模糊自适应卡尔曼滤波技术研究

提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波技术的组合导航的新方法。这一方法主要应用于自主式机动飞行器。用模糊逻辑自适应控制器对卡尔曼滤波器的噪声方差进行“在线”修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态,从而提高组合导航系统的精度。通过对ＧＰＳ/ＩＮＳ组合导航系统的仿真,验证了模糊自适应卡尔曼滤波器比常规卡尔曼滤波器具有更高的精度。该方法的研究对飞行器的导航与制导具有重要意义。     

RAM技术在隐身飞行器薄型翼设计中的应用

雷达吸波材料（ＲＡＭ） 技术是隐身技术中的重要技术之一，并且在隐身武器，尤其是隐身飞行器系统设计中得到广泛应用。本文首先简要阐述了雷达吸波材料吸波的基本原理，然后以隐身导弹薄型弹翼的低雷达散射截面（ＲＣＳ） 设计为例，探讨了涂覆型雷达吸波材料涂覆方案的设计思想和方法，最后给出一部分隐身飞行器薄型翼面低ＲＣＳ设计的样例。     

ISAR雷达成象算法综述

本文主要针对ＩＳＡＲ雷达成象机理及各种ＩＳＡＲ雷达成象算法进行一定的概括与总结，归纳了各种ＩＳＡＲ成象的特点及发展状况。     

GPS／INS组合导航系统的平滑滤波应用研究

在一些特殊应用场合，采用平滑滤波的处理方法，可以大大改善ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统的定位精度。有关飞行器精密定位参照系统的事后处理算法，平滑滤波的算法，与卡尔曼滤波器的关系，以及在ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统中平滑滤波的实现技术，在本文中作了讨论并给出了系统的原理结构和仿真方法。仿真结果表明平滑滤波精度比卡尔曼滤波器的精度提高一倍左右，是一种有效的事后处理技术。     

干涉式合成孔径雷达测量技术

论述具有三维测绘能力的干涉式合成孔径雷达（ＩｎＳＡＲ）测量技术。在ＩｎＳＡＲ中，除了形成普通的二维ＳＡＲ图像之外，还利用同一地物目标的两幅ＳＡＲ图像的干涉相位来提取该地物的高度信息。详细阐述ＩｎＳＡＲ的基本原理，分析其测量精度极限性能和某些设计约束，并概要介绍若干试验结果。     

卫星自主导航技术发展综述

综述了国外卫星自主导航技术的研究历史和现状 ,简要地介绍了国外的麦氏自主导航系统、星光折射 /星光色散法自主导航系统和基于雷达高度计的自主导航系统的研制情况、特点及导航精度 ,为确立我国研制卫星自主导航系统的技术路线提供参考     

自学习自适应INS／Doppler组合导航系统

本文通过引入文［１］提出的自学习适应Ｋａｌｍａｎ滤波，而将氢此组成的具有自学习功能的智能组合导航系统直接建立在噪声分布密度的异步自学习估计上，由于此时的ＬＡＫＦ在每次重复滤波实验后可离线异步地学习模型与量测噪声的统计特性，从而可有效地避免滤波发散现象并能确保实时性。文中结合某飞行器，对ＩＮＳ／Ｄｏｐｐｌｅｒ组合导航系统进行了仿真研究，所得结果十分满意。     

二维海浪谱SAR成象的计算机模拟研究

根据综合孔径雷达（ＳＲＡ）原理，研究了海浪谱ＳＡＲ成象的机理，导出了由海浪谱到雷达图象谱的非线性ＳＡＲ海浪成象数学模型，从中可求得轨道速度的均方值。并对二维海浪谱作了计算机模拟，分析了ＳＡＲ图象谱失真的原因。     

西欧ERS—2遥感卫星

ＥＲＳ－２是西欧第二颗遥感卫星，其基本结构与ＥＲＳ－１基本相似，但性能有较大提高。ＥＲＳ－２携带仪器在ＥＲＳ－１基础上有所增加，相同的仪器有有源皮信仰（ＡＭＩ），微波辐射计（ＭＷＲ）和雷达高度计（ＲＡ），改进的仪器有沿轨扫描辐射仪（ＡＴＳＲ）Ｔ精密测速测距仪（ＰＲＡＲＥ），新增加的仪器为测量大气化学万分的全球臭氧监测仪（ＧＯＭＥ）。文中对ＥＲＳ－２卫星的总体及有效载荷作了简要介绍。     

SINS/TACAN组合导航卡尔曼滤波算法

随着对飞行器飞行精度和可靠性要求的提高,单一系统已无法满足系统要求,而采用先进的算法,利用信息融合技术将导航系统进行组合,取长补短,提高系统的综合性能成为主流,并得到迅猛发展。导航系统也呈现多信息化、智能化、集成化的发展趋势。本文根据捷联惯导系统(SINS)和塔康系统(TACAN)不同的导航特性,在卡尔曼滤波的基础上,将二者组合起来,编写SINS/TACAN组合导航的滤波算法,并对该组合导航系统进行仿真,仿真结果表明:卡尔曼滤波下的SINS/TACAN组合导航系统,有很高的可行性。     

基于SAR影像平地与水域ROI的由粗到精匹配方法

INS/SAR组合导航系统主要是基于图像相似性相关原理,即将SAR实时获取的图像与预存在匹配处理机中的基准图进行配准比较,得到载体相对于目标或预定区域的位置偏差,从而修正INS的累积误差,保证载体的导航精度.但由于基准图与实时图获取的条件不同,两者存在较大差异,会损害匹配概率和匹配精度,进而影响载体的定位精度.基于此提出了基于SAR影像平地与水域特征区域(ROI:Region of Interest)的由粗到精的匹配方法:即利用实时图全部小波第二层低频信息在基准图小波第二层特征影像上进行全局搜索,荻取实时图中心点的粗匹配坐标,根据粗匹配坐标找到对应的基准图上的区域及所包含的平地与水域ROI,再找到ROI在实时图上对应的大致区域,利用互相关算法对ROI进行匹配,得到最终匹配坐标.并对该方法进行了仿真计算,结果表明该方法在星载SAR/机载SAR匹配中取得很好的效果,满足高匹配精度的同时,增强了不同源SAR匹配的适应性.     

一种亚轨道飞行器再入段组合导航方法

针对亚轨道飞行器再入飞行段的环境特性,设计了由INS、GPS、CNS组成的容错型 组合导航系统,该系统能根据不同飞行阶段选择相应的传感器组合方案,将处于运行状态 且无故障的子系统信息自动地实现最优融合。仿真结果表明,所设计系统具有良好的容错性 ,并达到了较高的导航精度。
     

近空间高超声速飞行器惯性导航系统Simulink仿真研究

近空间高超声速飞行器具有高动态性特点,能实现精确打击,要保证其高精度,导航系统是关键。惯性导航技术具有可靠性好、输出连续的优点,是近空间巡航飞行器的核心导航系统。本文利用Simulink与M语言结合完成对近空间高超声速飞行器惯性导航系统的仿真研究。构建了近空间高超声速飞行器惯性导航系统的Simulink仿真模型,通过对静基座下的惯导导航误差进行分析,验证了仿真系统的正确性。对近空间高超声速飞行器的航迹进行了仿真,分析了飞行速度对向心加速度及哥氏加速度的影响,对开展近空间高超声速飞行器惯性导航系统的研究具有良好的参考意义。     

基于北斗双星定位辅助的SAR/INS组合导航系统研究

由于SAR/INS/北斗组合导航系统中图像匹配定位需要耗用不等的匹配计算时间，而现有的北斗定位系统输出也具有一定的延时，因此，SAR／INS／北斗组合导航系统中的量测信息输出具有不同步和滞后的特点。针对上述问题，采用常规的联邦滤波算法将难以获得高精度滤波结果。为此，本文在分析SAR／INS／北斗组合导航系统工作过程的基础上，结合卡尔曼滤波的具体原理，设计了针对不同步量测信息的基于联邦滤波理论的组合滤波方案，并进一步提出了解决量测信息滞后问题的算法，从而可以有效处理SAR／INS／北斗组合导航系统中的信息融合问题。协方差分析结果表明提出的组合滤波方案可行，该方案对SAR／INS／北斗组合导航系统的实际应用具有重要的理论参考价值。     

基于移动最小二乘法的机载SAR成像运动误差补偿方法

机载SAR平台在飞行过程中产生的运动误差会导致成像质量下降,利用测量数据提取运动误差是机载SAR运动补偿的重要手段之一。通过对机载SAR运动误差理论的推导,提出一种基于移动最小二乘法的机载SAR成像运动补偿方法,方法借助于惯性导航系统记录的东北天三维速度信息,对其进行处理,进而获得雷达平台的三维空间信息,再与后向投影算法结合,完成SAR成像运动补偿。方法是对最小二乘法进行改进,使其不需要对数据进行分段估计和平滑,还可以保证估计结果的正确性。实验结果验证方法对运动误差估计的准确性和有效性。     

高超声速飞行器发射坐标系导航算法

针对高超声速飞行器弹道特点和导航参数的需求，提出基于发射坐标系(LCEF)的高超声速飞行器导航算法。首先，介绍发射坐标系下捷联惯导(SINS)算法编排，推导发射坐标系下姿态、速度和位置离散递推方程。然后，介绍地心地固系(ECEF)下的卫星位置和速度转换到发射坐标系的方法，推导发射坐标系的SINS/BDS组合导航滤波器状态方程和量测方程。最后，以助推-滑翔飞行器为对象，进行了发射坐标系下组合导航仿真，位置精度小于10 m，速度精度小于0.2 m/s。     

高速平台下动目标高分辨成像方法研究

高速平台对地面强散射移动目标或者海面舰船目标进行合成孔径雷达成像（SAR）时，存在两方面问题：一是传统SAR匀速直线模型已不适应高速平台自身高动态运动特征；二是目标的非合作运动一方面会引起图像散焦，另一方面动目标在地距图中的位置会产生较大偏移。针对这两个问题，首先在匀加速度模型频域相位滤波算法下，推导出了精确的斜地投影关系以及近似的反投影关系，同时给出了基于惯性组合导航（INS）的平台运动补偿方法，最后结合自聚焦技术，完成对舰船目标的聚焦并得到以目标为图像中心的地距图。     

基于MEP-UKF的组合导航滤波算法

针对目前应用于SINS／GPS组合导航系统中的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman
Filter, EKF)存在精度低、实时性差的缺点,提出一种基于模型误差预测(Model Error
Prediction, MEP)的Unscented 卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,
UKF)。MEP-UKF滤波算法将惯性器件测量误差作为模型误差使用MEP进行实时预测的同时,采 用UKF估计载体的姿态、速度及位置等误差信息,并反馈给SINS系统来校正导航参数。MEP-U KF不仅克服了UKF必须假设惯性器件误差为高斯白噪声的局限性,而且降低了SINS／GPS组合 导航系统状态变量的维数,大大缩短了导航解算的时间。仿真结果表明,MEP-UKF的收敛速 度和滤波精度均明显优于EKF,更好地满足了工程应用中对导航精度和实时性的要求。     

基于星载平台的SAR实时成像处理实现方法

针对高分辨率星载SAR星上实时成像处理的工程化技术问题,提出了一种优化的实现方法。通过对成像算法流程的优化设计和计算公式的重新推导,实现了高效率的相位补偿因子计算。在此基础上,提出了一种分析和优化计算精度的方法,在保证效率的前提下提高了相位计算精度。在某型实时信号处理样机上,基于改进CS算法,实现了5米分辨率的星载SAR实时成像处理,对16384×16384原始数据的处理时间优于28秒,图像质量满足技术指标要求。