卫星隐身技术研究进展及发展趋势

卫星隐身技术在空间攻防系统中占有独特的地位,与在地面装甲车辆、舰船、飞机上应用的隐身技术有一定的相似之处,但由于卫星研制条件以及所处的太空环境不同,卫星隐身技术的研究及应用更具有挑战性.基于卫星工程应用,归纳了卫星隐身需求、应用环境等,重点介绍了国际前沿隐身技术,包括雷达隐身手段、红外及可见光隐身手段,同时探讨卫星隐身...     

无人侦察机目标跟踪系统控制模型

无人侦察机对目标的跟踪是通过调整陀螺稳定平台的高低角和方位角,从而使摄影设备的光轴对准目标来实现的。给出了根据摄影设备的焦距以及目标在监视屏上的坐标,求取平台的姿态角控制指令的系统方案;在考虑表观运动即无人机角运动对平台角运动影响的情况下,得出求取控制指令的表达式;并对无人机目标跟踪系统的控制模型进行了仿真验证。     

雷达天线系统改进设计新方法

抛物面天线是火控雷达中普遍使用的一种跟踪天线,通过系统优化设计,可以形成很窄的波束,所以其跟踪精度很高,因为其波束很窄,所以搜索发现目标困难。利用阵列信号处理方法,对连续口径天线进行分析,将抛物面天线改进成为一种集搜索、跟踪于一体的新型天线。同时,在改进后雷达的高频部分增加高频放大器,以抵消天线改进后引起的增益下降。新系统既容易搜索发现空中目标,又具有较高跟踪精度。     

引入STF算法的自适应SICKF及其在目标跟踪中的应用

针对容积卡尔曼滤波在系统状态突变时滤波精度下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)算法,提出了一种自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(ASICKF)方法。采用嵌入式容积准则和均方根滤波方法,以提高算法的滤波精度和稳定性。引入强跟踪滤波,利用渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,以增强算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。为了解决状态突变未知的目标跟踪问题,采用自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波算法进行数值仿真,仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时能保证较高的滤波精度,具有较强的鲁棒性和系统自适应能力。     

“八大员”活动强“筋骨”

2月24日一大早,六师新湖农场新野社区八连办公室门前,党员干部正在帮助职工卸棉种、地膜等农资,一派繁忙的景象。2015年以来,该团通过扎实开展"八大员"活动,有效提高了党员干部服务职工群众的能力,为加强基层党组织建设打下了坚实基础。"作为一名党员干部,要当好职工群众生产生活的服务员、创业创收的信息员、政策法律的宣传员、科技推广的技术员、结构调整的设计员、矛盾纠纷的调解员、安全稳定的管理员、环境治理的卫生员。"新户社区二     

基于IMM-RUASFF的网络化目标跟踪算法

针对目前网络化目标跟踪算法存在实时性差、精度低等问题进行了研究。首先,基于网络信息共享需求,建立了网络探测节点的目标跟踪模型;其次,网络探测节点目标跟踪需求和实战要求发现目标经常是有多种运动状态并存,而单一模型的滤波器不能满足对机动目标跟踪性能的要求,采用了基于交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)的有反馈实时更新的异步状态融合算法。最后,针对多个探测节点目标跟踪的状态融合估计问题,提出了一种有反馈实时更新的异步状态融合算法,通过仿真验证了算法的有效性。     

基于shearlet与PCNN的多聚焦图像融合方法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。     

基于改进协方差控制的传感器管理算法

针对传统的基于协方差控制的传感器管理算法使用全遍历方法所造成的计算量大,以及传感器切换频繁的问题,提出了一种基于改进协方差控制的传感器管理算法。该算法在每一时刻首先判断前一时刻所用传感器组是否能够满足目标跟踪需求,以滤波协方差与期望协方差的偏差作为参考,结合量纲变换和特征值求取,为协方差偏差矩阵经过量纲变换后得到的量纲一致阵的所有特征值设定一个精度阈值,然后判断滤波协方差是否满足期望,从而决定是否维持当前选择的传感器组。在目标作匀速、匀加速、协同转弯等多种场景下进行了算法性能测试分析,仿真结果表明,该算法不仅在大部分场景下满足目标跟踪精度,而且能够提高传感器管理算法的实时性,同时降低传感器的切换频率。     

基于自适应EKF的高动态载波跟踪算法

针对载波跟踪算法在大频偏或动态剧烈变化时易失锁的问题,提出一种无数据辅助情况下基于自适应R/Q扩展卡尔曼滤波(AEKF)的高动态载波跟踪算法。该算法在AEKF代替鉴相器和滤波器的环路结构基础上,引入两倍相位转换来消除数据位跳变的影响,并利用载噪比估计方法和基于加加速度的信号动态监测方法来修正观测噪声协方差(R)和系统状态噪声方差(Q),进而兼顾环路的跟踪精度和动态稳定性。实验结果表明:利用该算法的GPS软件接收机能够在加速度200 g,瞬间加加速度10 000 g/s的动态指标下正常工作。     

信道带宽对码相关参考波形算法码跟踪精度的影响

相关文献对码相关参考波形算法码跟踪精度的研究,主要是针对无限信道带宽条件下,仿真分析闸宽参数对码跟踪精度的影响,并未分析信道带宽影响。因此,推导了码相关参考波形算法码跟踪精度表达式,分析信道带宽对码相关参考波形算法跟踪精度的影响并进行仿真验证。结论表明,在无限带宽下,减小闸波宽度可提高码跟踪精度,但是在带限条件下,闸波宽度存在最优值。该结论可用于指导卫星导航接收机的码相关参考波形算法设计。