机动作战地空导弹载波相位差分定位模型研究

地空导弹部队在防空作战中,导弹火力单元要按上级的命令适时机动,需要对所在位置进行精确定位并及时上报上级单位,以便尽快组成新的雷达网继续参加战斗。根据GPS测距和差分GPS定位原理,利用载波相位差分设备把采集的载波相位发送给用户站进行求差解算坐标,得到机动作战导弹火力单元的位置坐标。根据载波相位差分定位GPS载波相位差分接收机技术成熟,成本不高,适合机动作战导弹部队应用。通过编制相应的模型软件,以及加入通信接口,便可用于导弹火力单元雷达站址的快速定位。     

基于PIC系列单片机的迫弹电子时间引信控制系统设计

介绍了迫弹电子时间引信控制系统的电路组成、工作原理及其功能,并以PIC16F873A型单片机作为控制器核心,对引信的工作过程进行控制,提高了引信的安全性和可靠性。     

航空核辐射侦察信息更新率分析

分析了航空核辐射侦察信息的时序关系,结合相关测量设备的发展现状,认为更新率应以水平定位信息为准。分析了侦察过程中定位设备的各种工作状态,指出了其最优工作状态。最后在此工作状态下依据现实可用的定位设备给出了信息更新率。     

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。     

电子对抗对空侦察雷达阵地配置优化研究

针对电子对抗对空侦察雷达阵地优化配置问题,通过分析雷达站的侦察范围与定位条件,提出双机定位和三机定位的最优配置模式,分别建立双机定位和三机定位的最优站距、定位纵深、配置间隔、阵地高度等相关参数的计算模型。通过对电子对抗对空侦察雷达阵地优化配置问题进行实例计算,表明模型实用、有效。     

基于深度置信网络的火炮炮口振动预测研究

火炮炮口振动数据准确预测后,可以对火炮随机振动误差进行补偿,对高机动条件下提高装备火控系统的精度具有重要意义。机器学习方法的进步为提高数据预测精度提供了有效途径。提出一种基于深度置信网络的火炮炮口振动预测模型,通过定义阶段、预处理阶段、训练阶段、测试阶段和评价阶段5个阶段,对火炮炮口振动数据进行了预测。结果表明,深度置信网络对炮口振动数据预测可以根据历史数据提取更丰富的数据特征,相较于传统BP神经网络,可以达到更好的预测精度。     

基于事件的视觉SLAM综述

事件相机是一种生物学启发的新型视觉传感器。不同于传统相机输出强度图像帧,事件相机检测每个像素点的亮度变化,当亮度变化超过某一阈值,产生包含像素位置、时间戳及变化极性的像素级事件输出。同步定位与地图构建(SLAM)是一种让机器人独立估计自身位置并同步增量式地构建周围环境地图的技术,使用传统相机进行SLAM已经是一个成熟的话题,但在高速、高动态范围等挑战性场景下,传统图像帧易产生运动模糊。事件相机具有低延时、高时间分辨率、高动态范围等优秀特性,可以在SLAM领域弥补传统相机的不足,但“事件”这种非常规的异步输出形式导致了处理范式的转变。首先介绍了SLAM技术的基本流程,其次介绍了DVS、ATIS和DAVIS三种典型的事件相机,列举了基于事件的SLAM性能评估方法,梳理了事件寿命估计、时间平面表示、事件帧表示等事件数据的不同处理方式,然后回顾了事件相机在国内外视觉SLAM领域的应用研究并进行了总结和对比,最后对基于事件的视觉SLAM技术作了总结并展望了其未来发展趋势。综述表明,事件相机可以进一步拓宽视觉SLAM的应用场景,但新的数据形式和尚不成熟的硬件体系限制了基于事件的SLAM的发展。未来基于事件的SLAM可以围绕以下主题开展进一步研究:新的基于事件的传感器的研发、新的处理事件数据的方法、基于事件的SLAM与深度学习的结合以及基于双目事件的SLAM。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

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。     

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。