用真实IMU/GPS数据进行机载SAR运动补偿处理

分析了机载SAR(Synthetic Aperture Radar)条带成像模式的运动补偿技术原理,通过对激光IMU/GPS(Inertial Measurement Units/Global Positioning System)组合提供的位置参数进行分析,表明Y12载机平台具有很大的运动误差,在此基础上利用高精度激光IMU/GPS组合提供的天线相位中心精确位置参数,结合距离-多普勒成像算法进行了机载SAR数据的运动补偿处理,试验表明利用此IMU/GPS提供的运动参数进行对具有很大运动误差的SAR数据运动补偿后,已不需要计算负担沉重的自聚焦类算法进行残留运动误差补偿,就能得到高质量的高分辨率SAR图像.     

机载SAR成像信号处理研究和实践

成像信号处理是合成孔径雷达(SAR)的核心．必须根据SAR系统战技指标的要求，设计先进、合理和实用的成像信号处理方案和算法。某型机载SAR旁视成像模式综合运用二维可分离成像算法、预处理和运动补偿，前斜视成像模式综合运用线性距离多普勒成像算法、天线扫描和运动补偿，满足了全数字化、机上实时成像的要求。样机试飞中，在国内首次获得高清晰度3m分辨率的旁视SAR图像和首次实现高分辨率前斜视SAR成像。试飞数据在地面处理后，在国内首次获得方位分辨率优于0．5m的成像结果。     

机载光电跟踪系统基于遗传算法的模糊控制器优化设计研究

分析了机载光电跟踪系统的构成，并对机载光电跟踪系统的最主要成部分－陀螺平台框架系统设计了基于GA（遗传算法）的模糊控制器，由于遗传算洒可以搜索整个空间，不易陷入局部最优解，不受搜索空间的限制性假设的约束，因此本文通过遗传算法对模糊控制器的控制规则，参数以及量化因子和比例因子进行了优化，在对模糊控制器设计的过程中，为了提高模糊控制的精度并加速遗传算法的收敛速度，还采用了变论域的方法，通过对系统详细的仿真研究，验证了基于GA的模糊控制器设计的良好控制效果。     

CHZ型重力仪控制系统的数字化设计与实现

为提高CHZ型海洋重力仪控制系统的自动化程度及抗干扰能力,提出了基于FPGA的数字化控制系统实现方案.该方案集成机械零偏补偿、数据处理、系统监测与报警等功能为一体,还可灵活切换不同控制参数,满足不同海况环境,提高了系统集成度和故障定位能力,增加了控制系统的可靠性.     

基于某机载视频部件智能检测系统的设计与实现

检测系统是检测产品功能、性能以及产品是否能满足用户需求的重要测试工具,机载计算机技术指标的测试从准确度、覆盖率以及稳定性、可靠性方面对其检测系统提出了更高要求。原始的视频信号检测需使用视频图像和测量工具相结合的方法进行,不易于故障定位及维修。主要阐述了基于某机载视频部件的智能检测系统的设计和实现,突破了原始的视频信号检测方法,检测系统通过对5种不同格式的视频信号进行自动检测,显示出详细全面的测试信息,实现了检测系统对被测件的智能检测,使得检测系统的故障覆盖率、准确度得到保证。该检测系统已成功运用于某机载视频部件,且性能稳定可靠,同样适用于其它机载设备中同类产品的检测。     

解析美国机载计算机的“三化”道路

通过介绍美国海军的标准机载计算机的发展历史,讨论美国空军的航空电子系统模块化体系,以及展现美国机载计算机的“三化”历程和美国先进机载计算机的“三化”情况,剖析了美国机载计算机实施“三化”的策略,揭示出了美国机载计算机标准化的内容和发展的轨迹。     

基于DGPS/SINS的航空重力测量中的杆臂效应误差分析

基于DGPS/SINS的航空重力测量系统由于GPS天线和SINS部分安装位置的不同会产生杆臂效应误差,据此推导了杆臂效应误差计算公式,设计了用于数据处理的FIR低通滤波器,根据某次航空重力实验数据,计算了产生的空间位置、速度和加速度误差。结果表明因杆臂效应产生的加速度误差在实际应用中应该考虑到。     

面向机载应用的多传感器图像融合技术综述

综述了图像融合技术的基本概念、常用方法及传感器组合特性,探讨了图像融合技术所涉及的各研究领域在机载环境平台中的重要应用价值,最后,对现阶段图像融合技术存在的问题进行了总结并给出了进一步的研究建议,以期为图像融合技术在未来机载环境上的应用提供参考。     

机载天线及其布局设计要求

结合机载天线的实际工程应用,从载机平台物理性能、任务系统功能要求、天线方向图覆盖以及系统电磁兼容性等几个方面对如何合理地设计天线布局进行了分析;列举了一些任务系统天线的最优布局位置,进一步说明了合理的天线布局是载机平台的物理性能和系统电气性能的折衷结果,并针对未来机载天线的发展趋势提出了一些看法。     

一种机载雷达两级降维空时二维自适应处理方法

 提出了一种机载相控阵雷达杂波抑制的两级降维空时自适应处理(STAP)方法,即：先根据杂波分布先验信息进行空时局域化(JDL)降维处理,然后对局域化输出进行多级维纳滤波(MWF),实现二次降维。该方法综合了固定结构和自适应结构降维技术的优点,将JDL处理引入到MWF中,从而有效降低MWF的杂波自由度。计算机仿真和理论分析表明本文方法比JDL自适应处理方法和全空时MWF方法具有更小的运算量,对阵元随机幅相误差具有很好的容差能力,是一种稳健的两级降维自适应处理方法。最后,基于仿真和实测数据的实验验证了算法的有效性。