Adaptive sparse grid quadrature filter for spacecraft relative navigation

This paper explores a novel adaptive sparse grid quadrature filter. The sparse grid quadrature approach has been recently developed for nonlinear estimation problems to alleviate the curse-of-dimensionality issue of the Gauss–Hermite quadrature filter. Accuracy level of the sparse grid quadrature filter is an important tuning factor that affects desired performance. The proposed filter autonomously adjusts the accuracy level of the sparse grid quadrature rule in both prediction and update steps by increasing the level gradually until an adaptation criterion is satisfied. The adaptation criterion is derived based on a quadrature error estimator. The nestedness property of sparse grid quadrature rule enables efficient computation in adaptation by reusing quadrature points of the previous level sparse grid quadrature. An application to spacecraft relative navigation has been made to demonstrate the adaptive spare grid quadrature filter outperforming the extended Kalman filter and the unscented Kalman filter.     

基于组合自适应横向滤波器的噪声消除

为有效消除无法获取相关噪声源情况下有用窄带信号中的噪声,根据窄带信号的可预测特性,采用自适应横向滤波器对噪声进行抑制。为进一步提高噪声消除性能,设计了组合自适应横向滤波器结构。采用该结构对窄带信号中的噪声进行消除,计算量明显小于采用普通自适应横向滤波结构,并且能获得更好的噪声消除效果。     

一种基于权值存储的自适应旁瓣干扰对消系统

为了解决传统雷达旁瓣干扰对消系统在强近地杂波接收时对消器收敛环无法正常工作的问题,提出了一种基于收敛权值存储的自适应旁瓣干扰对消系统,并给出了详细的软硬件实现方法.整个系统以EP1K100为控制核心.实际设备装调的结果证明该系统能有效消除近地接收时强地杂波带来的影响.     

基于自适应网格密度聚类的雷达信号分选算法

针对现有网格聚类中网格划分方法不能较好地适应所有数据分布、网格边界处理精度低等问题,提出基于自适应网格密度聚类的雷达信号快速分选算法.该算法首先引入了网格均匀度的概念,然后给出了自适应网格划分技术和网格均匀度的计算方法,最后进行均匀度可达聚类.该算法能自适应地发现不同密度的类及其边界,适合处理大规模侦察数据集.仿真实验表明该算法能有效适用于雷达信号分选.     

基于改进ADC法的雷达阵地现场优化效能评估

针对雷达阵地现场优化的特点,分析了对抗条件下战场环境对雷达阵地现场优化效能的影响,建立了雷达阵地现场优化效能的指标体系,提出了一种改进型ADC模型,并通过实例分析验证了该方法的正确性和有效性,为雷达装备阵地现场优化提供了一定的参考依据。     

基于改进模糊综合法的雷达抗干扰效能评估

现代战场上的电磁环境日趋复杂，雷达的抗干扰能力已经成为衡量整个雷达系统乃至电子对抗装备性能优劣的重要指标之一。针对模糊综合评估法在雷达抗干扰效能评估中对各指标隶属度不敏感的问题，受“木桶效应”启发，基于对效能评估指标体系中各指标隶属度值的奖励与惩罚机制，构造了局部状态变权函数对常权向量进行变权。在此基础上，提出了一种改进的模糊综合评估方法。最后，将该评估方法应用于雷达抗干扰效能的评估实例中，结果表明，使用该模型可以获得更加客观合理的评估结果。     

基于自适应仿射传播聚类的雷达信号分选方法

复杂体制的雷达不断应用于实际,使得基于到达时间单参数的雷达信号分选方法遇到了技术瓶颈.然而,基于多参数的信号分选方法,如K-均值聚类和模糊函数C均值聚类,前者对初始类中心敏感、需预知聚类数,后者对类隶属度的选取、相似度矩阵的建立存在不确定性,使得这些方法在自适应雷达信号分选中受到了限制.自适应仿射传播聚类不仅可以克服上...     

基于Unscented卡尔曼滤波器的卫星自主天文导航研究

针对星光折射间接敏感地平的卫星自主天文导航方法，建立了带摄动项的状态方程和以星光视高度为观测量的量测方程。由于该状态方程和量测方程都是严重非线性的，利用推广的卡尔曼滤波器进行导航时精度较低。Unscented卡尔曼滤波是一种针对非线性系统的估计新方法。本文提出将Unscented卡尔曼滤波用于自主天文导航。计算机仿真结果显示Unscented卡尔曼滤波的估计精度远优于推广的卡尔曼滤波。     

基于改进型AHP算法的雷达对抗效能评估与仿真

针对影响雷达对抗效能评估的各个要素,首先构建了雷达对抗效能评估的指标体系;然后运用模糊隶属度算法求得指标对比判断矩阵的指标权重,并进行了一致性检验;进而通过评语集和评估矩阵,运用改进型AHP算法合成计算各级指标,得到了雷达对抗的效能的等级.在此基础上,对A型雷达对抗效能评估算法进行了Matlab仿真,验证了算法的有效性.     

基于改进PSO-WNN的高频地波雷达 电离层杂波抑制方法

高频地波雷达的海上目标探测能力与电离层杂波的抑制效果息息相关,而电离层杂波的复杂性与变化多样性又为抑制带来了难题。为实现电离层杂波的抑制,分析了电离层杂波的混沌特性,在此基础上提出一种基于改进粒子群算法优化小波神经网络的抑制方法,解决了粒子群算法易早熟和易陷入局部最优的缺点;提出一种自适应概率变异的策略,丰富了种群多样性,使得整个迭代过程中粒子群能够跳出当前最优,寻得全局最优。实测实验表明,基于改进粒子群算法优化的小波神经网络（PSO-WNN）能够基本预测电离层杂波的数值,进行电离层杂波的抑制,有效改善了信噪比,对电离层杂波的抑制研究具有重要意义。     

基于维纳滤波和综合评价因子的遥感图像复原

在光学遥感相机成像过程中,会有诸多因素导致遥感图像的退化.维纳滤波是一种应用广泛的光学遥感图像复原方法.为了克服传统的维纳滤波方法中功率谱难以计算的问题,提出了一种基于改进维纳滤波和综合评价因子的遥感图像半盲复原算法.该算法采用维纳滤波进行退化图像的复原,并采用直线运动方法估算图像的退化函数.维纳滤波所需的功率谱比采用...     

基于自适应带通滤波的航天器正弦扫频试验数据处理方法

为解决传统STFT(Short Time Fourier Transform)方法因非同步采样引起频谱泄漏,造成频域曲线幅值降低,产生较大误差的问题,提出一种基于频域带通滤波的数据处理方法,通过在频域逐次移动带通滤波器的中心频率,获得信号中各个频率分量幅值的最大值。利用该方法对某载人航天器搭载的力学参数测量系统在整器正弦振动试验中采集的数据进行频谱分析,结果表明,该方法可有效获取力学参数测量系统各测点的频率幅值曲线,减少传统STFT方法产生的能量泄漏的影响。研究成果也可用于不依赖振动控制仪或无COLA通道的数据采集系统正弦振动试验的数据处理。     

基于改进ALO-RBF的高频地波雷达海杂波预测模型

高频地波雷达是海上动目标检测的重要手段,其中海杂波是影响海面目标检测性能的主要因素。为了提高海杂波的预测精度进而有效抑制海杂波,本文提出了一种基于改进蚁狮算法（Ant Lion Optimizer,ALO）优化RBF神经网络的海杂波预测模型（MGPALO-RBF,Multiple elites dynamic guidance Ant Lion Optimizer based on Gaussian difference variation-based learning with Perturbation factor-radial basis function）。由于标准蚁狮算法具有易陷入局部最优且收敛速度慢的缺点,本文在蚂蚁进行随机行走的过程中加入扰动因子以增加种群的活跃性和多样性,并提出多个精英动态引导机制,强化算法前期的探索能力和后期的开发能力,同时对种群中较差蚁狮进行高斯差分变异以提高算法的收敛速度。仿真结果表明：改进的蚁狮算法在对比算法中具有更高的收敛精度和收敛速度,MGPALO-RBF模型具有更好的海杂波预测性能。     

Spacecraft images obtained with a telescope at the Altai Optical Laser Center using adaptive optics

We present the results of experiments in which low-orbit spacecraft were observed from the Earth’s surface by the 600-mm optical telescope of the Altai Optical Laser Center. Thanks to the use of an adaptive optical unit, the angular resolution of images obtained is limited only by diffraction on the collective aperture of the telescope, and this angular resolution is better than that determined in a turbulent atmosphere without adaptive optics by a factor of 5 to 10.     

A residual based adaptive unscented Kalman filter for fault recovery in attitude determination system of microsatellites

This paper presents an adaptive unscented Kalman filter (AUKF) to recover the satellite attitude in a fault detection and diagnosis (FDD) subsystem of microsatellites. The FDD subsystem includes a filter and an estimator with residual generators, hypothesis tests for fault detections and a reference logic table for fault isolations and fault recovery. The recovery process is based on the monitoring of mean and variance values of each attitude sensor behaviors from residual vectors. In the case of normal work, the residual vectors should be in the form of Gaussian white noise with zero mean and fixed variance. When the hypothesis tests for the residual vectors detect something unusual by comparing the mean and variance values with dynamic thresholds, the AUKF with real-time updated measurement noise covariance matrix will be used to recover the sensor faults. The scheme developed in this paper resolves the problem of the heavy and complex calculations during residual generations and therefore the delay in the isolation process is reduced. The numerical simulations for TSUBAME, a demonstration microsatellite of Tokyo Institute of Technology, are conducted and analyzed to demonstrate the working of the AUKF and FDD subsystem.     

基于自适应谐波消除的Hexapod平台微振动激励控制

针对空间微振动环境模拟的需求,以Hexapod平台为对象,进行正弦振动激励控制的研究。当Hexapod平台工作在共振频段时,其输出的振动信号中因含有谐波成分而产生了显著的控制误差。为此,提出了一种自适应谐波消除算法。该算法以LMS滤波器为基础,将与谐波同频率的正弦信号和余弦信号作为滤波器的基底信号,将平台实际的输出响应作为滤波器的误差信号,以此实现谐波分量的自适应消除。将基于该算法的控制回路引入传统的控制器,进行了共振频段的单输入单输出和多输入多输出的微振动激励试验,结果表明,该算法可有效地消除谐波失真,大幅提高了Hexapod平台在共振频段的控制精度。