某无人直升机扩频通信系统捕获方案设计

讨论一种用于某无人机直序扩频通信测控系统的PN码捕获方案。根据该系统的技术指标要求,针对无人机信道的特殊性,采用匹配滤波器进行PN码的相关处理,并运用检测后积分和二次驻留的方法提高检测概率降低虚警概率。在进行详细理论分析的基础上,运用Cadence公司的SPW系统仿真软件,将该系统在高斯白噪信道和无人机信道下进行对比性系统仿真,仿真结果以及FPGA实测结果均表明,上述两种方法有效地提高了系统性能。     

景象匹配正确定位概率的实验研究

景象匹配的理论分析结果揭示了景象匹配正确定位概率与实时图的信噪比和独立像元数的关系。文中通过对真实影像数据的景象匹配的结果统计给出了正确定位概率与信噪比和独立像元数的关系，并将该结果与理论结果进行了比较，对其中差异进行了分析解释。文中的结论可以用于景象匹配系统性能的精确分析。     

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。     

一种新的全天自主星图识别算法

在星图识别领域三角形算法得到了广泛的应用，但是在星对角距很小的情况下，其识别率严重降低。字符匹配算法可以解决这个问题，但是它无法识别由于相机在拍摄瞬问的平移和旋转而产生位移的星图。为了克服这一缺陷，提出了一种有效的星图识别算法，该算法在生成导航星数据库时以一些一定范围内的亮星为中心，把整个天球分为很多个四方形区域，然后根据被拍摄星图的特点从这些四方形区域内选取子区域参与星图识别。仿真结果表明该算法不但继承了字符匹配算法的优点，而且对星图位移有很强的鲁棒性。     

多飞行器测控技术的研究

提出了一种基于DBF和DMF-CDMA技术的多飞行器测控系统。首先描述了系统的工作原理，然后对DBF给出了全面和详细的计算机仿真，包括圆面阵DBF阵因子方向图仿真和DBF对多飞行器的搜索与跟踪仿真。最后对DMF-CDMA给出了实验结果。实验的硬软件巳达到实用水平。这些说明本文提出的多飞行器测控方案是可行的。     

GPS/GIS车辆路径定位方法研究

标准定位服务（ＳＰＳ）的固有误差、ＳＡ 措施和市区环境的共同影响，使得ＧＰＳ的导航精度难于满足特种车辆监管系统的需求。差分ＧＰＳ技术虽然可以提高ＧＰＳ定位的精确度，但缺乏对环境的适应能力。在对城区内ＧＰＳ定位误差进行了系统分析的基础上，提出了一种融合ＧＰＳ技术和结合历史数据的地图匹配技术的车辆路径定位方法，并通过对实验的统计分析证明了方法的有效性。     

基于BP神经网络的景象匹配算法研究

基于BP神经网络方法对景象匹配算法进行研究，以实现导弹武器系统匹配概率的提高和定位精度的改进。讨论了BP神经网络及图像的灰度不变矩和边缘不变矩，并把灰度不变矩和边缘不变矩同时作为匹配特征应用于本文BP神经网络景象匹配中。算法分析表明该算法具有很高的匹配效率。     

基于峰值点的目标对准在MSTAR SAR图像分类中的应用

模板匹配的分类方法是合成孔径雷达目标识别的重要方法。研究了MSTAR SAR图像,指出图像中的目标峰值点本质上对应于实际物体的散射中心,并且在一定方位区间中具有稳定性。假设目标存在位置偏移的基础上,提出先利用目标峰值点对准目标,再生成模板和分类的思想。分析了方位区间中基准图像的选取及对准过程对模板生成和目标分类的影响程度。最后研究了同类变形目标间的分类,提出了峰值点特征增强成像、预分类、目标对准和正式分类的四步算法。结果证明,所提算法具有较高的分类精度和效率。     

一种新的基于粗集的辐射源信号识别模型

粗糙集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,已成为国际学术界的一个前沿的研究领域。在深入研究粗糙集理论的基础上,将其引入辐射源识别问题中,给出了一种基于粗糙集的辐射源信号识别模型。同时给出了一种不依赖先验知识确定辐射源识别权值的新方法,并提出了一种新的分类规则。最后,进行了计算机仿真实验,并与经典的模糊模式识别及统计模式识别方法进行了比较,实验结果证明了该方法的优势和有效性。     

基于离散多项式相位变换的SAR高阶相位误差估计

离散多项式相位变换（DPT）是分析恒定幅度多项式相位信号的有力工具，其主要用途是估计相位多项式的系数，具有估计精度高、算法简单等特点。在SAR的回波数据中相位误差往往可以用幅度恒定的多项式相位来表示。补偿这种类型的相位误差，常用的方法是多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法。在SAR自聚焦中，运用DPT算法估计二阶和高阶相位误差系数是可行的。本文详细介绍了DPT算法的原理，通过实测数据验证了DPT算法的性能，并与多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法进行了比较，结果表明在信噪比较高的条件下，DPT算法的估计精度远远高于多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法。