空间非合作目标快速姿态跟踪导航方法研究

提出了一种空间非合作目标快速姿态跟踪导航方法。在非合作目标相对测量过程中,激光测距仪测距数据具有不连续的特点。当不具备测距数据时,采用基于位置-速度方差修正的姿态跟瞄导航滤波算法,引导追踪航天器完成对目标的粗捕获和保持;当具备测距信息时,通过引入间接量测矩阵和Wonham能控规范型极点配置方法,采用基于全维状态观测器的姿态跟瞄导航滤波算法,完成对目标的连续精确指向跟踪,并通过配置观测器极点调整滤波收敛速度。本文提出的姿态指向跟瞄导航算法克服了非合作目标跟瞄过程中测距信息不连续的问题,与传统扩展卡曼滤波算法相比,能够避免量测方程近似线性化过程中的大量矩阵求导运算,因而提高了跟踪导航滤波的收敛速度,增强了追踪航天器对非合作目标的快速姿态指向与跟瞄能力。     

用于多策略机动目标跟踪的基于模糊理论的改进IMM算法

针对多种机动策略实时机动目标,为解决标准交互式多模型(IMM)算法的模型集冗余、算法量过大和实时性不高等问题,以提高机动目标滤波精度,保证目标跟踪系统性能,对基于模糊自适应理论的交互式多模型算法进行了研究。对标准IMM算法改进包括加速度预估、模型集合设计、模糊自适应推理设计,以及条件滤波输出四部分,通过加速度预估获得更准确的模型集,采用提前模型筛选获得更优的匹配效果并减少了计算量。给出了处理模型及滤波过程流程。对三维机动目标的仿真结果表明:与标准IMM算法相比,设计的基于滤波算法对以多种机动策略实时机动的目标有更好的实时性和跟踪性能。     

扩频精密测距的动态数据处理技术

精密测距技术是导航定位系统进行定位和实现远距离时间同步的有效途径。如何在不影响实时性的前提下提高测距值的精度，对导航定位系统时频系统的建立具有重要意义。文章不同于通常的GPS动态滤波，而是直接对测距接收机测得的距离值进行建模，并应用自适应卡尔曼滤波对测距值进行实时动态处理。然后比较所建立的动态模型与实际应用中卫星与地面站间的距离模型的吻合程度，经过详细的MATLAB仿真，验证了动态滤波算法在保证实时性的前提下提高了测距精度。     

精密测距的动态数据处理

无线电精密测距是通过无线电测量飞机、舰船、导弹等目标的精确距离和速度信息。根据飞机实际中的运动情况建立动态模型,采用适合于工程应用的新型自适应α-β滤波器对测距值进行实时动态处理,然后经过详细的MATLAB仿真,验证了动态滤波算法在保证实时性的前提下可以提高测距精度。     

基于跟瞄和加表PI滤波近程相对导航方法

针对由于加速度计存在漂移和目标星加速度未知,基于C-W(Clohessey-Whiltshire)方程递推的近程相对导航无法长时间使用的问题,提出了一种基于跟瞄相对测量信息修正相对位置/相对速度误差和估计加表漂移的方法,并给出了比例积分(PI)滤波近程相对导航算法。最后,进行了工程应用方式分析和仿真验证。相对位置误差估计精度优于50 m。仿真结果表明:该方法既能确保相对位置和相对速度输出的连续性,又可抑制跟瞄观测噪声并消除长时间积分累积误差。基于PI滤波的近程相对导航方法计算简单,易于工程实现,且已通过在轨考核验证。     

基于mean—shift的多目标粒子滤波跟踪算法设计

针对视频序列中多目标的跟踪问题,提出一种基于mean-shift和粒子滤波的多目标混合跟踪算法,采用目标之间的距离门限和相似度门限作为转换条件,有效地结合Mean-shift 算法的简单快速和粒子滤波跟踪算法的抗遮挡的优点.实验结果表明,该算法在对多目标跟踪时能在保证跟踪效果的同时减少跟踪的时间花费,有效提高了设计的跟踪系统的实时性.     

基于液晶偏转系统的卫星平台振动补偿方法研究

针对卫星平台振动严重影响空间光通信跟瞄精度的问题,提出了基于液晶偏转控制系统的扰动补偿方案。建立了液晶偏转控制系统的数学模型,为了提高收敛速度,设计了基于后验估计误差RLS格型滤波算法的自适应控制器。引入了变阶算法,不但实现了快速、高精度的扰动补偿,而且在没有增加计算量的情况下,消除了高定阶RLS自适应算法中大的暂态响应,改善了控制系统性能。实验结果表明补偿后的扰动残差在10-6rad量级,验证了该控制方案的有效性和可行性。     

推广联合滤波算法在卫星组合定姿系统中的应用

研究了不同模型下的推广联合滤波算法。基于信息融合理论和信息守恒原理，提出信息分配是信息融合的逆过程的观点，给出和证明了信息分配定理，为推广联合滤波算法提供了理论基础。以某卫星组合姿态确定系统为例，详细讨论了推广联合滤波的结构及其实现过程。理论分析和数学仿真结果表明：推广联合滤波算法比现有的联合滤波算法计算量小，且推广联合滤波算法能够同时保证全局最优和局部最优，而现有的联合滤波算法不是局部最优。     

基于FPGA的增强Lee滤波算法设计与实现

增强Lee滤波算法能够较好地滤除影响SAR景象匹配性能的相干斑噪声,是一种非常有效的SAR图像预处理方法.为了提高图像处理算法在硬件上实现的实时性,本文根据FPGA编程特点,对增强Lee滤波计算过程进行优化,并利用硬件描述语言完成了增强Lee滤波在FPGA中的实现.实际工程应用表明,此种方法能够快速实现SAR图像相干斑...     

光纤陀螺随机漂移的实时滤波方法研究

在光纤陀螺捷联惯导系统的初始对准过程中,光纤陀螺的随机漂移是影响对准精度的重要因素。通过离线的建模和滤波,能够在一定程度上抑制光纤陀螺随机漂移的影响,但由于受环境因素及光纤陀螺重复启动性能的影响,离线建立的模型通常不具备普适性,无法实现初始对准中随机漂移的在线滤波。为了解决这一问题,论文研究了随机漂移的实时滤波方法,包括基于ARMA模型的Kalman实时滤波方法和基于滑动数据窗的小波实时滤波方法,并对两种方法进行了改进。最后,进行了光纤陀螺捷联惯导系统的初始对准试验,研究了两种滤波方法对对准精度的影响,试验结果表明两种在线滤波方法均能够在较大程度上提高初始对准的精度,而且小波实时滤波方法的精度和实时性均优于基于ARMA模型的Kalman实时滤波方法。
     

基于航迹关联的抗角闪烁跟踪算法研究

角闪烁背景下，高分辨雷达在近距离跟踪阶段存在不能精确跟踪的问题。针对此问题，分析了基于距离高分辨的单脉冲测角方法，并在此基础上，结合距离向强散射点的幅度特征，提出了一种基于航迹关联的抗角闪烁跟踪算法。算法首先对和通道、方位差通道、俯仰差通道的回波信号分别进行脉压和相参积累；然后在和通道的高分辨一维距离向上实现目标强散射点的检测，依据幅度进行排序并输出各点的距离信息和角度信息；最后利用联合集成概率数据互联算法作为目标跟踪滤波算法进行跟踪。本文通过对ku波段实测数据中入射余角为60°~69°的近距离跟踪部分进行分析，将所提算法与卡尔曼滤波跟踪算法进行了对比，仿真结果表明，本文算法使多目标跟踪的精度得到了提高，具有更好的角闪烁抑制性能。     

基于扩展卡尔曼滤波的机动目标跟踪研究

针对雷达导引头跟踪机动目标问题,建立了一种适于高机动目标探测的非线性系统模型,采用扩展卡尔曼滤波算法推导适用于弹载脉冲多普勒雷达机动目标探测的滤波模型,用以估计俯仰失调角、方位失调角、弹目相对速度和距离等信息,利用系统数学模型对目标加速度及弹目视线角速率进行解算估计。对标称弹道和极限弹道的跟踪仿真表明,所建立的系统模型和滤波设计方案,能够处理真实飞行中存在的部分信息缺失问题,对于极端情况下的遮挡问题也能在一定时间内保证较高的跟踪精度。     

基于方位信息的组网雷达跟踪滤波研究

干扰对组网雷达目标跟踪系统模型的影响,决定了系统需要用非线性滤波技术进行纯方位跟踪.粒子滤波避免了传统非线性滤波方法的缺陷,但是存在粒子退化,于是用EKF和UKF在每一时刻更新粒子,用更新的粒子及其协方差构造重要性函数,然后重采样.仿真实验表明了这两种改进粒子滤波方法的有效性.     

一种多制式传感器数据融合算法

针对一有三坐标雷达、两坐标雷达和红外探测器三种传感器的分布式多站多目标跟踪系统，提出了一种多制式传感器数据融合算法。算法以测量间最小距离为关联度，对测量集间的相似程度进行度量，用极大似然法估计目标位置，通过融合方法求得目标三维航迹。在作状态估计时，采用两组非线性卡尔曼滤波切换提高融合精度。     

多传感器最优信息融合Kalman多步预报器及其应用

提出了一种新的标量加权线性最小方差意义下的多传感器最优信息融合算法。该算法考虑了局部估计误差之间的相关性，只需计算加权标量，避免了加权矩阵的计算，明显减小了计算负担，便于实时应用。基于该融合算法，对被多个传感器观测的离散线性随机系统，给出了具有容错性的多传感器标量加权最优信息融合分布式Kalman多步预报器。它具有两层融合结构，其中第一融合层具有网状并行结构，用来获得每时刻每两个无故障传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵；第二融合层用来确定最优标量加权系数，进而获得标量加权最优融合Kalman多步预报器。将其应用于雷达跟踪系统验证了其有效性。     

单脉冲雷达导引头抗压制式干扰时域仿真

为研究单脉冲主动雷达导引头在自卫干扰(SSJ)和非SSJ条件下的抗干扰性能,建立了单脉冲角跟踪系统对SSJ和非SSJ压制式噪声干扰源进行跟踪的时域模型。仿真结果表明,在SSJ条件下,角跟踪回路的抗压制式噪声干扰性能较佳,跟踪情况与目标视线角速度有关;在非SSJ条件下,当导引头接收天线处远距支援干扰(SOJ)强于目标回波信号时,SOJ会引入较大的天线指向偏差。所建模型可用于雷达导引头抗干扰性能的仿真研究。     

压制干扰下组网雷达目标检测与跟踪技术

针对压制干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出了一种基于压制干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括压制干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分。压制干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后接收机输入端的信干比分别计算检测概率,进而模拟传感器在压制干扰下对目标的检测情况。组网雷达序贯滤波中,首先对压制干扰下各雷达的量测数据进行串行合并和点迹合成,而后采用基于交互多模型(IMM)的序贯滤波方法对压缩后的数据进行跟踪。该检测与跟踪技术可模拟出雷达在压制干扰下由于检测概率下降造成的目标暂消现象,提高组网雷达跟踪航迹的连续性和稳定性。仿真结果表明了该技术的可行性和有效性。     

适用于信标光检测的非对称中值滤波改进算法

在进行星间激光通信时,光斑位置检测的准确性会直接影响捕获、跟踪、瞄准过程。然而由于其采集传输过程中受到干扰或自身器件响应的缺陷,导致出现模糊及噪声,因此在进行光斑定位前应当进行滤波预处理。经典3×3窗口的中值滤波算法对噪声的滤除效果较好,但处理时间过长,因此提出了基于3×4窗口的非对称快速中值滤波的算法。首先对经典方法两个相邻窗口处理时重复利用的6个中间像素值进行排序,再分别与窗口内最左列和最右列中值进行比较,所得中值替换掉原信号中心位置两个像素。经目视观察,两种滤波算法去噪效果相当。对于3×4窗口的改进中值滤波带来的后续光斑定位误差问题,可以通过统一标校进行弥补,误差在可接受范围内。通过程序仿真结果可得,改进的快速中值滤波算法缩短了响应时间。因此,非对称中值滤波改进算法增强了算法的实时性,更适合基于FPGA平台的设计与实现。     

基于迭代容积滤波的无源跟踪算法

对无源目标跟踪问题进行了研究,给出一种只有角度和距离测量的目标跟踪算法。为提高估计的精度和数值稳定性,采用了容积滤波算法,并用基于龙贝格-马尔塔(LM)算法改进迭代容积滤波算法,以提高估计精度,算法实现了对目标的无源跟踪。仿真结果表明:迭代容积滤波算法的跟踪效果更好。     

以恒星位置为基准的运动平台上测控雷达精度标校技术

利用FK5星表，可以精确实时地计算出恒星位置，用作陆基雷达标校的基准。本文把这种技术推广到运动平台上雷达的精度标校，提出了技术方案和初步的数学模型，给出了试验的解算结果和统计结果。