目标通视性检测建模与仿真

在战斗机对地攻击选择武器投放位置以及巡航导弹选择地标点时,必须验证其选择位置的合理性,因此通视性检测是战斗机对地攻击规划的关键技术之一。提出了一种目标通视性检测的建模方法,分析了地形遮蔽盲区构成因素,给出了数字地图处理方法,建立了地形遮蔽盲区计算模型及发现目标概率模型,实现了目标的通视性检测,并进行了仿真验证。该模型为战斗机对地攻击选择武器投放位置和验证导弹地标点选择合理性提高了方法。     

Walker星座自主定轨误差分析

通过对Walker星座中卫星间的相对运动进行分析,给出星间相对距离的解析表达式及其对轨道根数的偏导数,直观地描述在同轨道面和异轨道面的星间观测对轨道根数变化的体现情况;根据星座中卫星的相对位置,提出合理的约束条件和平差方法,利用星间测距网实现星座的整网定位;通过仿真算例,比较在不同情况下,采用合适的整网定位方法对轨道根数的系统误差和随机误差修正的情况。     

基于星上天线仰角约束的星间可视卫星集解析算法

星座自主导航需要对星间可视性规律做定量分析,可为进一步研究星间自主组网策略以及星间网络拓扑设计提供理论依据,同时星上自主建立星间链路需要卫星已知其可视卫星集合,因此有必要研究星间可视性解析算法.建立了基于星上环带天线仰角约束的星间可视性判定模型,结合星座几何特性以及卫星运动规律,以时间为变量,推导了卫星在运动过程中对同...     

应用改进遗传算法优化天基光学监视平台轨道

针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道倾角进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约1个量级。     

基于平均可工作概率的星间链路整网抗干扰性能评估方法

导航战条件下的全系统自主导航运行是卫星导航系统星间链路建设的重要目标之一。对星间链路在导航战情况下的工作性能进行准确评估具有非常重要的意义。星间链路的整网抗干扰性能与单星抗干扰能力、星间信号体制、建链策略、网络体制等多种因素均有关系,比较复杂,从而为其准确评估带来很大困难。为准确评估导航战条件下星间链路的整网抗干扰性能,对影响星间链路整网抗干扰性能的各种因素进行分析,并在此基础上对整网抗干扰性能评估场景进行建模设计。提出了以干扰场景遍历条件下的平均可工作概率为指标的星间链路抗干扰性能评估方法,定义了可用率评估指标体系,从而使准确、定量评估星间链路整网抗干扰性能成为可能。     

运用动态规划的智能卫星集群星间通信路由算法

通过建立智能卫星集群网络模型,把智能卫星集群星间通信路由问题转换为时延最短路径问题,进而提出一种求解此问题的智能卫星集群星间通信路由算法.该路由算法采用动态规划策略分阶段规划智能卫星集群两个成员之间的星间通信路由,在每个规划阶段,负责发送数据的智能卫星自主调用一种星间通信路由静态规划算法,以求出其在当前时刻的后继卫星来...     

一种新的卫星导航星间链路测距体制及其定轨性能分析

现有的GPS星间链路轮询时分测距体制未针对定轨性能进行优化。对轮询时分测距体制进行改进,提出了一种新的分组时分测距体制,通过对整星座所有卫星进行分组测距来提高星间测距链路数量,从而提高星地星间联合定轨精度。以整星座平均定轨精度最优为目标,提出了两步优化算法,得到星间总测距链路数最多的卫星分组,使每组内卫星的星间测距DOP值最小。仿真结果表明,采用优化算法得到的最优分组时分测距方式对卫星定轨精度有明显改善。     

星间激光通信系统粗精复合扫瞄技术研究

星间激光通信系统主要分为捕获,瞄准,跟踪(APT)技术,其中捕获技术是星间激光通信系统实现通信的前提和保障,本文通过对传统凝视-扫描模式下信标光的粗瞄捕获原理,关键技术和工程应用等内容进行了详细的研究,提出了一种粗瞄与精瞄相互结合的螺旋-正弦复合扫描的方法,对该方法扫描过程中的数值分析表明,相比传统的单一粗瞄扫描方式,粗精复合扫描方法的扫描漏扫区域比单一粗扫描漏扫区域小,捕获概率更高,捕获时间短,为星间激光通信扫描捕获过程提供了一种新的扫描方式,具有重要的意义。     

基于改进遗传算法的天基光学监视平台轨道优化

针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约一个量级。     

RDWT和NVF的自适应彩色图像水印算法

提出一种基于冗余小波(RDWT:Redundant Wavelet Transform)和噪声可见度函数(NVF:Noise Visibility Function)的彩色图像水印嵌入新算法,该算法利用主体图像的稳态广义Gaussian模型描述图像的局部特性,建立了水印信息的加权系数计算公式。在水印嵌入过程中先对主图像在YIQ空间的Y分量进行RDWT变换。同时利用NVF函数对经过加密变换的水印进行加权处理,然后利用奇异值分解将水印嵌入到变换域复杂纹理和边缘区域。实验结果表明该算法在保证水印不可见性的同时能很好地抵抗多种几何攻击和图像处理攻击,实现了水印鲁棒性、不可见性和容量的统一。