基于图像质量度量准则的空间目标平动补偿

为了获得空间目标的微动信息,需要对雷达回波中的高速平动分量进行精确补偿。针对空间目标高速运动对微动信息提取的影响问题,首先分析了空间目标平动对微多普勒频率的调制影响,得到目标高速平动,特别是平动加速度、平动加加速度对微多普勒频率趋势性调制现象将干扰微多普勒频率提取的结论。在此基础上,利用目标平动直接导致目标多普勒频谱展宽的特点,提出了一种基于图像质量度量准则的空间目标平动参数估计方法,并根据估计出的平动参数实现运动补偿。最后,采用空间目标多散射中心模型,进行平动补偿分析,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于PD处理技术的雷达弱信号检测方法

针对脉冲跟踪测量雷达普遍存在的远距离弱信号检测能力不足的问题,基于PD（PulseDoppler,脉冲多普勒）雷达的杂波抑制与信号处理技术,提出脉冲雷达中的弱信号检测方法;详细分析了在脉冲跟踪测量雷达中应用PD处理技术的可行性,得出在一定约束条件下,可将PD处理技术运用于脉冲跟踪测量雷达,并提出了具体实现方法;最后,通过数据仿真和脉冲雷达实际测量数据进行验证,结果表明该方法能有效提高信噪比。     

载人航天任务测速雷达双通道数据融合方法

针对载人航天任务中高精度测速雷达在实时多主站外弹道融合时仅能采用单通道应答数据参与处理,获得的弹道精度较差,且测速雷达数据利用率仅有50%的问题,提出利用多普勒效应和应答机遥测参数两种方法对测速雷达跟踪模式进行实时准确识别,首先得到测速雷达双通道的应答数据,然后通过改进的非线性滤波+机动模型算法对火箭上升段外弹道测量数据进行高精度融合。最后采用仿真数据对传统方法和新方法的外弹道融合精度进行了比对分析。该方法的应用可有效提高测速雷达测元利用率和载人航天任务火箭上升段外弹道精度,具有较强的工程应用价值。     

基于云平台的飞行试验数据中心架构设计

近年高密度航天发射任务和不断提升的数据采集处理能力使得试验数据规模呈几何级数增长,但目前采用的传统试验数据存储管理和应用服务手段已难以适应任务发展的形势要求.针对航天任务参试系统多、地域跨度广、试验数据采集源多、规模增长迅速、业务应用复杂及用户多样等特征需求,采用云存储和云计算技术,提出了一种基于云平台的分布式数据中心架构,论述了基于两级数据中心的应用服务模式,实现了两级数据中心的整体设计,支持全系统计算资源、存储资源、网络资源和业务资源的统一调度管理,支持计算节点、存储节点和网络节点的动态扩展,能够较好地满足海量飞行试验数据的长期存储管理和高效应用服务需求.