基于传感器协同技术的雷达搜索空域研究

多传感器协同是当代先进战斗机的重要技术特征.利用数据链、电子战系统、红外搜索跟踪系统提供的目标信息引导雷达对指定空域进行小范围搜索,可以增加雷达波束目标驻留时间,提高雷达探测距离.本文给出了在外部目标信息引导下雷达搜索空域确定方法,对各种传感器的引导精度进行了分析,确定了雷达相应的搜索空域.     

地面测站引导卫星逆向交会的交会角研究

建立了用地面测控站引导交会时,不同交会角条件下测量误差引起的交会脱靶量计算模型和交会概率计算模型。重点讨论了单站雷达测量、双站雷达测量时,以最大交会概率为优化目标时的最优交会角问题,并确定了雷达测站位置与最优交会角的关系。仿真结果表明,最优交会角的恰当选择能显著提高逆轨卫星交会概率。     

改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法

针对密集杂波和复杂多目标情况下,特征匹配跟踪算法定位跟踪精度较低的问题,提出一种改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法。首先,从单帧雷达图像检测结果中提取目标的面积、位置、不变矩信息,在运动目标得到判定后,利用卡尔曼滤波的预测位置以及上一帧特征信息进行目标匹配;然后,根据匹配位置和预测位置给出目标估计位置,并进行特征信息更新;最后,输出目标的特征信息、位置信息和运动参数。利用某型导航雷达上采集的实测数据验证了算法的有效性。     

机载火控系统精度分析

火控系统动态精度试验是指在目标和飞机处于相对运动的状态下,检查系统输出值相对标准值的误差。本文介绍了飞机火控系统动态试验的程序和基于时间序列建模的理论。最后,对导弹与目标相对位置的误差以及火控跟踪雷达对目标的测距、测角误差进行了分析。     

毫米波宽带成像测量雷达及其关键技术研究

针对国内毫米波宽带成像测量雷达的建设思路,从3个方面展开论述:首先,列举了国外相关雷达的主要技术指标,并对其技术特点进行分析,通过采用高功率发射机及功率合成技术、低损耗传输技术、低噪声接收机技术等,国外毫米波雷达实现了对远距离目标的探测,具备很高的测距测角精度、cm级的距离分辨率和极高的多普勒灵敏度,具有较强的目标识别能力;随后,通过对单脉冲机械跟踪和相控阵2种体制的优缺点进行比对分析,建议国内应采用单脉冲机械跟踪体制,并重点探讨了引导捕获和宽带测量方案;最后,对宽带大功率发射机、波束波导天馈线系统、宽带超导接收机以及宽带数据采集等关键技术及其国内基础进行了分析,并给出了发展建议。     

开闭环PD型快速迭代学习控制方法及其在直流电动机中的应用

针对一类非线性系统的学习控制问题,提出了一种开闭环PD型快速迭代学习控制方法。此学习控制方法利用了系统当前的跟踪误差信号和前次迭代控制的跟踪误差信号,以及它们的微分信号,同时采用可调比例系数,根据系统误差的变化及时地调节比例系数,从而使目标的跟踪能力得到提高。通过分析给出了此快速迭代学习算法收敛的条件,直流电动机的仿真应用说明了此学习控制方法对于非线性系统具有较强的有效性和较好的可行性。     

白沙导弹靶场的相差跟踪测量系统

这种相差测量系统(PDM)是一种射频干涉仪目标跟踪系统,它利用目标所辐射的遥测功率谱进行跟踪。为了增强靶场测量系统现有位置测量的能力,白沙导弹靶场正在自行研制一种PDM系统,作为高机动电子测角系统。该系统由二个远距离数据获取站(RDAS)和一个余弦数据变换设备(CCF)组成。每一个远距离数据获取站由二个正交基线配置的天线阵组成。对远距离数据获取站的硬设备利用了高速射频时分转换开关,以减少远站产生方向余弦所需的硬设备量。方向余弦变换设备收集每个远距离数据获取站的二个方向余弦,然后把方向余弦转换成位置数据,接着传输到靶场控制中心。本文将给出该系统的基本原理,叙述所提出的天线射频切换技术,以及两天线对组成的基线的计算机仿真分析。     

目标短时遮挡下的光电平台目标跟踪预测与控制

无人机在高空飞行并跟踪地面目标的过程中,当目标受到障碍物遮挡,会导致跟踪失败。本文建立了目标相对无人机的运动模型,设计了基于卡尔曼滤波的目标预测器,并在目标遮挡发生时利用目标角位置预测值以及姿态锁定回路实现了对目标的预测跟踪。本文运用相似性原理设计了室内目标跟踪场景。仿真和试验证明,本文所设计的预测器能较好的预测目标角位置,与控制回路相结合能克服短时间的目标跟踪丢失。     

双轴陀螺稳定平台抖动现象分析研究

雷达导引系统简称雷达导引头，是导弹自动寻的制导系统中的关键部件，而雷达导引头的核心就是一个双轴陀螺稳定平台，它是角度跟踪回路的执行机构，具有实现目标角度跟踪、空间稳定、角位置预定和空域搜索的功能。本文基于对双轴陀螺稳定平台动力学方程、传递函数、非线性系统的分析研究，就双轴陀螺稳定平台在实现目标角度跟踪过程中出现的抖动现象，阐述了机理；同时，通过大量的试验验证，提出了完善和改进产品的工艺措施，从而消除了平台在目标角度跟踪过程中出现的抖动现象，满足了系统的使用要求。本文的分析研究结论，在工程上具有重要的现实意义。     

基于实时预测轨迹修正的共轴跟踪观测方法

针对光电设备跟踪观测轨迹可预测目标,提出并实现了基于实时预测轨迹修正的新型跟踪算法。从电视观测信息中实时解算出轨迹偏差的位置分量与速度分量并修正预测轨迹,引导仪器运动。应用该方法,在被观测目标电视探测不理想时有效提高了跟踪可靠性,降低了光电跟踪设备对电视探测能力的苛刻要求。即使电视探测短时出现困难,也能保证一定精度。本文给出了实时轨迹修正跟踪方法的构成原理与试验结果,并与一般电视跟踪方法进行了对比。     

目标在雷达双基地角上的雷达截面积（RCS）图象

本文详细介绍了雷达双基地ＲＣＳ测量系统的设备组成及利用此系统进行的ＲＣＳ测量工作，并根据测量结果绘制图象进行分析，得出按雷达双基地角的二等分角进行模型缩比。图象对于分析雷达目标是非常有用和有价值的工具。     

3R解目标位置的算法改进

利用三站测量R确定空间目标位置迭代过程中,位置的收敛点经常在地表以下,本文导出真实点的解法,并给出几何解释。     

扩频通信系统伪码相位跟踪环性能研究

在现代通信系统中,对于全数字化扩频接收机来说,由于伪码跟踪环中鉴相器具有非线性特性,所以有可能使扩频通信环路工作在非线性区域。本文分析了一种非相干伪码跟踪环路的线性以及非线性跟踪性能,并得到了环路的收敛域与收敛条件,这些分析结果对环路参数的设计都是至关重要的。     

基于阵列天线的雷达导引头目标角位置模拟器

针对目前雷达导引头目标角位置模拟装备现状和发展趋势,分析利用阵列天线实现目标角度位置的原理,提出了一种基于阵列天线的雷达导引头目标角位置模拟器的设计方案,分析了工程实现所需要的关键技术,并提出了实现方案,包括天线阵设计、目标控制算法和误差特性、矢量调制技术和阵列校准技术。     

基于视觉注意机制的认知雷达数据关联算法

针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟、以及概率数据关联算法不适于多交叉目标跟踪的问题,提出了一种基于人类视觉选择性注意机制和知觉客体的"特征整合"理论的认知雷达数据关联算法。算法以综合交互式多模型概率数据关联算法为基础,采取假设目标最大机动水平已知的"当前"统计模型和匀速运动模型作为模型集,通过实时交互使关联波门能够随目标机动动态调整,较好地兼顾了雷达计算耗时和跟踪成功率。在利用目标位置特征的基础上,进一步提取、整合目标运动特征,对关联波门交叉区域公共量测进行分类,使多交叉目标跟踪问题转化为多个单目标跟踪问题,优化了传统概率数据关联算法。仿真结果表明：与传统关联波门设计方法相比,算法跟踪失败率和计算耗时明显降低;而且在计算资源增加不大的情况下,杂波环境适应性也得到了显著增强。     

协同制导导引头最大指向角误差分析

在协同制导条件下,建立了导引头最大预定指向角误差模型,分析了各种因素对协同制导条件下导引头最大预定指向角误差的影响。结果表明,雷达测角误差和系统时延是影响协同制导中末交班导引头最大指向角误差的主要因素。     

单脉冲成像算法性能分析

单脉冲技术通过比较单个脉冲多路回波信号的信息实现对目标角度位置的精确测量,广泛运用于跟踪雷达中。在雷达成像中引入单脉冲技术可以显著提高前视这一合成孔径雷达(SAR)与多普勒波束锐化(DBS)成像盲区雷达图像的清晰度。本文着重对单脉冲成像算法的成像效果分析方法进行研究。从单脉冲和差比的概率密度函数出发,提出了目标图像位置失真、分辨率以及图像信噪比3个对图像质量进行衡量的指标。分析了决定这3个指标的系统及外部环境参数,并给出了相应的计算方法。最终通过数值积分以及Monte-Carlo仿真实验对理论分析结果进行了验证。     

卫星跟踪设备伺服系统的动态范围

从理论上给出卫星跟踪设备的角跟踪范围，为具体设备研制中确定伺服系统的角跟踪动态范围提供最根本的技术依据。方法是先分析卫星相对于地心和地表设备的角运动，给出角速度及角加速度范围；然后针对A-E和X-Y两种伺服方式进行角运动的分解，并结合卫星运动的典型轨道，分别给出A-E式和X-Y式伺服系统跟踪卫星时所需的最小保精度动态范围，本文的分析表明：A-E式伺服存在过顶盲区，该盲区是实际应用中不可避免的客观存在，X-Y式伺服存在地平盲区，但该盲区不影响实际应用。     

相控阵多目标测控系统中的坐标转换

用阵列天线代替传统测控系统中的面天线部分,可以实现在一定空域内对多个目标的连续波测控功能。这种设备在完成多个目标的角捕获和角跟踪过程中,需要完成多个目标预报位置的坐标转换。角捕获和角跟踪过程中采用的坐标系包括地心坐标系、地平坐标系和视线坐标系。本文在介绍了各个坐标系定义的基础上,对系统工作过程中需要的坐标转换过程进行了分析,给出了坐标转换公式。     

一种改进的高超声速滑翔目标跟踪方法

针对临近空间高超声速滑翔目标跟踪问题，提出一种基于反向传播神经网络修正改进迭代扩展卡尔曼滤波(Back Propagation Neural Network-aided Improved Iterative Extended Kalman Filter, BP-IIEKF)的目标轨迹跟踪方法。在雷达站坐标系下建立目标运动模型和量测模型。引入阻尼因子修正IEKF算法中的协方差预测矩阵，并定义算法的代价函数，给出迭代终止条件，保证了算法收敛精度，减小状态的观测更新误差，提高了目标状态估计精度。利用BP神经网络修正滤波结果，补偿系统滤波误差，进一步提高了跟踪精度。仿真结果表明所提算法对高超声速滑翔目标具有更高的跟踪精度。