一种基于超短基线的高精度多目标水声定位技术研究

超短基线定位系统由于基阵尺寸小、安装方便,在海洋开发中得到了广泛的应用。信号设计是多目标水声定位系统的关键。与常规的跳频序列相比,COSTAS阵列具有良好的相关特性。文中对COSTAS跳频信号进行了分析,仿真结果表明,由它构建的跳频信号有着较好的多目标信号抑制能力,并且可以找到合乎系统要求的多目标信号编码组。试验结果也证明了采用这种基于COSTAS阵列的跳频工作方式较为适合水下多目标声学定位。     

基于声矢量传感器原理的目标被动定向算法

声测被动定向是声学监视技术的重要研究内容.为了实现对低空运动目标的声学监视,提出了一种基于声矢量传感器原理的被动定向方法,推导出了基于互谱法声强测量技术的定向算法,并对定向算法进行了分析和数值仿真.仿真表明:当传感器尺寸为0.28m、信号信噪比为5dB时,定向精度在2.5°以内.仿真结果说明,该定向算法是正确可行的,有较大的实用价值.该研究成果可直接用于空中运动目标,如飞机、导弹和无人机等目标的声测被动定向.     

调频脉冲信号辐射源多普勒信息提取方法研究

提出了一种基于单脉冲频率及频率变化率联合估计和多脉冲联合估计脉冲重复周期变化率的调频脉冲信号辐射源目标多普勒参数提取方法。该方法解决了无源定位系统数据采样频率与辐射源脉冲重复周期不匹配造成的频率偏差问题,在脉冲到达时间的提取上避免了对脉冲边沿的判断,使得利用中频采样信号计算脉冲重复周期成为可能。介绍对了该方法所采用的频率及频率变化率联合估计关键技术,并在此基础上讨论了该方法所能达到的理论估计精度及误差分析,最后通过仿真试验验证了该方法的可行性和有效性。     

GPS接收机模糊搜索粗时定位方法

由于难以获得免时定位算法所需的接收机概略位置,提出模糊搜索的粗时定位方法。为减小搜索空间,在位同步后优选几何精度因子值较好的4颗卫星通过遍历伪距模糊的方式进行位置估计,并基于伪距残余均方根最小准则选出最合理的位置估算结果。根据概略位置恢复所有卫星的完整伪距。利用5状态的免时定位算法估计接收机位置。使用11个国际卫星导航服务观测站的观测数据对算法进行验证,结果表明,在概略位置未知情况下该方法能够实现粗时定位,且定位精度与直接使用完整伪距的精时最小二乘定位精度相当。     

磷虾群免疫粒子滤波的机载单站无源定位算法

为了进一步提高机载单站无源定位的精度,将磷虾群优化思想引入到粒子滤波的重采样阶段,提出了一种磷虾群免疫粒子滤波算法。该算法利用磷虾的受诱导运动、觅食以及随机扩散行为,将粒子导向高似然区域,有效缓解了粒子退化问题。同时,其采用了人工免疫算法的变异操作,避免了早熟现象的出现,提高了粒子的多样性,克服了粒子贫化问题。仿真结果表明,新算法改善了机载单站无源定位的定位精度以及收敛速度。     

基于CMOS的双目视觉定位系统的设计

介绍了一种基于CMOS视觉芯片的双目视觉相对定位信息提取系统。重点描述了该系统的硬件系统的组成:成像采集设备、控制器、存储器、专用DSP和外部接口电路,以及各部分的芯片选择和相应的接口设计,并提供了设计方案实例。系统具有体积小、重量轻、功耗小、集成度高、接口灵活、定位精度高等特点,可以方便地安装在各种设备,尤其是嵌入式系统上,因此可以广泛地应用到很多领域。     

机载合作辐射源空间定位误差分析及对策

在一些空地结合的双基地雷达系统中,机载辐射源的空间定位误差对目标定位有着重要影响.针对机载辐射源定位误差的重要来源GPS定位误差和空中气流扰动,研究了一种数据处理方案,通过建立GPS定位误差模型,并结合不同载体运动模型,对误差进行卡尔曼滤波处理.该方案有效减小了机载辐射源的定位误差,对双基地雷达研究具有重要意义.     

基于MOEA/D的航天器隔振器多目标优化方法研究

由于存在各种高频内部扰动,高精度航天器通常需要进行隔振设计,而被动隔振装置被广泛采用。在被动隔振装置设计中,抑制共振响应峰和隔离中高频振动存在很强的冲突性,需要进行多目标优化设计。首先,建立了隔振系统的动力学模型,提出了以传递函数共振峰幅值和中高频衰减为目标函数的多目标优化模型;其次,提出了基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）对单级和两级级隔振装置进行多目标优化的设计方法;最后,对某空间隔振装置进行了数值仿真,结果验证了本文算法的有效性。     

基于战术地图的GPS坐标定位

主要研究在扫描的战术地图上进行GPS坐标定位、显示的方法。说明了GPS坐标系与北京1954坐标系的差异,给出了GPS坐标到高斯投影坐标的变换模型和GPS坐标修正的原理及方法,为战术地图的GPS定位提供了一种可行的方法。该方法使快速的GPS定位技术与战术地图详细的数据得到了最佳结合,解决了战术地图快速定位问题,拓展GPS定位的应用范围。     

GPS定位中2种自适应滤波的组合算法

分析了卡尔曼滤波发散的原因,并给出了指数加权的衰减自适应记忆滤波和噪声加权自适应滤波2种算法用来抑制发散,相应地分析了衰减因子的选取以及噪声模型的在线估计,最后提出这2种定位方式组合的定位算法。仿真结果表明,衰减自适应记忆滤波和噪声加权自适应滤波明显提高了卡尔曼滤波的定位精度并且抑制了发散,组合算法在提高定位精度、抑制发散的同时,使这2种定位方式的优点形成了互补,增加了算法的稳定性。