提高相位干涉仪测角精度新方法

为进一步提高传统相位干涉仪测角精度,提出一种利用所有基线信息的新测角方法.在给出该测角方法的基础上,分析了该方法的测角精度.理论分析表明该方法测角精度优于传统方法,可适用于一维和二维线阵,且不改变现有阵列的布阵形式,算法计算量小.仿真结果验证了理论分析的正确性,且在低信噪比情况下,该方法测角性能提高更加明显.     

噪声调幅干扰信号波达方向估计研究

利用噪声调幅干扰信号频谱结构的特殊性,提出基于阵列接收信号载频处频域数据的波达方向估计算法,通过仿真分析表明该算法的角度估计性能明显高于目前广泛采用的比幅比相单脉冲测角法,并且计算量也大大低于传统的波达方向估计算法.     

一种新的基于姿态四元数匹配的传递对准方法

设计了一种新的姿态四元数匹配传递对准方法,并以载机姿态四元数与弹体姿态四元数的四元数乘积作为量测量,推导了姿态四元数匹配量测方程。通过理论分析,得出了载机平台失准角、弹体平台失准角、弹体安装误差角和机翼颤振变形角为小量的情况下,这些量与量测量之间的关系。推导了传统的姿态角匹配传递对准方法量测方程,与之相比,姿态四元数匹配量测方法明显降低了计算量,并分别对两种姿态匹配方法进行了仿真,仿真结果表明：新的姿态四元数匹配方法与传统姿态匹配传递对准方法具有相同的精度。     

基于相关匹配的弹道中段目标章动角估计

章动角是弹道中段目标的重要进动特征,可用于识别弹头和诱饵。首先提出了基于相关匹配的章动角估计方法,将观测的目标雷达截面积（RCS）序列与不同参数下的RCS序列模板进行相关匹配,搜索匹配函数的最大值,从而得到章动角的估计值。然后给出了具体的实现算法,将初始时刻的采样间隔设置为脉冲重复周期（PRI）的整数倍或1/K（K为整数,且K≥2）,在此基础上减少了匹配函数的计算量,并且可通过单层或多层相关匹配来估计章动角。仿真结果表明,由于RCS测量存在系统误差,相关匹配的章动角估计性能远优于最小二乘匹配。同时分析了全姿态RCS数据的角度采样间隔对相关匹配估计性能的影响。最后比较了多层相关匹配和单层相关匹配的估计性能和计算量。     

子阵级数字阵列雷达单脉冲测角精度影响因素分析

为了提高子阵级数字阵列雷达(DAR)单脉冲测角精度以及算法稳健性,针对数字干涉法和数字相位和差单脉冲测角方法进行了对比试验性仿真.对基于子阵级DAR的两种方法进行了原理分析和测角建模,并重点针对影响测角性能的主要因素如信噪比、幅相误差(重点是子阵级)以及波束指向偏差等进行了性能对比仿真分析,仿真结果表明:当目标信噪比超过10dB时,干涉测角算法测角性能比相位和差法更加稳健(尤其是当波束指向误差较大时).仿真结果和结论可以为子阵级DAR系统工程化设计提供参考.     

基于一种改进滤波算法的双天线单站无源定位技术研究

研究移动单站利用双天线对固定辐射源进行无源定位的技术。首先介绍联合相位差变化率、多普勒频率变化率和角度信息测距原理,考虑到双天线测角精度较低,提出一种观测域平方根稀疏网格积分卡尔曼滤波器(MSSRSGQKF)。这种滤波算法收敛速度快、精度高,并通过稀疏网格取点降低了算法计算量。仿真对比了基于MSSRSGQKF的定位方法与扇形网格搜索定位方法及粒子滤波定位方法的性能,证明基于MSSRSGQKF的定位算法收敛速度更快,收敛精度更高,计算量较小,整体性能更优。     

基于自适应单脉冲的卫星角度测量方法

针对干扰对卫星角度测量的影响,提出自适应单脉冲角度测量方法.该方法将数字单脉冲与自适应数字波束形成方法有效结合,通过增加约束矩阵,使其在有效抑制干扰对测角影响的同时,保持单脉冲比曲线不发生畸变.理论分析与仿真结果表明,该方法具有更好的抗干扰性能,且测角测量的精度与准确度更高.     

雷达脉冲串信号频差估计性能研究

探讨了基于互相关法的雷达脉冲串信号频差估计性能.初步结论是:(1)对占空比不小于2%、持续时间为10ms左右的雷达脉冲串信号,只要其信噪比优于12dB,互相关法可以达到1Hz量级的频差估计性能;(2)提高采样频率可在更低的信噪比条件下或对更小占空比的雷达脉冲串信号实现同等精度的频差估计.     

基于投影矩阵搜索的相干源DOA估计算法

在强相关或相干信号源环境下，基于子空间分解的高分辨方法无法准确估计信号到达角，而许多传统的解相干方法，如空间平滑法等，会减少阵列的有效孔径，且只适用于具有移不变性的阵列结构。针对相干信源DOA估计问题，提出了一种基于投影矩阵搜索的DOA估计算法。首先根据阵列流型构造噪声子空间的投影矩阵，并将阵列接收信号投影到噪声子空间；然后通过遍历搜索所有可能的投影矩阵获得空间谱，进而得到相干源的DOA估计。该算法能有效进行相干信源DOA估计，与传统的相干源DOA估计方法相比，该算法不会减小阵列的有效孔径，且适用于任意阵列结构，并具有良好的估计精度和超分辨能力，但计算复杂度较高。通过仿真实验，验证了该算法的有效性，比较了该算法与传统算法的性能。     

基于系统误差诊断的多测元融合算法

在多测元目标跟踪定位中,结合测元的匹配特性,提出"三选二"原则诊断并估计少数测元上的系统误差,以多测元最小二乘多项式滤波抑制随机误差,从而提高目标定位精确度的数据融合新方法。以三测元为例给出了具体在微分域和积分域进行匹配诊断的步骤。在估计并扣除系统误差之后,进行三通道最小二乘多项式滤波以更有效地抑制随机误差。仿真计算结果表明该方法能够有效地发现和估计系统误差,同时指出在积分域进行匹配诊断和估计的精度要优于微分域匹配诊断。