姿态信息的估计效果。试验结果表明:与原算法相比,该算法具有更好的鲁棒性和稳定性。