（2015卫星导航）基于双天线载波相位差的卫星导航接收机抗欺骗技术研究

针对欺骗干扰信号难以有效实时模拟真实卫星信号空间分布特性的特点,本文提出了利用双天线载波相位差进行欺骗信号检测的方法。在已知接收机天线阵基线以及姿态条件下,同一路信号在两副天线上表现出的相位差与天线基线长度与信号入射相关。而信号入射角是空间信号的物理传播特性,欺骗干扰源无法通过数字方式改变。以通过卫星星历获取所跟踪卫星的精确位置为先验信息,即可确定真实信号在已知天线阵上的载波相位差,从而实现对欺骗信号的有效检测。本文分析了载波相位差计算的各种误差源,并在此基础上建立了针对欺骗信号的二元假设检验。最后,通过理论分析和仿真实验,验证了本文提出的欺骗信号检测技术的有效性,并得出了天线阵基线越长、入射方位角越小,载波相位差检测技术对欺骗信号的检测性能越优的结论。     

用于三维点云表示的扩展点特征直方图算法

局部特征提取在点云相关应用中具有十分重要的作用,因此提出一种用于点云局部特征表示的扩展点特征直方图描述子。针对邻域点的两两点对提出一系列不变量;在特征点上构建一个局部参考坐标框架以获得特征描述子对旋转和平移的不变性;将关键点局部邻域划分成多个子空间,并依据每个子空间中的点对不变量构建一个直方图;将所有直方图串联起来得到扩展点特征直方图特征描述子。采用Bologna公共数据集对扩展点特征直方图特征描述子的性能进行测试,并与多个现有算法进行对比。结果表明,扩展点特征直方图特征描述子获得了良好的性能,其结果优于多个现有的特征描述子。     

采用双天线载波相位差技术的卫星导航接收机抗欺骗方法

针对欺骗干扰信号难以有效实时模拟真实卫星信号空间分布特性的特点,提出利用双天线载波相位差进行欺骗信号检测的方法。分析载波相位差计算的各种误差源,并在此基础上建立针对欺骗信号的二元假设检验。通过理论分析和仿真实验,验证了所提欺骗信号检测技术的有效性,并得出了天线阵基线越长、入射方位角越小,载波相位差检测技术对欺骗信号的检测性能越优的结论。     

卫星中断容忍网络路由算法研究

针对卫星网络易中断、长时延等问题,提出一种适合卫星DTN网络的路由算法——SDTNR算法。该算法在节点缓存中设置了3个存放不同服务等级报文的队列,队列根据报文响应比排序,响应比小的报文优先发送。SDTNR算法根据卫星运行规律,建立节点选择表并实时更新该表,根据表中信息选择满足条件的节点作为下一跳节点,以此保证通信的可靠性。仿真结果表明,SDTNR与EPR、PR、FC 3种算法相比,SDTNR更好地提高了报文的投递率、降低了网络开销和平均时延。     

基于云模型的坦克射击目标选择研究

由于现代战斗中大量使用各种先进的武器系统和技术装备,我坦克在战场上面临多种不同种类、不同价值、不同威胁程度的射击目标。然而,战场情形瞬息万变,需要考虑的因素错综复杂,因此,需要一种能够应用于指挥控制系统的射击目标选择方法来辅助坦克乘员进行射击目标选择。尝试应用构建云模型的方法对坦克射击目标的特点进行分析,从而得出备选目标的一组排序。     

军事仿真训练系统体系架构改进研究

现有军事仿真训练系统多基于传统C／S架构进行体系设计,在大规模战术训练仿真部署时,存在并发访问能力弱、可靠性差等问题。通过对仿真系统的体系架构进行研究,结合云计算技术提出增加访问控制服务器、仿真数据共享服务器以及仿真引擎虚拟化等改进方式,并通过对比分析,总结了三种方式对仿真训练系统的可扩展性、并发访问性以及数据可靠性等方面能力优化和提升的异同,并提出仿真训练系统传统体系向云计算体系逐步过渡的思路。     

美国成像侦察卫星发展趋势

作为全球唯一的超级大国,美国在空间观测方面具有勿庸置疑的优势。介绍了美国现有成像侦察卫星的构成、作用和发展现状,指出了美军开始注重利用商业遥感图像的新趋势,并且详细介绍了当前美国成像卫星软件的商业开发以及美国未来天基雷达计划的发展。     

Modeling and analyzing point cloud generation in missile-borne LiDAR

The missile-borne LiDAR has an essential prospect in precise guidance. However, the instability of the missile has a significant impact on the precision of LIDAR point cloud, thus modeling and analyzing the influencing factors of point cloud generation is necessary. In this investigation, the authors modeled the point cloud calculation process of missile-borne linear array scanning LiDAR under ideal conditions and analyzed the effect of position change on the field of view (FOV) in the course of platform motion. Subsequently, the authors summarized that the stability concerning the field of view and the target tracking are dependent on three limiting conditions. Finally, the authors derived an error formula and analyzed several typical errors in missile platform flight, including scanner error, POS error, system integration error, and platform vibration error. Based on theoretical analysis and simulation experiments, the model proposed in this paper can provide a theoretical basis for the design of the missile-borne LiDAR system and the selection of related instruments in practice.     

An INS/GNSS integrated navigation in GNSS denied environment using recurrent neural network

In view of the failure of GNSS signals, this paper proposes an INS/GNSS integrated navigation method based on the recurrent neural network (RNN). This proposed method utilizes the calculation principle of INS and the memory function of the RNN to estimate the errors of the INS, thereby obtaining a continuous, reliable and high-precision navigation solution. The performance of the proposed method is firstly demonstrated using an INS/GNSS simulation environment. Subsequently, an experimental test on boat is also conducted to validate the performance of the method. The results show a promising application prospect for RNN in the field of positioning for INS/GNSS integrated navigation in the absence of GNSS signal, as it outperforms extreme learning machine (ELM) and EKF by approximately 30% and 60%, respectively.     

基于切比雪夫神经网络的软件定义卫星网络智能路由策略

针对现有的软件定义卫星网络中流表占用的三态内容寻址存储器空间不断增加,复杂的流表项查找、匹配过程导致路由转发效率降低,无法满足多样化应用需求的问题,提出基于神经网络的软件定义卫星网络智能路由架构。控制器通过训练神经网络获取数据流的传输模式,并用训练后的神经网络代替流表,在此基础上提出基于Chebyshev神经网络的智能路由策略,交换机根据数据流的业务类型预测其转发路径,以满足卫星网络应用的服务质量要求。仿真结果表明:所提路由策略显著减少了占用的三态内容寻址存储器存储空间,提高了路由效率。