基于方位角变化率的快速高精度无源定位方法

在分析现有单站无源定位方法优缺点的基础上,根据运动平台对固定目标无源定位技术的特点,提出了一种通过方位角变化率信息对观测站与目标间距离进行解算的快速高精度无源定位方法。并通过仿真,验证了该方法是一种高精度、快速的定位方法,具有较强的通用性。其主要应用于机载无源探测设备对地面固定雷达站或其他辐射源定位,从而为引导导弹对其攻击提供必要的数据。     

基于磁强计测量的滚转弹药姿态估计

为了实时获得滚转弹药的飞行姿态信息,提出了一种速率陀螺与磁强计组合的姿态测量方案。该方案采用磁强计获得大地磁场强度在弹体三轴的投影及其变化率,结合刚体转动运动模型,利用最优估计技术获得了滚转弹药姿态信息。与单点测量方法相比,最优估计方法综合了测量信息序列,不会出现反三角函数双值失控现象,并可获得更高精度。仿真表明:陀螺无漂移时,俯仰角、偏航角的解算精度小于0.1°;采用低成本陀螺含漂移时,姿态角的解算精度小于0.4°。     

潜艇适航性监测的卡尔曼滤波器异常数据修正方法

结合潜艇适航性变量监测问题,研究了卡尔曼滤波器的原理和异常行为检测,分析了异常数据对卡尔曼滤波器影响,并通过新息分析和过程信号引入不确定性,给出了一种对异常数据进行剔除并对滤波器进行修正的方法.对潜艇适航性中的横摇进行了数值仿真,给出了经典卡尔曼滤波与改进卡尔曼滤波的对比仿真结果.仿真结果表明:采用改进算法处理,可以有...     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。     

航天器转动惯量参数在轨辨识的最优激励

根据矩阵分析理论研究了转动惯量参数的可辨识性问题,从姿态动力学方程导出关于未知参数的线性回归模型,将回归矩阵的条件数作为参数可辨识度的定量指标,以可辨识度最大为目标函数建立最优控制模型;应用解最优控制问题的伪谱法,计算控制力矩陀螺的指令轨线,使得惯量参数的辨识精度和收敛速度显著提高;在仿真中采用双无迹卡尔曼滤波算法进行参数辨识,结果验证了所提出的最优激励设计方法可以改善参数辨识性能,同时该方法对先验信息误差具有鲁棒性。     

VFD滤波器的导航信道模拟器动态时延模拟方法

针对卫星导航信道模拟器信号仿真中,传统伪距多普勒模拟方法瞬时控制精度差、滤波器资源占用较大的不足,提出了基于拉格朗日插值延迟滤波器及Farrow结构实现的伪距多普勒模拟方法。在分析信道模拟器系统架构的基础上,建立了多普勒模拟方法的模型,包括延时计算模块和可变延迟滤波器两部分。与多速率采样数字延迟滤波器方法比较,该方法滤波器系数个数约为后者的0.2%,并且改变时延特性时,仅需更新1个参数。信道模拟器实测数据结果表明使用该方法伪码多普勒模拟精度可以达到0.1mHz。     

超声波扩频测距及其信道自适应均衡技术

在扩频通讯系统框架中,建立一种新颖的多阵元超声波测距定位系统。从测距系统的仿真结果来看,采用二进制相移键控(BPSK)直序信号数字相关解调技术和基于最小均方算法的超声波接收信道自适应均衡器,不仅可以克服本地载波(相干解调)相位偏移所带来的不利影响,而且可以抑制多径信道噪声干扰和接收信道增益、相位随机漂移对测量精度的影响,从而提高了超声波测距系统的信噪比和分辨率。此外,采用伪随机码扩频解扩方法,容易实现码分多址(只要给安装在大范围测量区域中多个传感器分配相应的伪随机码,就可以方便地辨认出各个区域传感器发出的信号),扩大超声波测距系统的测量范围。     

光纤布拉格光栅的光学特性及其应用

介绍了光纤布拉格(Bragg)光栅的种类和制作,用耦合波理论分析了其基本的光反射性质,包括峰值反射率和反射半高全宽度,结果表明光纤Bragg光栅拥有独特的光反射特性.同时对光纤Bragg光栅在光纤通信、光纤传感器、滤波器等方面的应用进行了介绍和展望,表明光纤Bragg光栅将对整个光纤技术领域产生重要影响.     

极坐标下雷达多目标跟踪及其实现

导出极坐标下雷达多目标跟踪的非线性滤波方程和预测方程 ,获得了稳定和渐近无偏估计 ;采用最优配对法进行点迹与航迹相关 ,避免相关模糊 ;利用记分法进行航迹质量管理 ,并在计算机上实现了多目标跟踪数据处理     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法