GNSS多波束抗干扰接收机的反欺骗性能分析

为分析存在欺骗干扰的场景下GNSS多波束抗干扰接收机的反欺骗性能,提出欺骗抑制比这一性能指标。推导了在快拍数有限的情况下,多波束抗干扰接收机采用最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)算法处理后输出真实信号和欺骗信号功率的理论公式。详细分析了欺骗信号到达天线阵口面的功率对真实信号和欺骗信号输出功率的影响。分析得出:即使欺骗信号功率在噪声水平之下,使用MVDR算法的多波束抗干扰接收机依然能对欺骗干扰进行抑制,且在欺骗信噪比高时,抑制效果更加显著。通过仿真和硬件平台实测验证了结论的正确性。     

单轴旋转航位推算系统姿态误差补偿方法

针对水下载体在航行过程中由于旋转引起导航定位误差问题,对旋转航位推算导航系统进行误差分析,采用姿态四元数法推导了姿态误差方程,并提出将加速度计信号周期性变化提取的姿态角作为量测的姿态误差补偿方法,利用Sage-Husa自适应滤波器估计姿态误差并进行补偿,从而抑制陀螺漂移的影响.通过不同路径下的仿真研究,表明该算法能够提高单轴旋转航位推算系统姿态解算精度,在400 s时,姿态角精度可提高40％以上,定位精度提高49％.     

基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准研究

在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散.针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法.首先通过增加输出层节点的反馈来改进普通的Elman神经网络模型,其次采用强跟踪滤波器对改进Elman神经网络进行训练.利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波的缺陷,提高传递对准精度达100%～150%.     

GPS信号捕获跟踪的仿真分析与研究

GPS天线信号到射频前端变换后的中频信号,再经模拟数字转换,便可得捕获与跟踪的原始信号.采用专用集成电路设计的GPS接收机极大地限制了用户对这原始信号的性能分析和新算法的自由开发.先对GPS信号的形成和接收机的结构作扼要介绍,再对GPS信号的捕获与跟踪进行算法研究与仿真实现.结论表明通过仿真技术能有效地复现出捕获和跟踪的GPS信号.     

基于窗口预测匹配的序列图像点目标轨迹检测算法

序列图像中运动点目标轨迹的实时检测算法,是目标识别、实时跟踪处理系统中的关键算法之一。在分析不同层次处理方法的基础上,给出了一种基于预测、窗口匹配的点轨迹预测—匹配检测算法,并根据仿真实验的效果,指出此算法可有效地对低信噪比序列图像运动点目标轨迹进行实时检测,具有多目标轨迹检测能力。     

使用直接模拟法研究选择快中子屏蔽参数

使用蒙特卡罗直接模拟法模拟了300keV氘束流T（d,n）4He中子源发出的中子在球壳屏蔽体介质铁中的输运规律。分析了不同介质厚度的铁对中子的反射性质和吸收性质,这些解释和分析对快中子球壳屏蔽参数的选取具有重要价值。     

雷达模拟器的设计与实现

采用模拟器进行武器装备的维修和操作训练是当今装备发展趋势。介绍了雷达模拟器的设计思想、组成和各部分功能 ,分析了模拟器的工作方式。该模拟器解决了目标的实时生成、控制、测量和显示等关键问题 ,完整实现了对某型雷达的功能模拟和操作训练。目前 ,该系统已成功应用于院校教学和部队训练 ,取得了较好的效果。     

一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。     

基于抗差Kalman滤波的航空发动机测试数据预处理技术

针对使用标准Kalman滤波算法不能准确处理包含粗差的航空发动机测试数据的问题,在分析标准Kalman滤波算法准则和观测误差对滤波估计结果影响的基础上,采用动态调整观测信息在滤波估计结果中权重的方法,给出了基于抗差M估计理论的抗差Kalman滤波准则和递推公式。对不同的发动机测试数据分别采取序列滤波的方法,减少了运算量。基于常加速度模型,建立了测量参数的状态空间方程和测量方程。以包含粗差的某型涡扇发动机稳定工作过程的模拟测量数据为例,采用所设计的抗差Kalman滤波器对其进行预处理,与标准Kalman滤波算法处理的结果对比表明,在模型误差一定的情况下,抗差Kalman滤波算法具有更好的估计精度。     

一种轨道实时修正的空间目标定位算法

在空间交会对接中,针对仅有角度信息时的目标航天器定位问题,提出了基于"当前"统计模型的递推卡尔曼被动定向跟踪算法,实现了对目标航天器的角度跟踪和预测,消除了角度误差.其次将角度滤波值与追踪航天器和目标航天器已知的轨道信息有机结合,完成了对二者之间距离的修正,实现了空间目标定位.仿真结果表明,此算法有较好的角度跟踪能力和...