应用BP网络校正的卡尔曼滤波器

当目标作机动飞行时,由于未知机动引起的估计误差的影响,卡尔曼滤波器的跟踪性能将会严重下降。提出了一种应用BP神经网络对卡尔曼滤波结果进行校正的机动目标跟踪方法,BP网络可以辨识非线性机动,修正卡尔曼估计值,改善跟踪效果。同时还研究了BP网络的自适应算法。对两个变加速机动目标的跟踪结果表明,经过BP网络校正的卡尔曼滤波器不会发生误相关,跟踪的精度较高。     

基于积分多普勒平滑伪距的导航算法研究

载体处于高动态机动、障碍遮挡、信号干扰和多路径等复杂环境时,GNSS接收机跟踪环路易发生信号失锁和相位失调,导致载波相位观测值发生较大变化,采用载波相位平滑伪距将严重影响导航精度。为改善GNSS接收机导航性能,对电离层效应及延时校正模型进行了研究,基于α-β滤波算法提出了基于积分多普勒平滑伪距的导航算法。实验结果表明:采用该算法在静态、动态条件下定位精度优于5m,测速精度优于0.05m/s,可显著提高GNSS接收机的导航精度。     

ABC优化BP神经网络算法在组合导航中的应用研究

针对北斗/捷联惯导组合导航,提出一种基于人工蜂群ABC(Artificial Bee Colony)算法的反向传播BP(Back Propagation)神经网络算法。首先,在北斗卫星导航系统接收机正常接收信号时,将捷联惯性导航解算信息(速度、位置)作为网络输入,卡尔曼滤波输出信息(速度、位置校正量)作为网络输出,对ABCBP神经网络进行在线训练,建立ABCBP神经网络的映射数学模型。然后,在北斗卫星导航系统接收机信号失效情况下,将惯性导航解算信息作为网络输入,利用建立好的ABCBP神经网络预测输出校正量信息,以此来校正捷联惯导系统SINS(Strapdown Inertial Navigation System)。最后,通过飞机飞行半物理仿真实验验证该算法的性能。仿真结果表明,ABCBP神经网络算法在定位精度方面具有更加优越的性能。     

基于软件相关器的GPS跟踪算法研究与实现

研究了适用于GPS软件接收机的软件相关器和信号跟踪算法,包括码跟踪和载波跟踪。为了提高跟踪灵敏度,码鉴别器和载波鉴相器每Nms输出一次鉴别结果,在Nms的间隔时间段内,每1ms采用状态外推算法对相位、多普勒和多普勒导数进行一次外推。跟踪环路采用载波环辅助码环的跟踪方法,提高了码环的跟踪精度和可靠性。利用真实的采样数据,在PC机上用Matlab对该算法进行了仿真,并且在GPS软件接收机平台上得到实现。实验证明,该算法可以实现对c／A码相位和载波频率的精确跟踪,并得到导航数据。     

多径环境下扩频导航接收机信号跟踪性能研究

分析了多径环境下扩频导航接收机信号跟踪性能。主要分析了时延绝对值小于一个码片的多径信号对导航信号伪码相位和载波相位跟踪误差的影响,给出了接收机伪码跟踪环和载波相位跟踪环的结构框图,并建立了两个跟踪环的数学模型,在考虑多径信号的基础上分析了混合信号相位跟踪的数学模型,分析了混合信号下伪码跟踪环和载波相位跟踪环相位跟踪的性能。在数学模型分析的基础上对存在单路多径信号时伪码相位跟踪和载波相位跟踪性能进行了计算机仿真。     

高动态GPS载波跟踪算法和环路控制策略研究

在接收信号有较高的多普勒频率及其一阶、二阶导数存在的情况下仍能正常工作的接收机被称为高动态接收机。设计高动态接收机的关键是设计参数与结构合理的载波跟踪算法。本文针对高动态环境下载波跟踪所遇到的问题,重点研究了频率牵引算法,FLL辅助PLL复合环算法及重要参数的设计,并提出了一种新的分阶段载波跟踪控制策略。本文采用GPS模拟器产生的高动态信号为实验源,基于Matlab平台建立系统模型,仿真结果表明：采用文中提出的载波跟踪算法的GPS接收机能在加速度100g,加速度变化率40g/s的动态指标下正常工作。     

一种基于FPGA实现的QPSK载波跟踪算法

针对多普勒频移对QPSK解调存在很大影响的问题,提出一种旋转相位叉积自动鉴频环路与科斯塔斯环路结合恢复载波的算法,在FPGA内实现精确频率跟踪和相位跟踪。经仿真和实际电路下载试验,该算法具有载波频率相位跟踪精度较高、消耗资源较小的优点。     

基于最大似然多径估计的卫星导航信号码跟踪算法与实现

卫星导航接收机需要精确的估计信号的扩频码相位并进行跟踪,估计的精度直接影响 伪距的测量精度。卫星信号的多径传播使得传统的基于DLL的估计器存在较大误差,提 出了一种抗多径的估计算法,它基于最大似然参数估计方法,并给出了该算法的推导过程, 仿真的结果表明该算法比传统的DLL跟踪环在性能上有很大的改进。结合传统卫星导 航接收机的实现结构,给出了一种整合了该算法的实现方案。     

多径干扰下GPS/INS跟踪环路的一种高斯码相位鉴别器

针对载体在多径信号的影响下,传统码相位鉴别器不能实时有效鉴别出码相位误差,提出一种高斯码相位鉴别器构建方法。在GPS/INS深组合模式中,接收机码相位鉴别器的构建将改变传统设计方法。INS系统利用GPS接收机产生的即时码相位信息,建立INS系统码相位鉴别器,该INS码相位鉴别器用于辅助GPS接收机码相位鉴别器,构建高斯码相位鉴别器,有效降低码相位跟踪误差。仿真结果表明,与传统的码鉴相器相比,高斯码相位鉴别器减小了噪声方差,能有效提高鉴相精度,从而在多径干扰下提高定位精度。     

GPS空间分集接收机

为解决传统单天线GPS接收机在载体旋转情况下不能连续跟踪卫星连续定位和速度偏差较大的问题,提出一种GPS空间分集接收机设计方案。该接收机采用空间分集算法和消旋解算方法,能稳定连续地跟踪GPS卫星信号,并准确地求解出载体的平动速度。     

基于多处理机系统在超立方体上并行仿真BP神经网

摘 要 本文介绍了人工神经网络的基本实现途径，并对 Intel iPSC860／P超级计算机系统作了简介，给出了在超立方体上实现BP算法并进行并行仿真所得到的结论     

一种Ka频段双通道遥测设备的无杆标校方法研究

Ka频段双通道遥测设备的和、差通道存在相位差,并且随环境变化而变化,需要在基带终端通过校相才能实现相位差的校正,最终完成对目标的自主跟踪。在靶场中,以往都是通过架设标校杆进行基带校相,这种方法可以实现相位标校的目的,但是随着遥测设备作战领域已经向深海、高原等区域拓展,受到这些特殊位置环境等对架设标校杆的种种限制。本文重点研究了在高原环境下,不架设标杆校,通过偏馈天线发射信号,实现和、差通道相位零值标定的目的。本文给出了基于偏馈天线的无杆标校原理和方法,并通过实验验证了本文方法的有效性。     

利用偏馈振子调整测控雷达跟踪通道相移技术研究

提出一种调整雷达跟踪通道相移的方法 ,即在雷达天线主面上配置偏馈振子 ,利用偏馈振子做为校准源调整雷达跟踪和 /差通道间的相移 ,并对该方法的可行性、可靠性及稳定性进行了实验研究。     

广义回归神经网络在MC-CDMA空频多用户检测中的应用

简要分析介绍反传神经网络、径向基神经网络与广义回归神经网络。广义回归神经网络与传统的基于反传算法的神经网络相比,具有收敛速度快,鲁棒性强等优点。将广义回归神经网络技术援引到MC-CDMA系统的空频多用户检测中,进行收敛性和误码率的仿真计算。仿真结果表明,广义回归算法比反传算法收敛速度快,广义回归神经网络空频多用户检测的误码率比单天线多用户检测的低。     

一种无人机自主避障与目标追踪方法

针对无人机自主避障与目标追踪问题，以深度Q网络(DQN)算法为基础，提出一种多经验池深度Q网络(MP DQN)算法，使无人机避障与追踪的成功率和算法的收敛性得到优化。更进一步，赋予无人机环境感知能力，并在奖励函数中设计了方向奖惩函数，提升了无人机对环境的泛化能力以及算法的整体性能。仿真结果表明，相较于DQN和双重DQN(DDQN)算法，MP DQN算法具有更快的收敛速度、更短的追踪路径和更强的环境适应性。     

一种BP MFN逆模型补偿的复合控制结构方案研究

由于对结构未知和不确定的非线性系统还没有形成一种通用有效的辨识和控制方法，为此首先对非线性系统逆模型辨识和控制的结构方案进行分析，然后基于复合控制思想，对基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案进行研究。设计了一种基于BP MFN（Multilayer Feedforward Network）逆模型补偿的复合控制结构方案，并基于不同BPMFN逆模型结构进行了仿真。仿真结果显示，基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案是有效的，且在满足辨识建模精度要求前提下，采用相对简单的BPMFN逆模型结构，对提高逆模型的泛化能力和非线性系统的控制效果是有益的。     

重力测量卫星KBR系统相位中心在轨标定算法

针对低低跟踪(SST-LL)重力测量卫星K频段测距(KBR)系统相位中心在轨标定问题,提出了一种应用预测卡尔曼滤波算法的KBR系统在轨标定算法。首先,以磁力矩器和姿态控制喷气发动机为执行部件,对一颗卫星施加一定的组合力矩,使其绕另一颗卫星进行周期性姿态机动;然后,将星敏感器数据代入预测卡尔曼滤波算法中估计出卫星姿态;最后,根据KBR系统观测值与卫星姿态角之间的关系,利用扩展卡尔曼滤波算法估计出KBR系统相位中心的位置。数值仿真结果表明:KBR系统相位中心可以被实时估计,当存在较大的卫星姿态动力学模型误差时,KBR系统相位中心的标定误差仍在0.3mrad以内,证明此算法估计精度较高且鲁棒性强。     

某型火箭发动机起动过程实时故障检测算法研究

以某型火箭发动机为研究对象,针对其起动工作过程,利用Matlab和LabWin-dows/CVI等编程语言,结合神经网络理论,开发了其起动工作过程的实时故障检测算法。使用了多次试车数据进行离线检验,结果证明该算法能够及时、有效地检测出该型火箭发动机起动过程的已有故障,并能够满足实时性的要求,没有出现误报警和漏报警。     

深空网干涉测量数据对嫦娥五号定轨能力分析

针对嫦娥五号探测器(CE-5)开展基于深空网测量数据的定轨能力分析.首先从测量原理分析了深空网VLBI数据的误差源,然后利用CE-5的精密轨道评估了 VLBI数据的误差,最后基于实测数据与协方差分析理论,分析UXB与VLBI数据的定轨能力.结果表明:转移阶段,单独利用深空网测量数据可以获取优于1 km的转移轨道精度,标...