基于方位-频率解算目标运动要素的航路选择

基于方位-频率解算目标运动要素解算方法可实现水下观测平台不机动解算目标运动要素,但接敌航路仍影响目标运动要素解算精度及平台隐蔽性。建立了方位-频率目标定位模型,通过仿真分析了不同初始目标舷角下,水下观测平台采用不同接敌航路情况下目标运动要素解算收敛速度和精度,并从保持水下观察平台隐蔽性的角度,探究了不同初始态势下应选择的航路。     

自旋载体中的超紧组合GNSS接收机跟踪环路设计

自旋载体是全球导航卫星系统接收机的一种典型应用。当全球导航卫星系统载体自旋时,旋转产生的高阶动态将导致传统跟踪环路失锁;全球导航卫星系统与惯性导航系统组合可以有效补偿信号的高阶动态。因此,提出了一种利用惯性导航信息辅助卫星导航信号跟踪的超紧组合导航接收机环路设计方法,并分析了惯性导航信息辅助速率、自旋载体转速和信号载波相位误差之间的关系。通过仿真验证了所提接收机环路结构可以有效解决自旋载体接收机的信号跟踪问题,且相比于卫星导航单系统三阶环路而言,所提超紧组合环路结构可以显著提升自旋载体接收机的定位精度。     

基于极坐标多普勒伪状态的最佳线性无偏估计算法

理论和实践已经证明,除位置量测外,包含目标速度信息的多普勒量测具有有效提高目标状态的估计精度的潜力。基于目标匀速运动场景在直角坐标系下提出了一种可使用多普勒伪量测(即距离量测与多普勒量测的乘积)和多普勒伪状态的跟踪算法。从理论上讲,它是在最佳线性无偏估计准则下的近似最优线性无偏滤波器,并且避免了量测转换方法的根本缺陷。通过与目前几种流行的方法进行仿真比较,验证了新算法的优越性和可靠性。     

机动目标IMM三维并行滤波跟踪算法

由于复杂的空中目标机动,其三维方向的机动强度是不一致的,传统IMM算法存在模型匹配不准确的问题,提出一种机动目标IMM三维并行滤波的跟踪算法。算法以CV和修正的CS模型为子集,在3个坐标轴上分别根据目标机动的分量实际更新其模型概率,并行IMM滤波方法,尽量确保模型的适配性,提高滤波精度。仿真结果表明,该算法比传统IMM方法跟踪精度更高,对空中机动目标跟踪适应性更强。     

基于Huber权函数的Allan方差非相关差分抗差估计方法

原子钟频率稳定度计算时由于钟差观测异常会导致Allan方差出现较大的估计偏差。本文首先建立了Allan方差的差分估计模型,根据钟差的差分序列统计特性分析了相关差分估计的噪声识别与白化等计算复杂度问题;针对上述难点提出了一种基于Huber权函数的非相关差分抗差估计方法,建立了一种非相关差分序列的构造方法,有效避免了复杂的噪声识别及白化计算,给出了Allan方差的非相关差分抗差估计的推导,并对抗差过程引入的误差累积给出了一种抵消方法;最后给出了完整的抗差估计方案,并利用实测数据进行了实验验证,结果表明本文方法对相位单点跳变、相位阶跃跳变具有显著的抗差能力,抗差估计可使异常引入的相对偏差由近200%降至5%以内。     

北斗多业务卫星系统与应用——论北斗Bs导航

无线电频率是不可再生的资源,频率共用已成为国际电信联盟的共识,多业务融合发展已成为世界卫星无线电系统发展趋势。S频段中2483.5 MHz~2500 MHz被国际电信联盟划分为卫星多业务共用频率,包括卫星无线电定位报告业务、卫星无线电导航业务、卫星移动通信业务三大业务,可以同时提供卫星导航、航路跟踪、遇险救援、信息中继四大功能。介绍了S频段天基系统发展过程、导航通信频率特性、S频段多功能集成前景,我国北斗未来使用S频段导航的应用成果及社会经济效益预测。     

频率分集阵列的有源假目标鉴别方法

针对雷达对抗中转发式欺骗干扰的抑制问题,提出一种基于频率分集阵列的干扰鉴别方法。频率分集阵列中,目标回波在相邻阵元间产生的相位差与距离、角度呈线性关系,而假目标不满足该关系。对目标回波和多类假目标干扰在频率分集阵列接收端的相位差进行理论推导,详细分析匹配滤波、信号混合、移频等因素对相位差的影响,并给出了假目标鉴别的具体流程。理论分析及仿真结果表明,该方法能准确提取混合信号的相位差信息,有效对抗多种类型的转发式欺骗干扰,且鉴别性能对干信比、信噪比均不敏感,具有较强的环境适应性。     

无人机规避或跟踪空中目标的自适应运动导引方法

无人机规避或跟踪空中目标可以看作是一个非线性运动导引控制问题。针对这类任务中无人机和目标存在高机动性、高时敏性等特点,提出了一种基于Lyapunov稳定性理论的无人机规避或跟踪目标运动导引方法。构建了基于精细时间运动导引方法的无人机规避或跟踪空中目标问题求解框架,并将无人机碰撞规避和机动目标跟踪问题分别转化为到达虚拟目标点和与虚拟目标点交会的问题。针对碰撞规避问题,将其转化为实现平行导引的控制问题,基于Lyapunov稳定性理论设计了无人机碰撞规避导引律。针对机动目标跟踪问题,在碰撞规避基础上,根据目标点交会的要求设计了相应的目标跟踪导引律。在Gazebo平台上开展了仿真验证实验,实验结果表明:所提方法能够有效避免大过载情况的出现,并具有较强的时变和参数适应性。     

模糊聚类的多雷达航迹关联算法北大核心

为了解决传统滤波跟踪算法对多雷达航迹预测定位误差较大的实际问题,通过对基于关联矩阵的聚类算法进行分析,提出了基于模糊聚类多雷达、多目标航迹定位跟踪仿真模型提出改进的矩阵聚类算法,并且与传统滤波跟踪算法做对比分析。实验结果表明,所提算法的性能在时间和空间上有所提高。较之传统算法精度较高,运算效率亦有所提升。     

非椭圆扩展目标联合跟踪与分类算法

充分利用目标尺寸和形状信息,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(random hypersurface model, RHM)的非椭圆扩展目标联合跟踪与分类(joint tracking and classification, JTC)算法。将目标空间扩展状态建模为星凸形状,通过目标类别相关先验信息的矢量化建模,建立起其与目标瞬时扩展状态的关系,并在统一的贝叶斯滤波框架下,实现跟踪与分类的一体化处理;进一步对目标运动学状态和扩展状态单独进行建模,并通过构建扩展状态的似然函数,利用粒子滤波实现目标类别概率算式的递推处理。仿真结果表明:与基于椭圆形状的扩展目标JTC算法相比,所提算法能对尺寸相近、形状不同的目标进行准确分类,同时可改善目标状态的估计效果;与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比,所提算法能大幅提高目标状态的估计性能。