频域匹配滤波-FFT联合捕获算法北大核心

频域匹配滤波法利用FFT-IFFT完成时域伪码的快速相关,提出频域匹配滤波-FFT联合捕获法,该方法在频域匹配滤波法的基础上对相关结果进行二次FFT运算。通过仿真结果可知,在相同条件下得到的相关峰值高于频域匹配滤波法的相关峰值,提高了多普勒频率的估计精度,在信噪比大于-14 dB时捕获概率能达到0.988。由此可见,频域匹配滤波-FFT联合捕获法在估计精度和捕获概率上优于传统的频域匹配滤波法。     

一种面向无人侦察机的通信受限干扰源跟踪方法

复杂战场环境中无人侦察机对干扰源的跟踪面临着信号干扰能量强、干扰源数量多、信道容量受限制、通信信道被攻击等难点。为提升无人侦察机对干扰源的跟踪能力,提出了一种从测向直接到跟踪的两段式干扰源跟踪方法。首先,对干扰源的动态、无人侦察机集群的观测模型和信道模型进行建模;其次,阐述了基于集贝叶斯滤波器的从测向直接到跟踪的两段式干扰源跟踪方法,通过规避定位过程,减少跟踪误差;再次,对通信受限信道模型进行了建模,并将其引入到所提出的方法中,实现了对通信受限时干扰源跟踪的一体化表征及求解;最后,采用仿真实验验证了所提方法的可行性与优越性。研究可为无人侦察机对干扰源的跟踪提供新思路。     

开口金属腔体对强电磁脉冲的耦合效应

为了评价腔体开口因素对核电磁脉冲(High-amplitude Electro Magnetic Pulse,HEMP)和高功率微波(High Power Microwave,HPM)破坏效能的影响,采用CST电磁计算软件建立强电磁脉冲的孔缝耦合模型,研究孔缝的位置、大小以及长宽比对HEMP和HPM耦合效应的影响。结果表明,孔缝的位置、大小及长宽比对HEMP的耦合效应影响较大,合理控制孔缝的位置、大小以及长宽比能在一定程度上削弱HEMP的破坏效能。对于HPM,相同条件下其耦合效应要明显强于HEMP。在孔缝达到一定尺寸后,其大小和长宽比对HPM的耦合效应影响较小,仅孔缝位置会带来较大的影响。当开口平面与HPM入射方向平行时,耦合效应最弱,但此时耦合进入腔体内的能量还是很容易达到多种电子元器件的电磁损伤阈值级别。     

基于矢量分配的组合导航容错联邦滤波算法

针对高动态环境下飞行器组合导航系统因不确定故障导致导航精度下降的问题,提出了一种基于矢量信息分配的容错联邦滤波算法。设计矢量形式的故障检测函数,对各观测量进行单独的故障程度划分,克服了将故障子系统所有观测量同时隔离的缺陷;根据观测量是否异常,重构时变量测噪声矩阵和信息分配矢量系数,对子滤波器的状态变量进行信息分配,在隔离故障子系统异常观测量的同时,最大限度地利用正确观测信息。仿真结果表明,采用该算法能够充分发挥各导航子系统的优势,极大提高了导航子系统信息利用率,具有较高的精确性和容错性。     

基于双层粒子滤波的多传感器多目标TBD算法

针对多传感器多目标检测跟踪问题,提出了一种多传感器多目标双层粒子滤波检测前跟踪算法。算法采用双层粒子滤波结构,在目标检测层中采用量测消除法对多目标逐一检测,形成目标跟踪子粒子群,在目标跟踪层中采用二次重采样的方法对粒子群中粒子分布进行修正,在跟踪过程及时发现并剔除虚假目标。仿真结果表明算法的有效性。     

高超声速滑翔导弹气动参数自适应跟踪建模

针对高超声速滑翔导弹跟踪中状态模型构建问题,研究基于制导变量变化规律的气动参数建模方法。对气动参数进行分析,指出传统建模方法的缺点。在假设制导变量服从一阶时滞过程的前提下,利用线性化的气动系数推导气动参数模型,通过分析不同飞行状态下的模型变式,证明模型对目标机动具有自适应性。对模型中未知参数的取值问题进行讨论,实现模型与飞行状态的自适应匹配。仿真结果表明：当目标发生机动时,所提模型性能明显优于传统模型。同时,在不同滤波器参数条件下的仿真结果进一步证实了模型的有效性。     

基于UPF的WNN学习算法及其应用

为改善小波网络(WNN)的非线性建模能力,提出一种基于改进无迹粒子滤波(UPF)的WNN学习算法。算法先引入最小偏度策略减少无迹变换(UT)的Sigma采样个数,改进无迹Kalman滤波(UKF);再用改进UKF算法选取粒子滤波的重要性密度函数,构成新型UPF;最后,将SUPF作为WNN的学习算法进行训练和测试。实验表明,基于新采样策略UPF与基本UPF的WNN模型精度总体接近,但速度更快,效率更高,某型军用飞机气动力建模也验证了算法的有效性与可行性。     

目标协同跟踪系统图像监控软件流程设计

为更好地对复杂战场环境下敌方目标运动状态作出精确估计并实施精确打击,提出了构建基于多传感器的目标协同跟踪系统的设计方案。设计的系统主要由可见光无人传感器平台、指挥控制中心、传输设备组成,重点阐述了指挥控制中心图像监控软件设计流程。该系统的设计为进一步研究基于微波、毫米波、红外、可见光等混合多源传感器的目标协同跟踪系统提供一定的参考价值。