车载火控系统标定原理及误差分析

巡航导弹的快速发展改变了现代战争的作战模式,为了实现对该目标的有效拦截,将防空火控系统组网是一种有效手段。文中以车载火控系统组网为例,介绍了火控系统两种标定方法的原理,并结合目标态势对误差进行了分析,结果表明系统标定引入的误差与定位定向设备精度、标定系统距离和目标态势都是相关的。     

一种融合显著性的Adaboost的电视制导图像变尺度目标快速检测方法研究

电视制导过程中随着弹目距离的减小,目标图像会呈现尺度的非线性放大,现在传统的目标检测方法,不能满足目标尺度的精确变化,导致目标定位偏差,且检测计算量大,无法达到实时性。本文将基于剩余谱的显著性检测方法融入Adaboost检测过程,并应用于电视制导图像的目标检测中,能够对海面或沙漠等背景较为单一的区域进行快速目标检测,且检测窗口能够准确适应目标尺度的变化。     

天基预警系统资源调度问题分析

在介绍天基预警系统作战流程,以及天基预警系统资源和任务的分析和描述的基础上,提出天基预警系统资源调度问题,给出其输入输出结构,并以五元组的形式对该问题进行形式化描述。 关键词：天基预警系统、资源调度、形式化描述     

临近空间高超声速目标上升段拦截需求分析

针对临近空间高超声速目标(NSHT)防御问题,从NSHT的特点出发分析上升段拦截面临的难点,并建立了空基拦截模型,以此为基础分析拦截武器所需的能力并确定其指标,对于拦截系统的建设具有一定的借鉴意义。     

基于U变换的空间站交会调相非线性协方差分析方法

针对空间站交会调相过程中的长时间偏差传播问题,提出一种基于U变换的协方差分析方法 UTCAM。在给出空间站交会轨道调相策略和轨道机动参数计算方法后,对UTCAM的原理和流程进行了介绍,通过和STK以及Monte-Carlo的对比验证表明,UTCAM与该两种分析方法的协方差相对误差均在1.2%以内,且计算耗时仅为Monte-Carlo的1/460,可快速准确地实现非线性系统的均值和协方差预报。最后基于UTCAM对长达20天的空间站交会调相的偏差传播进行了分析,并采用Monte-Carlo仿真对其分析结果进行了验证,验证了该方法的有效性。     

基于检测的人体跟踪算法

传统的目标跟踪算法需要人为标定跟踪区域,且受到漂移问题的影响。为了解决这些困难,针对人体跟踪问题,提出了一种新的基于检测的跟踪算法。为了减少漏跟踪,使用了多个检测算子,用来定位多个身体部位,将其检测结果映射到一个相同的身体区域。为了适应快速运动的目标,使用KLT跟踪和凝聚聚类将检测窗口连接起来形成人体轨迹。实验结果表明:使用多个检测算子明显地提高了跟踪性能;KLT跟踪对于快速运动目标具有适应能力。该算法基本满足实时性。     

用于消除缓变伪距偏差的抗差扩展卡尔曼滤波方法

针对卫星导航系统中伪距观测量存在缓变伪距偏差,导致定位精度下降的问题,提出了一种基于滑动积累的抗差扩展卡尔曼滤波方法。该方法在抗差扩展卡尔曼滤波算法的基础上,通过滑动窗口内多个历元残差矢量的累积,增大标准化残差矢量的伪距偏差,来提高对缓变伪距偏差故障的抗差能力。仿真表明,该方法能有效消除或者减弱微小伪距偏差和缓慢增长伪距偏差造成的位置误差,与传统抗差扩展卡尔曼滤波算法比较,定位精度得到明显改善。     

惯组动态测试台误差分析及附加运动补偿算法

为了完成惯组的高精度、大动态测试任务,基于Gough-Stewart平台设计了电动六自由度惯组动态测试台。建立了系统的误差模型并分析了电动缸长度误差对系统精度的影响,分析了电动缸在惯组动态测试台运动过程中产生的被动螺旋附加运动,并对该运动补偿算法进行了研究。对被动螺旋附加运动产生的误差进行量化分析,结果表明,被动螺旋附加运动对惯组动态测试台的位姿精度存在非常显著的影响。为了消除该影响,编制了补偿算法,并将其应用于惯组动态测试台的实时控制系统中。实验结果表明,经过算法补偿后,惯组动态测试台的位姿精度达到了设计指标要求。     

舰炮火控雷达实测误差时序特性分析建模

针对舰炮火控雷达高精度实时仿真建模的问题,运用高斯分布和正态平稳过程的两种误差序列生成方法,建立火控雷达简化仿真模型。通过对某火控雷达实测数据误差的统计及时序相关性分析,完成误差序列仿真生成与验证,给出了实现舰炮火控雷达探测误差仿真的优选方法。实践证明,正态平稳模型的误差生成方法可以有效满足新型舰炮仿真试验火控雷达建模要求。     

应用改进遗传算法优化天基光学监视平台轨道

针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道倾角进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约1个量级。