雷达低空目标俯仰角跟踪的C2算法研究

在单脉冲测角体制下,由于多径回波信号的干扰,极大地降低了雷达低空目标仰俯角跟踪精度,甚至丢失目标。通过对多路径反射环境模型分析,得出了岸、海基单脉冲雷达低空目标跟踪时仰俯角测量误差的产生原因,提出将传统的多目标分辨算法(C2算法)应用于低角多径环境下目标俯仰角的跟踪测量,并在不同多径反射环境下对不同高度、不同飞行速度和飞行方向的目标进行了仿真,得到良好的仿真结果,表明该算法可较大地提高俯仰角跟踪测量精度。通过对仿真结果的分析,验证了该算法在低空目标跟踪中的有效性和可行性。     

一种舰载相控阵制导雷达驻留时间动态调度算法

为了解决舰载相控阵雷达的实时驻留问题,提出了一种新的相控阵雷达驻留时间调度算法。依据工作方式优先级和目标信噪比来设计调度准则。首先分析了构建舰载相控阵雷达模型所需要的各种理论模型,包括自由空间目标回波功率、干扰模型、目标检测模型。在此基础上,提出了雷达时间动态调度算法机制。最后根据建立的舰载多功能相控阵雷达模型分析驻留时间分配,目标信噪比检测的效能,仿真结果表明了该算法的合理性和有效性。     

一种新型相控阵雷达多目标模拟器设计

针对某型相控阵雷达目标模拟器采用单目标技术,无法真实模拟跟踪多目标回波信号的问题,设计了一种新型多目标模拟器。该模拟器采用DDS(Direct Digital Synthesis,直接数字频综)信号产生、数字信号存储及控制等技术,结合航迹数据产生与控制软件,实现多目标回波信号模拟的同时,实现并完善了模拟器的多目标引导数据注入、理论弹道演练和实测数据回放等模拟和训练功能。软件部分,在考虑目标回波特性的基础上,利用施威林Ⅰ型模型产生目标回波,实现目标回波的模拟仿真工作。在硬件上设计了以FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)为核心的功能模块,将模拟仿真信号实时生成目标回波。实际应用表明,该模拟器控制简单,运行稳定,精度高,完全满足跟踪测量和模拟训练需求。     

一种中频雷达模拟器的设计

设计出了一种中频雷达模拟器的硬件,阐述了该模拟器总体组成和工作过程,以及各部分的组成和工作原理。该模拟器可以产生单脉冲体制下的一组固定目标的和、差模拟中频回波信号和动目标和、差模拟中频回波信号;可以在联机或独立2种工作状态下,产生常规脉冲、线性调频脉冲等多种雷达中频回波。该模拟器适用于相控阵雷达等多种新体制跟踪雷达的调试和训练。     

机载气象雷达回波信号仿真系统

设计了一个机载气象雷达回波信号仿真系统,可用于高保真雷达回波信号的生成与演示。基于高保真风场建模数据,依照真实机载气象雷达的扫描方式初始化仿真参数,对风场数据进行机载气象雷达回波仿真,得到了可靠的仿真数据,并对可靠性进行验证。该系统采用C#与Matlab联合编程的方法进行实现,可实现的功能包括各种气象目标在不同模式下的雷达回波仿真,雷达回波数据正确性的验证及展示。得到的信号可为机载气象雷达信号处理和数据处理算法的开发提供数据支持。     

基于视觉注意机制的认知雷达数据关联算法

针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟、以及概率数据关联算法不适于多交叉目标跟踪的问题,提出了一种基于人类视觉选择性注意机制和知觉客体的"特征整合"理论的认知雷达数据关联算法。算法以综合交互式多模型概率数据关联算法为基础,采取假设目标最大机动水平已知的"当前"统计模型和匀速运动模型作为模型集,通过实时交互使关联波门能够随目标机动动态调整,较好地兼顾了雷达计算耗时和跟踪成功率。在利用目标位置特征的基础上,进一步提取、整合目标运动特征,对关联波门交叉区域公共量测进行分类,使多交叉目标跟踪问题转化为多个单目标跟踪问题,优化了传统概率数据关联算法。仿真结果表明：与传统关联波门设计方法相比,算法跟踪失败率和计算耗时明显降低;而且在计算资源增加不大的情况下,杂波环境适应性也得到了显著增强。     

一种能量级自然云雷达图像仿真方法

针对飞行模拟训练需求,基于自然云与电磁波束相互作用的统计特性,设计了 1种自然云雷达图像仿真方案,给出了多个关键仿真模型的实现方法。通过雷达波束的子波束划分实现雷达波束充塞系数的估算,解决了波束充塞系数计算难度大的问题,并根据云的三维模型设计了雷达回波能量计算模型。通过将三维空间的计算转化到二维平面内以获取雷达波束中心与云团交点位置及参数,以此计算雷达反射率和雷达回波的距离衰减。仿真实验表明:该方法能较好地体现云对回波的衰减效应,以及波束充塞度对远距离云回波计算的影响,具有较好的实时性。     

雷达舰船目标回波建模研究

阐述了根据电磁波几何绕射理论所建立的舰船目标雷达回波模型,利用该模型可产生多种假设目标的回波数据,用于弥补科研试验过程中所需的多种条件下的雷达目标回波数据,所建模型在实际试验中得到了较好的应用.     

微动目标跟踪成像一体化的雷达资源优化调度算法

相控阵雷达可以同时担负搜索、跟踪、识别与成像等多种雷达任务。为了提高雷达对战场环境的感知能力并减轻雷达资源分配的冲突,提出一种微动目标跟踪成像一体化的雷达资源优化调度算法。该算法建立了包含微动目标成像任务的雷达优化调度模型并利用启发式算法求解,利用跟踪脉冲与调度剩余的空闲时间资源,动态地构造感知矩阵并采用正交匹配追踪（OMP）算法对微动目标进行特征提取并成像。仿真结果表明：该算法可以实现稀疏孔径条件下的微动目标成像,并具有良好的鲁棒性,同时进一步提高了雷达系统的资源利用率。     

光纤延时技术在X波段雷达回波信号模拟中的可行性研究

应用光纤延时技术设计了通用的X波段雷达回波信号模拟方案,搭建了测试原理样机。通过原理样机完成了距离速度仿真测试及雷达回波信号的仿真测试,论证了光纤延时技术在X波段雷达信号距离模拟中应用的可行性。     

The Mercury Laser Altimeter Instrument for the MESSENGER Mission

The Mercury Laser Altimeter (MLA) is one of the payload science instruments on the MErcury Surface, Space ENvironment, GEochemistry, and Ranging (MESSENGER) mission, which launched on August 3, 2004. The altimeter will measure the round-trip time of flight of transmitted laser pulses reflected from the surface of the planet that, in combination with the spacecraft orbit position and pointing data, gives a high-precision measurement of surface topography referenced to Mercury’s center of mass. MLA will sample the planet’s surface to within a 1-m range error when the line-of-sight range to Mercury is less than 1,200 km under spacecraft nadir pointing or the slant range is less than 800 km. The altimeter measurements will be used to determine the planet’s forced physical librations by tracking the motion of large-scale topographic features as a function of time. MLA’s laser pulse energy monitor and the echo pulse energy estimate will provide an active measurement of the surface reflectivity at 1,064 nm. This paper describes the instrument design, prelaunch testing, calibration, and results of postlaunch testing.     

高斯非平稳机动目标波达角模型及跟踪

在实际的跟踪情况中,由于环境条件、目标反射截面等因素的变化,回波信号的功率会随时间变化,即不满足通常阵列信号处理中对高斯信号作平稳性的假设。针对复杂运动条件下高斯非平稳目标的跟踪问题,提出了一种新的机动目标波达角(DOA)模型。该模型全面地刻画了高斯非平稳机动目标的动态,并将目标的DOA和信号功率作为状态变量进行了联合考虑,同时运用虚拟阵列的表示方法构建了相应的观测方程。对于建立的新模型,最后采用无迹卡尔曼滤波(UKF)的框架完成了整个跟踪算法。分析和仿真结果表明,当高斯非平稳机动目标之间存在长时间相互接近的情况时,新方法仍然可以获得较好的跟踪性能。     

基于高精度压力传感器的气压高度表设计

本文介绍了基于绝对压力传感器SCP1000-D01的气压高度表设计。对其硬件和软件设计进行了详细说明,通过SPI总线和UART串口通信的调试,得到温度和压力数据并完成高度表与上位机之间的通信。     

Minimal submodel-set algorithm for maneuvering target tracking

The variable structure multiple model (VSMM) approach to the maneuvering target tracking problem is considered. A new VSMM design, the minimal submodel-set switching (MSMSS) algorithm for tracking a maneuvering target is presented. The MSMSS algorithm adaptively determines the minimal set of models from the total model set and uses this to perform multiple models (MM) estimation. In addition, an iterative MSMSS algorithm with improved maneuver detection and termination properties is developed. Simulations results demonstrate that, compared with a standard interacting MM (IMM), the proposed algorithms require significantly lower computation while maintaining similar tracking performance. Alternatively, for a computational load similar to IMM, the new algorithms display significantly improved performance.     

Event-triggered adaptive control for attitude tracking of spacecraft

Plug-and-play technology is an important direction for future development of spacecraft and how to design controllers with less communication burden and satisfactory performance is of great importance for plug-and-play spacecraft. Considering attitude tracking of such spacecraft with unknown inertial parameters and unknown disturbances, an event-triggered adaptive backstepping controller is designed in this paper. Particularly, a switching threshold strategy is employed to design the event-triggering mechanism. By introducing a new linear time-varying model, a smooth function, an integrable auxiliary signal and a bound estimation approach, the impacts of the network-induced error and the disturbances are effectively compensated for and Zeno phenomenon is successfully avoided. It is shown that all signals of the closed-loop system are globally uniformly bounded and both the attitude tracking error and the angular velocity tracking error converge to zero. Compared with conventional control schemes, the proposed scheme significantly reduces the communication burden while providing stable and accurate response for attitude maneuvers. Simulation results are presented to illustrate the effectiveness of the proposed scheme.     

一种新的航空发动机自适应模型设计与仿真

提出了一种基于机载非线性发动机模型,且具有输入端积分补偿的卡尔曼滤波器估计器的发动机自适应模型设计方法。其主旨是经过相似变换,在非线性相对弱化的另一坐标区域内设计常规卡尔曼滤波估计器,利用所得卡尔曼估计器对各估计回路的初步解耦,进一步在各观测回路中引入输入误差积分激励,对滤波器的输入进行实时积分修正,充分实现各估计参数回路的静态解耦。同时,将该卡尔曼滤波器与机载非线性实时模型综合,从而使发动机自适应模型具有大范围无静差参数跟踪能力。最后,对所提出建立的自适应模型的参数估计能力和鲁棒性进行了数字仿真验证。     

Post Mixer Spectra of Periodic FM Altimeters with Area Target Returns

A periodic FM altimeter is postulated and its illuminated area target modeled as an array of elemental scatterers. A computational form is then developed expressing the desired post mixer spectrum as a sum of spectral components corresponding to the individual scatterer returns. Application of the model is made to the case of a triangular linear sweep FM altimeter and samples of the calculated post mixer spectrum presented, illustrating the effects of antenna beam geometry, target surface properties, and modulation parameters.     

惯性加速度计与气压高度计之随机误差模型的辨识与估计

 本文根据为某科学实验飞机设计最优气压/无线电/惯性混合高度系统的需要,利用机载数据采集系统,对惯性平台上的垂直加速度计以及在典型进场飞行条件下之气压高度计的随机误差模型进行了辨识与估计。应用时间序列分析方法,最优地估计了有关随机误差源的ARIMA模型。     

Neural network modeling of flight control system

Modeling of angle tracking systems in the presence of actuator non-linearity such as angle, position and rate limits is a very significant and difficult task in the design and implementation of aircraft, target-tracking, and missile guided systems. A new recurrent neural network with time-delayed inputs and output feedback is used for the modeling of angle tracking systems, with emphasis on the neural network architecture, principles and algorithms. The neural network controller with modeling units for angle tracking is designed by using TMS320C25 processors. For time and size requirements, limited precision technology and look-up table technology are used in the design of the hardware and software systems. Given a set of input commands, the network is trained to control the system within the constraints imposed by actuators. The results show that the proposed networks are able to model the angle tracking system through learning without separate consideration of the non-linearity of actuators     

一种步进频率信号认知雷达波形优化设计方法

认知雷达常用于完成探测、跟踪、成像及识别等多重任务,为提高其综合性能,需兼顾多方面因素研究其波形优化设计问题。基于此,提出一种基于压缩感知（CS）RIPless准则的步进频率信号认知雷达波形优化设计方法。首先,建立了目标回波信号稀疏模型,分析了其与发射信号模糊函数之间的关系。其次,根据模型中观测矩阵的构造,基于RIPless准则,将波形设计问题转化为概率分布的互相干参数及其协方差矩阵的条件数的优化问题,从而通过自适应寻优算法,获得优化的步进频率信号脉冲重复时间间隔序列和子脉冲频率序列。相较于传统方法,所提方法在信号发射与接收之间形成了信息实时反馈和信号优化重构的闭环,在高概率准确重构目标径向一维距离像的同时,也实现了发射信号模糊函数的优化。最后,仿真计算验证了所提方法的有效性。