武器自动机光电测速技术研究

本文在科研样机研制的基础上,深入探讨了武器自动机光电测速系统的原理、设计思想及具体实现方法,对系统的主要技术指标进行了分析评估.     

GNSS接收机离散化处理对解扩性能的影响

建立扩频信号防混叠滤波、采样、量化与解扩输出关系的数学解析模型,推导得到解扩输出信噪比的解析表达式。分析与仿真表明,当量化位数大于等于4 bit,解扩得到总的信噪比损失可以分解为由量化引起的损失和滤波加采样引起损失的乘积,且量化器最优限幅系数只与量化位数相关;当量化位数小于4 bit时,信噪比损失在一定条件下可近似为量化损失和滤波加采样损失的乘积。当量化位数大于4 bit、滤波器带宽大于5倍码率、采样频率大于4倍码率时,再增大上述参数引起的信噪比损失波动小于0.05 dB,对解扩性能提升不明显。该结论可为实用型全球导航卫星系统接收机前端离散化处理优化设计提供理论指导。     

盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构算法。该算法首先将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并且引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;最后在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

基于H∞滤波的无序量测更新算法

在目标跟踪系统中,传感器量测因通信延迟无序地到达融合中心,产生无序量测融合问题。针对此问题,将H∞滤波作为基础滤波算法,提出了一种可处理单步或多步延迟无序量测的新算法。新算法借鉴有序滤波思想,利用等价量测来代替无序量测发生时刻后的量测序列,然后从该时刻起利用无序量测和等价量测进行有序更新。仿真实验表明,新算法相比于传统算法有更高的滤波精度,尤其在系统模型误差较大时仍有良好的滤波效果。     

临近空间高超声速目标跟踪技术研究

由于临近空间高超声速目标具有高速度、高机动的特点,对此类目标的跟踪是一个研究热点问题。提出了一种基于容积卡尔曼滤波的临近空间目标跟踪方法,首先分析临近空间高超声速目标的运动特性,建立了临近空间高超声速目标的运动模型。然后通过三站测得时差信息,实现了对临近空间目标的跟踪。最后,对提出的算法与扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波进行了综合性能对比分析,并通过仿真结果验证了该算法的实时性有效性。     

边缘化粒子概率假设密度滤波的多目标跟踪

针对复杂情况下的多目标跟踪问题,提出一种边缘化粒子概率假设密度滤波(MPF-PHD)方法。该方法首先将复杂情况下多个目标的状态向量分别提取出其中的非线性状态与线性状态。然后利用粒子概率假设密度滤波(PF-PHD)估计非线性状态,利用卡尔曼滤波(KF)估计线性状态,并把其中与非线性状态相关的线性状态估计用来优化非线性状态估计。通过对MPF-PHD方法与传统的PF-PHD方法仿真对比,验证了MPF-PHD方法有效解决了复杂情况下多目标跟踪的漏检问题,提高了多目标状态估计精度。     

一种基于视觉的目标舷角实时测量方法

舰船的舷角是鱼雷攻击时的重要参数,同时也是海航避碰中避碰线路确定的计算依据。在基于视觉的识别中,获取目标舰船的舷角即可确定其相对拍摄视角,从而大大缩小在全方位视野特征库中的搜索范围,提高识别速度。然而现有的舷角测量方法均是采用连续跟踪解算实现的,无法实时测量。为解决实时测量的问题,首先推导了基于视觉的目标舰船舷角测量原理,然后针对摄像机倾斜的情况提出基于水天线校正的改进方法,最后通过实验验证,结果表明方法简单易操作、实时性好。     

国家公务员工资收入规范化对军队的影响及对策

军地收入反差是近期来困扰军队建设的严重问题,国家公务员工资收入规范化,使原本隐形的这一问题公开化。深化军队工资制度改革,更新军人工资的形成、激励机制,才能理顺军地工资关系,增强军队的吸引力和凝聚力。     

面向非广域目标的无人机对峙跟踪方法

针对无人机对峙跟踪非广域目标问题,开展目标状态估计与无人机制导方法研究。首先建立非广域地理环境模型,将非广域地理约束作为伪观测方程引入粒子滤波器的观测方程。其次,鉴于目标在运动过程中可能受到多个模型的约束,采用交互多模型滤波算法进行状态估计,即每个模型对应的受约束粒子滤波器并行工作,并对多个滤波器估计结果进行加权,得到更精确的目标运动状态估计值。然后,提出时间最优导航向量场,通过计算期望航向角,引导无人机快速收敛至目标极限环。最后,仿真实验表明,受约束粒子滤波-多交互模型算法相比于传统的滤波算法,估计精度提高了20%,时间最优导航向量场方法相比于传统的导航向量场方法,引导效率提高了15%,所提方法可更有效地用于解决非广域目标对峙跟踪问题。     

基于斜卷积双边滤波的特种机器人视觉引导算法的改进与优化

移动机器人可以在确保个人安全下有效减少人类的劳动行为,已经广泛应用到运输、救援、勘探、工业自动化等领域。针对特种越障机器人在城镇和工厂等以平面为主的非结构化场景下作业,提出一种依靠视觉引导的图像处理与障碍高度评估新方法。在图像预处理流程中,为了更好地保留特定朝向的图像边缘,在双边滤波算法的基础上,引入了一种呈高斯分布的斜卷积空域卷积核,改进为斜卷积双边滤波,并与其他边缘保持滤波算法进行比较。实验结果表明：不同算法信噪比一致时,斜卷积双边滤波算法的PFOM(pratt’s figure of merit)均值高于引导滤波与加权最小二乘滤波;当σ(标准差)=0.02时,斜卷积双边滤波的PFOM比引导滤波高出12.18%,比加权最小二乘滤波高4.4%。对具有普遍性的台阶沿向与沿向垂直使用斜卷积双边滤波处理后提取边缘,越障机器人在不同光照条件下进行不同高度台阶越障实验。实验表明：机器人在视觉系统引导下可快速正对台阶,越障成功率为100%。