基于Coherent Point Drift方法的SAR图像散射中心匹配

散射中心匹配是当前散射中心用于SAR图像目标识别的一个主要技术途径.散射中心匹配的难点在于散射中心特征存在的误差和缺失.Coherent Point Drift (CPD)方法从概率密度估计的角度解决点模式匹配问题,能够较好地考虑散射中心的误差和缺失.本文将CPD方法用于散射中心匹配,并在此基础上引入车辆目标SAR图像方位角估计先验信息和散射中心属性信息,以提高散射中心匹配的准确性和稳健性.MSTAR数据实验说明了该方法的有效性.     

无数据依赖智能技术在机动伴随防空传递对准中的应用

由于机动伴随防空武器系统应用场景的特殊性,难以准确建立适应多变工况的挠曲变形模型,无法保证主子惯导传递对准的精度。为解决这一问题,采用无数据依赖智能技术,将传递对准数学模型中的挠曲变形模型由神经网络代替,神经网络的连接权系数扩充为传递对准模型的部分未知变量,使用非线性卡尔曼滤波对模型所有变量进行实时估计,从而获得主、子惯导之间的失准角,基于主惯导姿态信息进而完成行进中的高精度传递对准。仿真实验表明,该方法能在很短时间内估计出失准角,完成导弹惯导的高精度初始姿态装订。     

车载惯导大倾角导航姿态误差的理论分析北大核心

为了分析车载惯导大倾角下的导航姿态误差,提出了大倾角状态下转台方位轴不铅垂度是导航姿态误差的误差源;推导出车载惯导大倾角工作时导航姿态误差与惯导姿态角及转台不铅垂度相关的理论公式,并进行了仿真和实物验证。研究结果表明,大倾角状态下惯导导航输出的方位角误差是转台不铅垂度受方位调制后乘以俯仰角的正切值,橫滚角误差是转台不铅垂度受方位调制后除以俯仰角的余弦值,俯仰角误差是转台不铅垂度受方位调制的结果,与惯导俯仰角大小无关,转台存在不铅垂度时,大俯仰角下导航方位角和横滚角误差明显增大。惯导导航姿态误差呈现360°周期变化的规律且与惯导横滚角大小无关。