再入弹道参数自适应估计

本文研究再入弹道参数的自适应估计。所采用的方法对动力学模型噪声的未知统计特性进行补偿,并对状态参数与测量设备的系统误差交叉进行估计。仿真结果表明,无论是状态参数的估计还是测量系统误差的估计,都具有较高的精度。     

OFDM系统中基于补零DFT信道插值算法的研究

针对OFDM系统中基于补零DFT实现信道插值的算法,对传统的时域方法和变换域方法进行了分析,并提出了一种新的补零方法。首先通过理论分析指出传统的基于补零DFT实现信道插值算法中,时域方法和变换域方法是等效的;通过对信道插值算法中冲激响应估计序列进行补零的分析,指出补零操作是为了重构出冲激响应的 点采样序列( 表示总子载波数),并针对传统补零方法在一定条件下产生的重构误差,提出了一种新的补零方法。仿真结果表明以上理论分析是正确的,新补零方法可以减小一定条件下的重构误差,增强信道插值算法对信道延迟分布的鲁棒性,有效提高系统的性能。     

利用二坐标R站实现运动辐射源的三维跟踪

本文提出了一种基于目标斜距两次测量值之差和方位角信息的定位跟踪算法,详细分析了该技术的定位原理和可行性。在辐射源匀速直线运动的条件下,如果能够不测俯仰角而只用方位角和距离差实现对目标的定位与跟踪,将不仅可以简化接收站的设备,而且还能够增强其独立性能,因此本文讨论的算法对于单站被动定位跟踪系统的实用性具有重要意义。本文通过典型目标航迹的计算机仿真,对算法的性能做了评估．     

运用跑道平面结构化线特征的固定翼无人机视觉导航算法

针对固定翼无人机在着陆阶段的位姿估计的问题,提出运用跑道平面结构化线特征的无人机视觉导航算法。利用单台固连在无人机上的前视相机对跑道区域进行成像,自动提取结构化线特征。在无人机降落前期利用完整的结构化线特征配置解算出无人机的六自由度位姿参数(偏航角、俯仰角、滚转角、纵向位置、横向位置、高度),并在无人机降落到较低高度时,利用退化的结构化线特征(跑道边缘)解算出无人机的关键位姿参数(偏航角、俯仰角、横向位置、高度)。三维实景仿真实验证明,在距离机场200 m处,无人机的距离参数精度小于0.5 m,角度参数精度小于0.1°。     

星箭分离相对位姿摄影测量方法

提出一种基于视觉的星箭分离相对位姿测量方法。在相机内参数已知的情况下,将相机安装于运载火箭,并在卫星上固连不少于6个合作标志,利用相机对合作标志实时成像;基于单目位姿估计的基本原理,采用高效n点渗透与正交迭代结合的方式解算卫星与火箭之间的相对位姿关系。仿真实验结果、半实物仿真实验结果证明了所提测量方法的可行性和准确性。     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于 Mellin 变换的利用双谱估计进行空中雷达目标识别

作者根据空中雷达目标快速机动的特点,提出了一种利用Ｍｅｌｌｉｎ变换及双谱估计提取目标特征量,应用最近邻（ＮＮ）法则进行综合判决的目标识别方法,并给出了计算机仿真实验结果。结果表明,该方法具有良好的抗噪声能力和较高的识别率。     

匀速直线运动目标脱靶量测量方法

研究了匀速直线运动目标的脱靶量测量问题。文中首先给出了脱靶量测量的数学模型 ,将匀速直线运动目标的脱靶量测量表示为交会过程中目标径向距离时间序列的非线性拟合问题 ,并讨论了其求解的最优化算法。仿真结果表明 ,这种基于径向距离时间序列的目标脱靶量测量方法是简洁有效的     

强干扰下LFM信号的检测与参数估计

强干扰下ＬＦＭ信号的检测与参数估计在雷达信号处理领域具有重要的应用。本文首先分析了强干扰下ＬＦＭ信号的特点,对ＬＦＭ信号的检测与参数估计方法进行了总结和比较;随后研究了ＷＨＴ法的检测性能,绘制了ＷＨＴ检测器的接收机性能曲线（ＲＯＣ）。最后,提出一种基于ＷＨＴ的抑制强干扰和进行ＬＦＭ信号检测与参数估计的方法,并给出了实验结果。     

地面目标特征识别与无人飞行器位姿估计

针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。