一种跳码直扩通信技术体制探讨

针对传统直扩通信技术体制在军事通信应用中存在的不足,提出了一种新型跳码直扩通信技术体制及其扩展型跳码/跳频混合扩谱通信技术体制,分析了其基本性能,该体制可望解决常规直扩通信技术体制中的一些难题,提高军事通信中直扩通信系统的反侦察能力。     

基于Gram-Schmidt正交化算法的水下目标回波检测

提出了一种基于Gram-Schmidt正交化算法的水下目标回波检测方法.该方法利用Gram-Schmidt正交化算法实现对干扰背景的预白化,通过归一化匹配滤波器可完成对水下目标回波的检测.对仿真数据和实验数据的处理验证了该方法的有效性.     

一种改进的强跟踪滤波算法的推导及仿真验证

针对一般强跟踪滤波算法(STEKF)在光纤陀螺动态输出滤波过程中存在跟踪效果不好的缺陷,分析推导一种新的强跟踪滤波算法(ISTEKF),使其能够克服原先算法存在的缺陷,并利用光纤陀螺动态输出数据进行仿真验证,滤波结果表明ISTEKF算法能够达到很好的跟踪效果,且具有较强的自适应能力。     

基于卡尔曼滤波的跳频信号跟踪算法

相对于传统的固定载波频率信号的测控体制,使用跳频扩频信号进行测速在提高了测控系统抗干扰能力的同时带来了信号跟踪精度不高的问题。针对这一问题,文章提出一种使用卡尔曼滤波器替换传统锁频环路低通滤波器的环路结构,推导了卡尔曼滤波器跟踪算法的递推公式。仿真结果表明,经过改进之后的环路跟踪精度大大提高,系统的测速精度达到15cm/s,比未使用卡尔曼滤波时候的测速精度提高了约6倍。     

基于STAGE平台的模型扩展方法

STAGE(Scenario Toolkit And Generation Environment)是用于开发想定战场环境和武器系统验证的仿真软件。用户可根据需求利用自己开发的仿真模型取代STAGE的内置仿真模型,也可以将开发的仿真模型与STAGE中现有模型进行集成。针对STAGE 6.0仿真开发平台,研究了STAGE模型扩展中的关键技术,实现了用户开发模型与STAGE仿真引擎的集成,从而为快速构建用户自定义战场环境提供了一种新途径。     

GPS多天线多径抑制技术

针对小范围多天线系统中多径对各相关通道之间信噪比测量值影响的相关性,采用基于“当前统计”模型的扩展卡尔曼滤波技术得到多径信号各参数,从而消去多径信号影响。分析了多径对信噪比的影响,建立了扩展卡尔曼滤波的状态方程和观测方程。仿真表明,该方法能够有效地降低由多径引起的伪距测量误差和相位测量误差。     

频谱重叠DS／SFH混合扩展频谱系统

在频谱分析的基础上提出对直接序列扩展频谱信号的窄带接收的概念及其实现的问题。进而导出频谱重叠DS／FH－SS系统的带宽,给出DS／SFH混合扩展频谱信号接收机的模型,并讨论了混合扩展频谱系统的同步问题。     

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。     

基于位置预测的靶场图像实时判读方法

在靶场经纬仪对目标实时跟踪测量时,会发生相机随机抖动的情况,引起目标在图像中大幅度运动。应对大幅度运动时,基于搜索窗口的跟踪方法容易丢失目标,而基于全图搜索的跟踪方法时效性差。针对以上问题,提出一种结合核相关滤波算法(Kernelized Correlation Filter, KCF)和目标位置预测的改进的跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection, TLD)跟踪框架。利用正交多项式最优线性滤波器及相机角度信息预测目标下一帧位置,在此区域利用KCF进行快速跟踪,可以提高跟踪的成功率和时效性,跟踪失败时再进行检测。仿真实验表明,最优线性滤波器能较准确预测目标位置,给KCF提供较准确的搜索位置,算法每帧耗时仅为1.1 ms,且定位精度优于TLD和KCF,能有效应对相机抖动的问题。靶场实际试验证明该方法可提高靶场自动判读水平,减少人工干预。