基于复数域拓扑描述的航迹对准关联算法

研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,提出了一种基于复数域拓扑描述的系统误差配准前目标航迹对准关联算法。该算法通过构建粗关联波门来对目标航迹进行试验关联,以此建立航迹对准关联信息矩阵,并在对该矩阵进行合理拆分的基础上获得可行对准关联矩阵集合;由于目标航迹间的相对拓扑关系不受量测系统误差影响,算法可用来描述复数域中目标航迹的拓扑关系,并以此计算各可行对准关联矩阵的可行度,从而获得最终航迹对准关联关系。蒙特卡罗仿真结果说明,算法不依赖于估计雷达量测系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联航迹数据。     

基于ECEF的误差配准与目标跟踪算法

考虑量测噪声和地球曲率对配准的影响,提出了一种基于地心坐标系(ECEF)的扩展卡尔曼滤波(EKF)配准与目标艰踪算法.根据坐标系转换关系,给出误差配准计算公式,建立目标的动态方程,用EKF方程进行估计.仿真结果表明:该法能同时有效估计目标运动状态和传感器配准误差,可用于远距离的传感器配准和目标跟踪.     

基于预警卫星观测的弹道导弹运动状态估计算法

针对预警卫星仅有角度测量信息,目标运动可观测性很弱,而导致最大似然弹道估计条件病态严重的问题,提出基于提供目标状态估计和联合误差协方差的Levenberg-Marquardt算法的修正最大似然估计(MML)算法.利用预警卫星初始观测时刻的目标高度和速度等部分先验信息作为伪测量量,推导出导弹运动状态参数估计的修正最大似然算法.最后,对算法进行了Monte-Carlo仿真研究,仿真结果表明估计误差同理论误差边界相当,验证了估计算法的一致性和有效性.     

基于预警卫星观测的弹道导弹运动状态估计算法

针对预警卫星仅有角度测量信息，目标运动可观测性很弱，而导致最大似然弹道估计条件病态严重的问题，提出基于提供目标状态估计和联合误差协方差的Levenbebg-Marquardt算法的修正最大似然估计（MML）算法。利用预警卫星初始观测时刻的目标高度和速度等部分先验信息作为伪测量量，推导出导弹运动状态参数估计的修正最大似然算法。最后，对算法进行了Monte—Carlo仿真研究，仿真结果表明估计误差同理论误差边界相当，验证了估计算法的一致性和有效性．     

反馈式多目标多传感器系统误差融合估计技术

本文对多目标情况下的多传感器系统误差估计问题进行了研究,提出了反馈式多目标多传感器系统误差融合估计算法。算法首先对EX算法进行了修正,无需计算各目标状态估计及其增益伪逆,直接利用各传感器量测数据来构建伪量测,通过滤波获得局部传感器组合系统误差估计;其次,算法通过构建状态空间转移矩阵实现了全局估计到局部组合估计关系描述,并从多目标多传感器两个层面对系统误差估计进行更新,即对多目标信息进行递归融合以有效利用空间分布的多目标信息,对多传感器组合估计信息进行反馈融合获得全局估计。蒙特卡洛仿真结果说明该算法能够进行多传感器系统误差的快速精确融合估计,相比EX算法在实时性与估计精度方面均具有较大的优越性。
     

雷达高度计采用准最大似然估计算法的波高精度分析

在雷达波高测量中，准最大似然估计器总存在误差，这就影响了雷达高度计的精度。本文根据雷达高度计中的准最大似然估计器的理论，对联合参量（高度、海面波高、信噪比）中的波高误差进行了推导，得知波高精度和脉冲累积量、信嗓比、波高有密切关系。文中简介了最大似然估计的基本原理及性质。同时采用准最大似然估计算法计算波高误差。结论表明，要提高波高的测量精度，需提高信噪比，增加累积量。但这会受一些条件限制．需综合考虑。     

高精度3D雷达组网实时误差配准算法

对制导雷达组网实时误差配准算法进行了研究。建立了基于大地坐标系(ECEF)的实时Kalman(ECEF-Kalman)滤波算法和模型,并进行了仿真验证。结果表明:此算法能有效地估计系统误差,配准效果明显优于实时Kalman滤波算法。     

一种多制式传感器数据融合算法

针对一有三坐标雷达、两坐标雷达和红外探测器三种传感器的分布式多站多目标跟踪系统，提出了一种多制式传感器数据融合算法。算法以测量间最小距离为关联度，对测量集间的相似程度进行度量，用极大似然法估计目标位置，通过融合方法求得目标三维航迹。在作状态估计时，采用两组非线性卡尔曼滤波切换提高融合精度。     

用卡尔曼滤波实现单轴跟踪系统的前馈复合控制

在跟踪系统中 ,利用目标单轴向运动加速度的非零均值相关模型可以构造目标的运动学方程 ,用接收机角误差信号和天线座测角传感器信号重构目标位置量测的方法 ,可以组成目标运动的量测方程 ,从而构造关于目标位置、速度、加速度的状态估计器。利用目标机动加速度的当前统计模型 ,则实现了该估计器加速度的均值和方差的自适应滤波估计运算。针对状态方程为上三角阵的特点 ,采用一次一个量测的处理方法 ,对误差协方差阵的传播和更新实现全上三角矩阵因子分解 ,保证了估计器实时运算的数字稳定性。上述技术的综合应用 ,用卡尔曼估计器实现了单轴角跟踪系统的前馈复合控制     

被动传感器组网变门限聚类定位算法

为了提高干扰情况下目标的定位精度,提出一种基于数据质量分析的地面固定被动传感器组网变门限聚类定位算法。该算法充分利用传感器组网和数据质量分析的优点,首先将各传感器量测转换为目标的估计位置点,并按照距离平方和的方法对各位置点进行数据质量分析;其次构造检验统计量,根据位置点数量的变化自适应调整聚类门限进而对位置点中心进行数据质量分析;最后根据分析结果确定高质量位置点类别并获得目标的估计位置。通过和最小均方误差估计算法（MMSE）相比较,变门限聚类定位算法可有效消除低质量数据对定位结果的影响,从而提高了目标的定位精度。仿真结果验证了从数据质量分析的角度对目标进行组网定位的有效性。     

面向自动驾驶仿真的虚拟LiDAR传感器建模

在自动驾驶仿真领域，虚拟传感器输出数据的精准度是仿真结果可靠性的重要保障。激光雷达（LiDAR）作为车辆环境感知的关键传感器，其采集的点云数据的准确性是实现车辆对三维环境理解的关键。但在虚拟环境中，通过3D渲染技术模拟的点云数据难以真实反映传感器在复杂工况下的变化规律。本文提出一种用于自动驾驶仿真的虚拟LiDAR传感器建模方法。该方法首先基于Unity 3D引擎构建LiDAR的几何测量模型。其次，结合真实传感器的衰变特性推导简化的LiDAR物理模型。最后，基于蒙特卡罗方法在随机模型上对仿真数据进行噪声模拟，从而实现高保真的LiDAR数据输出。所提出的方法可结合精细化的虚拟场景进行数据验证，实验结果表明：该方法能够有效地在虚拟环境下模拟LiDAR数据，从而应用于自动驾驶仿真算法验证过程。     

改进PointNetLK的点云智能配准与位姿图优化方法

针对空间在轨服务任务中的非合作目标相对位姿测量问题,提出一种目标可测部位点云的智能配准方法。首先,通过Straight Through滤波算法对半物理仿真平台采集得到的点云进行目标提取,以消除背景数据等杂乱信息;其次,改进PointNetLK神经网络点云配准算法,将提取后的点云数据作为输入,从而获得初步配准结果,解决非合作目标先验信息缺失导致的无法配准问题;最后,建立基于位姿图的优化模型,以降低配准误差,提高配准精度。实验结果表明,与传统迭代最近点(ICP)算法相比,配准综合误差从6.3598降低到1.7291,精度提高约 72.81% 单次耗时从33.16 s降低到4.2 s,效率提升约87.33%,与当前SM ICP等其他算法相比,也具有一定的优势。     

一种新传感器组网策略在纯方位目标跟踪中的应用

纯方位目标定位精度不仅与所选择的节点数目有关，而且还与目标和节点间的相对位置有关，为了同时满足目标的定位精度尽量高和节点能量消耗尽量少这一要求，提出了一种改进的基于多目标蚁群优化算法的传感器节点组网策略。在此基础上，推导了基于当前统计模型的分散式纯方位跟踪算法并对纯方位机动目标实施跟踪。仿真结果表明：在选择相同数目节点的前提下，本文所提出的节点选择方法与传统的最近邻方法相比，跟踪精度不仅得到了提高，而且还节约了节点的能量消耗。     

基于代价函数的传感器管理算法研究

针对多传感器目标跟踪的应用背景,研究了综合考虑系统性能与资源消耗的传感器管理问题.建立了基于代价函数的传感器分配优化模型,其中代价函数包括跟踪系统偏差代价和资源消耗代价两部分.采用协方差控制技术量化系统跟踪性能,将目标跟踪的实际协方差与其期望值之间的偏差作为系统性能偏差代价.传感器管理优化模型通过最小化当前时刻系统的总代价来分配传感器以维持目标跟踪.仿真结果表明,与传统的协方差控制传感器管理算法相比,该方法不仅能够获得理想的跟踪性能,而且能够更加有效地分配有限的传感器资源.     

基于并行禁忌遗传算法(PTGA)的预警卫星传感器调度研究

对预警卫星的传感器调度进行了研究，提出了传感器管理调度的系统组成。通过对传感器调度的分析，建立起相应的数学模型，定义了评价指标。结合并行遗传算法和禁忌搜索的特点，提出了一种新的解决预警卫星传感器调度问题的并行禁忌遗传算法(PTGA)。该算法采用多种群和禁忌搜索思想改进遗传算法的性能，从而提高整个算法的收敛速度和精度。实验结果表明该算法有效地解决了多目标情况下的传感器实时调度问题，并优于一般启发式算法。     

虚拟仪器和神经网络在粮食水分检测中的应用

在粮食水分检测过程中,水分含量受温度的影响很大,本文详细叙述了利用神经网络的算法在虚拟仪器软件中减小温度对粮食水分测量的影响,实现温度对水分测量的补偿。采用电容式传感器和温度传感器经过信号的调理电路输出标准电信号直接输入NI数据采集器,通过数据采集器把水分和温度电压值送入计算机,然后采用神经网络的算法,减小温度对水分测量结果的影响,从而实现虚拟仪器的温度补偿功能。     

液体火箭发动机传感器故障检测与数据恢复算法研究

以某型液体火箭发动机为研究对象,根据其传感器的故障特性,提出了基于BP神经网络的传感器故障检测与数据恢复算法。通过定义的传感器置信度来判断传感器是否发生故障,以及确定故障传感器,利用已训练好的神经网络结构对故障传感器进行数据恢复。研究内容能够实现传感器的故障检测、定位与补偿,能够有效提高发动机故障检测方法的可靠性和鲁棒性。     

气象云图分级配准方法研究

气象云图序列图像由气象卫星分时拍摄而获得.在相邻两幅图像的拍摄时间间隔内,卫星传感器的位置及大气云层的形态都发生了一定的变化.因此,气象云图序列图像同时具有刚性形变和非刚性形变.针对这一特征,提出气象云图分级配准方法.首先采用基于Forstner特征点的刚性配准算法,校正由于传感器位置变化引起的旋转和平移等图像整体刚性...     

未知噪声环境方位-俯仰-频率-时延等四维参数联合估计方法

提出一种基于空时扩展虚拟传感器阵列的未知噪声环境下方位、俯仰、多普勒频移和相对时延四维参数联合估计新算法。未知噪声背景下的UN-MUSIC、UN-CLE等算法不易于完成多参数联合估计任务,而UN-ESPRIT算法又需要信号具有空、时域子空间旋转不变特性,对阵列结构要求严格。文中通过对原始数据的时延补偿等处理,利用虚拟数据阵的时移旋转不变特性,经由构建空时扩展波达方向矩阵同时获得诸参数的联合估计。虚拟传感器阵列的理论孔径为物理阵列的数倍,具有在低信噪比、未知分布噪声环境下更强的适应能力;且算法对于物理阵列阵元分布无特殊要求,具有很好的理论和实用价值。理论分析以及计算机仿真都证明了算法的有效性。     

地球反照对数字太阳敏感器的影响分析

地球反照对太阳敏感器性能有重要影响,同时也制约着太阳敏感器在卫星上的安装。由于数字太敏感器本身独特的结构模型,所以需要采取有针对性的方法对其进行影响分析。本文在此模型基础上提出了利用图像技术的地球反照影响分析方法,为太阳敏感器在航天器上的应用与安装提供了技术支持。