基于离散模糊动态贝叶斯网络的空战威胁估计

对空战中目标的各个特征因素进行了分析,建立了空战目标威胁估计的离散模糊动态贝叶斯网络模型,并利用离散动态贝叶斯网络的直接推理算法进行了仿真计算.仿真结果表明,该方法得到的推理结果与理论分析完全一致,而且能够将各种并不显著的特征因素进行综合,使得各个特征因素间及不同时间片的同一特征因素相互修正补充.为空战威胁估计提供了一种有效而准确的方法.     

贝叶斯参数估计在雷区范围估计中的应用

提出了以发现水雷位置信息为抽样点,在给定估计误差的条件下,使用贝叶斯参数估计方法进行雷区范围估计的思路。详细讨论了水雷服从均匀分布时使用贝叶斯参数估计方法估计雷区范围的问题,给出了相关公式的推导过程,并设法解决仿真中存在的中间数值过大的问题。仿真结果均在允许误差范围之内,这验证了算法的可行性。     

基于相对轨道根数的几种大椭圆轨道编队构形

大椭圆轨道航天器在较长轨道周期内运行于远地点上空,可以实现高纬度地区长时间的通信和预警,具有重要的军事应用价值.大椭圆轨道编队飞行可实现空间磁场探测、信息干扰等特殊空间任务.有必要研究大椭圆轨道的多航天器协同运动理论.完善了以相对轨道根数为变量的大椭圆编队相对运动模型,分析了模型的误差.推导并证明了几种特殊的伴随星相对运动轨迹:直线、圆、椭圆,给出了两颗以及三颗卫星形成特殊编队构形的条件.仿真结果表明,在二体条件下,对近距离大椭圆轨道航天器的相对运动,编队具有较高的精度.论文研究结论可为大椭圆轨道航天器编队构形初步设计提供理论指导.     

纳微米材料影响环氧涂层耐磨性的试验研究

为了提高环氧粘涂层的耐磨性,本试验通过在环氧胶粘剂中加入纳、微米填料,研究了纳微米填料对环氧胶粘剂涂层耐磨性的影响规律。试验结果表明,加入纳米级填料环氧胶粘剂涂层的相对耐磨性明显优于微米级填料;加入纳微米复合填料其相对耐磨性为正火态45钢的2.57倍,和纯环氧胶粘剂涂层相比,提高幅度可达2.85倍,而仅加入纳米填料的胶粘剂,其涂层耐磨性只增加了1.97倍。     

非合作目标视觉/惯导相对导航及敏感器自标定方法

利用视觉/惯导对空间非合作目标进行相对导航时,两敏感器的外参数对导航精度有较大影响。考虑到敏感器间的外参数标定复杂且耗时,提出一种利用视觉/惯导在估计相对状态过程中对其外参数进行标定的方法。该方法将视觉/惯导的外参数作为状态变量,与相对轨道运动学方程、相对姿态方程及惯导模型共同组成系统状态方程。利用该状态方程和单目视觉的观测量设计扩展卡尔曼滤波器对相对位姿、惯导偏差及视觉/惯导外参数进行估计,并通过数学仿真对该方法的有效性进行验证。仿真结果表明,该方法能够在视觉/惯导初始外参有偏差的情况下,有效估计相对位姿及惯导漂移,并对视觉/惯导外参数进行标定。     

基于散射信道的OFDM/OQAM信道估计方法

针对散射信道下OFDM/OQAM系统的信道估计问题,将散射信道建模为瑞利衰落信道,对预编码信道估计方法进行了分析,并且提出了一种改进的预编码信道估计方法。该方法通过改变导频结构的布置,减小预编码矩阵的维数,对未编码符号的干扰通过置零法进行消除,从而降低了预编码信道估计方法的计算复杂度。仿真结果表明,改进方法保证了信道估计的性能,与现有的预编码方法相比,改进方法显著降低了计算复杂度,同时不会产生额外的导频功率消耗。     

基于单快拍数据的嵌套阵列DOA估计算法

针对嵌套阵列DOA估计实时性不好的问题,提出了一种基于单快拍数据的估计算法。该算法将嵌套阵分为阵元间距等于信号半波长和阵元间距大于信号半波长的两个均匀子阵。利用两子阵接收的单快拍数据分别构造Toeplitz矩阵,然后进行特征值分解结合MUSIC算法得到低精度无模糊的DOA估计和高精度有模糊的DOA估计,最后结合解模糊算法得到高精度无模糊DOA估计。在阵列孔径相同的条件下,相比于阵元间距等于信号半波长的均匀线阵,算法需要的阵元个数较少,节约了硬件成本。该算法具有较好的实时性,并且拥有较高的测向精度。仿真结果证明了算法的有效性。     

天海背景图像天海分界的线性回归检测方法

针对天海背景远距离平视图像的成像特点,确定天海分界区域,可以减少目标分割时的计算量,抑制天海分界区域外不必要的噪声干扰。将求取天海分界方程归结为一个数理统计中的回归分析问题,通过将图像沿水平方向平均分成若干个区域,采用计算最大梯度得出每个区域的天海分界坐标,得到线性回归所需的区域坐标点集合,并用正态分布方法对野值进行剔除,运用最小二乘估计方法计算出天海分界线方程。结果表明,该方法可以准确地检测出天海分界线,且对目标背景特性不敏感。     

共形阵列方位依赖幅相误差校正辅助阵元法

针对共形阵列方位依赖幅相误差校正问题,给出了一种新的基于辅助阵元的自校正算法。对共形阵列接收快拍数据延时,构造满足旋转不变关系的时域子对,并计算子对的协方差矩阵和四阶累积量矩阵;基于旋转不变子空间原理完成对阵列流型和信源频率的估计;利用精确校正的辅助阵元和解线性方程组,实现对信源方位和方位依赖幅相误差的估计。所给算法适用于任意共形载体,普适性强,且无需参数搜索和配对,计算量小。Monte-Carlo仿真实验证明了所给算法的有效性。     

附加运动约束的MEMS惯性传感器融合定姿算法

针对MEMS惯性传感器因精度低、误差随时间累积导致无法满足长时间姿态测量要求的问题,提出了一种附加运动约束的姿态估计方法,即在以陀螺仪解算的姿态信息作为系统预测、以加速度计与磁强计解算的姿态信息作为系统量测的基础上,将载体运动约束作为虚拟观测量输入滤波器。同时,针对传统EKF算法精度不高的问题,提出了一种新的滤波融合算法,即迭代更新扩展卡尔曼滤波(iterated update extended Kalman filter,IU-EKF)。新算法通过将当前量测信息逐步引入量测更新过程实现后验状态估计,从而达到减弱观测模型非线性、提高滤波估计精度的目的。数值仿真结果表明:本文算法的姿态估计精度较传统的"双矢量法+EKF"模式有大幅提升。