光学阵列器件的慢刀伺服车削加工技术

慢刀伺服技术是相对于快刀伺服提出的方法.采用C轴、X轴、Z轴联动的方法在极坐标或圆柱坐标内进行加工.光学阵列如微透镜阵列、微反射镜阵列在高速数据、声音和视频信号传输中具有重要作用.将光学阵列看作一个自由曲面,使用慢刀伺服车削技术一次加工成形,可以解决传统加工中将光学阵列分块加工后拼装和调整的困难.但是由于光学阵列表面形状复杂,其表面法线的突变可能会使机床运动超出伺服轴执行能力.根据慢刀伺服加工技术的特点,建立了伺服轴执行能力限制曲线,研究了不同刀具半径补偿方式对加工的影响.实验结果表明,根据机床伺服轴执,厅能力合理选择刀具半径补偿方式可实现微光学阵列器件高精度加工.     

SINS/北斗/GPS组合导航系统研究

对SINS、北斗双星定位系统以及GPS全球定位系统三者的组合进行了研究.应用联邦自适应卡尔曼滤波技术实现了SINS、北斗和GPS的组合导航,建立了组合导航系统的数学模型,并针对系统产生的量测延时和异步问题给出了较好的解决方案.最后对系统进行了仿真试验,仿真结果表明该组合导航系统具有较高的精度和容错性能,此方案具有较好的工程应用价值.     

基于滤波相关器技术的GPS接收机抗多径干扰研究

通过分析多径干扰引起的GPS接收机伪距测量误差影响,从GPS接收机内部鉴别器入手,详细介绍了一种以窄相关为基础的滤波相关器(strobe correlator)技术.通过仿真分析表明,滤波相关器可以显著抑制多径引起的误差,优于一般的窄相关技术.该技术应用于各种舰船卫星导航定位接收机,有效解决了因多径干扰影响而导致高程数据异常问题.     

线性/非线性系统混合滤波

针对采用混合坐标系的跟踪系统,提出线性/非线性系统混合滤波方法(SRUKF-KF算法).该方法用SR-UKF估计系统状态空间模型中的非线性部分,用SR-KF估计其线性部分,提高了线性部分估计的精度和运算效率.仿真结果表明,该方法具有较强数值稳定性,较高估计精度和较好的实时性.     

基于分形滤波的能量检测方法

能量检测是认知无线电频谱感知的有效方法,但在低信噪比情况下检测概率明显下降。提出了基于分形滤波的频谱感知能量检测方法。基于分形滤波可以有效抑制噪声的特点,该方法先对接收信号进行分形滤波,以其能量值作为检测统计量,进行能量检测。仿真结果表明,通过基于分形滤波的能量检测和直接进行能量检测方法对比,滤波后信噪比在下降7 d B时仍然满足90%以上的检测概率。此外,该方法对不同调制信号均具有较好的适用性,在噪声不确定情况下仍然具有较高的检测概率。     

基于多通道DMF的高动态信号捕获

为解决靶场对高动态目标测量中存在的信号捕获难题,依托传统的直扩-码分多址信道,探讨了采用多通道数字匹配滤波方法进行高动态目标信号捕获的原理;在对平均捕获时间、捕获概率和虚警概率等动态信号捕获等性能指标进行分析的基础上,提出了高动态目标信号的捕获方法。将多通道数字匹配滤波技术应用于高动态目标的信号测量,在保持较高抗干扰特性的同时,可以缩短多普勒频移捕获的完成时间,为在靶场精确测量高动态目标提供了可靠的技术手段。仿真结果证明了该方法的有效性。     

超连续谱激光光源研究进展

高非线性光纤制造技术的成熟和光纤激光器性能的提升,极大地促进了超连续谱光源的快速发展,以光纤为非线性介质的超连续谱的产生成为当前研究热点。从可见光、近红外和中红外3个不同波段,综述了超连续谱产生的技术方案与最新进展。当前,可见光和近红外波段的超连续谱光源输出功率已经突破百瓦量级,并出现了多芯光子晶体光纤、光纤放大器和随机光纤激光器产生超连续谱等众多新方案;以氟化物光纤和亚碲酸盐光纤为非线性介质的中红外超连续谱,输出功率也突破了十瓦量级;在光谱拓展方面,以硫系光纤为非线性介质的超连续谱,输出光谱已扩展到12μm以上。     

低频弱目标检测方法研究

低频工作状态的声纳波束指向性模糊、噪声干扰背景强,致使探测中空间分辨力差、弱目标易被噪声掩盖。因此,针对突破瑞利限、抑制干扰的需求,运用对空间指向更敏感的方位检测来解决该问题。理论推导了任意阵型下窄带信号的方位概率密度函数,数值分析了均匀线列阵方位检测的虚警概率和检测概率。海上试验数据的实际运用结果表明:该检测方法具备波束超分辨能力、对低频高噪声抑制效果明显,有利于发现低频弱目标,具有较高的实用价值。     

多速率交互式多模型粒子滤波研究

由于粒子滤波的算法原理,其计算量很大.研究了针对机动目标的交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)算法和多速率交互式多模型(MRIMM)算法,提出了多速率交互式多模型粒子滤波器(MRIMMPF)算法.该算法是在交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)的基础上引入多速率技术,期望在保持IMMPF的性能同时能够减少因为粒子滤波带来的计算量;最后通过和一搬基于EKF的IMM算法、IMMPF算法的比较,验证了该算法的有效性.