基于强跟踪扩展Kalman滤波的X射线脉冲星导航定轨精度研究

为提高X射线脉冲星导航定轨精度,依据脉冲星导航原理,建立了X射线脉冲星自主导航系统的状态方程和观测方程,提出用强跟踪扩展Kalman滤波（Strong Tracking Extended Kalman Filter,STEKF）替代扩展Kalman滤波,并对3颗脉冲星卫星运行的位置和速度估计进行了仿真实验。仿真结果表明：STEKF具有使滤波器能够自适应地校正估计偏差并迅速跟踪状态变化的能力,有效地提高了卫星运动状态的估计精度和数值稳定性。     

追忆苏联大型导弹试验与航天测控船

20世纪50年代,美、苏两个超级大国在宇宙空间研究方面展开了激烈竞争,航天测量船作为陆上测量站的海上延伸受到了双方的高度重视。美国先后建造过23艘航天测量船,以油船、商船     

高动态环境下GPS信号跟踪算法

在GPS导航定位系统中,高动态环境下产生的多普勒频移直接影响接收机跟踪性能.为了克服多普勒频移影响,对高速飞行旋转体GPS接收机跟踪环路进行研究.根据高速飞行旋转体GPS接收机载波信号的数学模型,提出在GPS接收机跟踪环路建立包含姿态信息的载波信号卡尔曼滤波模型,并对环路的跟踪性能进行MATLAB仿真.结果表明,此算法的跟踪环路带宽窄,能有效抑制噪声干扰,较好地实现了对旋转信号的跟踪.     

在线构造Toeplitz矩阵对相干信号DOA估计

针对相干信号源的DOA估计问题,提出了一种基于最大特征矢量在线构造Toeplitz矩阵解相干的方法。通过接收到的数据,实时构造基于最大特征矢量的Toeplitz矩阵来估计相干源的DOA,它无需估计数据的协方差,计算量小,不损失阵列孔径。相比常规的解相干算法,在小快拍和低信噪比情况下,具有更好的估计性能,理论分析和仿真结果验证了该方法的有效性。     

书讯

由青岛海军潜艇学院夏佩伦教授编著的《目标跟踪与信息融合》一书,于2010年4月由国防工业出版社出版。该书介绍了军事应用背景下目标跟踪和信息融合的主要问题、理论和技术。全书共分8章。第1章探讨多传感器目标检测的数据融合,主要     

基于最小负载的相控阵雷达自适应数据率更新算法

提出了一种基于最小负载的相控阵雷达自适应数据率更新算法.该算法基于交互多模型(IMM),以雷达负载最小为准则,推导出新息协方差矩阵和时间间隔T的函数关系,通过求取该函数在一定范围内的极小值,得到使雷达负载最小的时间间隔.仿真结果证明了该算法能够保持雷达负载最小的条件下,根据目标的运动情况自适应的改变跟踪时间间隔,目标机动时预测误差明显小于固定时间间隔目标跟踪算法.     

逆系统空空导弹控制器设计(英文)

利用非线性控制的逆系统方法,设计了导弹质心运动动力学系统的控制器。该控制器通过对弹道坐标系下导弹的切向过载和法向过载的控制,使导弹在控制系统中的速度、弹道倾角和弹道偏角输出信息渐近跟踪制导指令,以实现空空导弹对攻击目标的打击。仿真结果表明,导弹的质心运动参数以较高的精度快速跟踪制导指令,系统性能良好。     

基于滑模自适应鲁棒控制的四旋翼飞行器轨迹跟踪

针对四旋翼飞行器的稳定性在实际应用环境中会受到不同程度的破坏,不易对其进行高精度轨迹跟踪,提出一种滑模自适应鲁棒控制算法.系统整体采用内外环控制思想,将位置部分作为外环子系统,将姿态部分作为内环子系统,对两部分分别进行控制器的设计;通过运用李雅普诺夫稳定性分析判断控制算法是否能够使系统最终达到渐进稳定;最后进行仿真和实验研究,通过仿真和实验结果证明了此算法的有效性和优越性.     

用于纯方位机动目标跟踪的机动探测法

假设目标在某时刻发生折线机动,并且目标在机动前后都是做匀速直线运动。所提出的机动探测算法通过探测这种变化得到探测时刻。这种算法是基于对方位预测误差的均值变化进行分析的。然后估计出目标机动时刻,并从机动时刻起重新设置滤波器,估计出目标机动后的运动参数。典型的机动TMA态势仿真结果表明,该算法对于一般的目标折线机动可以有效地进行跟踪。     

解密“蓝军跟踪系统”

在军事演习中,美军习惯把己方称为蓝军、把假想敌称为红军。因此,美军把研制用来跟踪己方部队的系统命名为“蓝军跟踪系统”(BFT)。该系统的全称为“21世纪部队旅和旅以下战斗指挥系统——蓝军跟踪”(FBCB2一BFT)。它是美国陆军作战指挥系统(ABCS)的重要组成部分,能够为旅及旅以下部队提供近实时的指挥控制和战场态势感知信息。“蓝军跟踪系统”虽然并无新兴高尖端技术,但通过对多项已经成熟的技术的组合运用,效果得到极大提高。一、“蓝军跟踪系统”的特点“蓝军跟踪系统”的出现,是现代信息网络通信技术和GPS精确定位系统在指挥控…