一种新的无人机运动目标测速技术

为了满足无人机对运动目标的测速需求,提出一种基于机载光电侦察平台的目标测速算法。建立包括飞机速度、飞机姿态角速率、摄像机指向角速率等15个变量的测速数学模型,并分析测速误差的形成,推导了误差计算公式。仿真结果表明,在无人机目标测速过程中,角速率测量误差对目标测速精度影响较大,尤其是飞机的俯仰角速率误差、横滚角速率误差、摄像机的高低角速率误差对测速精度的影响更为明显,这为提高目标测速精度指明了方向。     

光电测速法在火工装置测试中的应用

文中介绍了一种光电测速系统，它具有非接触测量，动态响应好等优点，经过试验验证可以用于火工装置的测试。     

基于逆速高比补偿测高法的侦察目标定位

提出一种新的"逆速高比补偿测高法"来获得相对高度数据,用于无激光测距仪的小型无人机光电侦察平台目标定位实时解算,具有测量速度快,同时不额外增加硬件设备的优点。首先介绍光电侦察目标定位方法,接着介绍速高比补偿概念,并推导逆速高比补偿测高法的计算公式,最后,计算结果表明,这种高度测量方法的测量误差能满足目标定位的精度要求。     

基于证据理论的雷达与通信侦察目标识别算法

针对异类被动传感器中的目标识别问题,将D-S证据理论运用于雷达侦察与通信侦察的目标识别中。首先将雷达和通信侦察设备侦收到的信息分别通过识别,得到雷达和通信电台的基本概率赋值,再通过D-S证据理论算法进行融合,计算出目标平台的基本概率赋值,从而得到融合后的平台类型。仿真实验结果表明,融合后的结果具有更高的置信度。     

导弹阵地的反侦察措施探讨

导弹阵地所面临的侦察威胁主要来自航空、航天侦察,而航空、航天侦察主要采用光电探测器和雷达。根据导弹阵地的光电、雷达暴露特征及其自身特点,提出了针对性的防光电、防雷达侦察措施。     

多站时差定位关键技术研究

提出一种基于机动平台的电子侦察目标精确定位方法,利用多站观测获得雷达辐射源时差信息,通过定位跟踪算法实现目标位置精确估计。该方法具有较大的灵活性,适用于任意机动观测平台,且可方便地推广应用于更多机动平台组网观测,以提高侦察定位精度和稳健性。分析了精确时差测量、辐射源定位跟踪等关键技术,并进行了性能分析仿真。     

惯导/测距/测速相结合的安全软着陆自主导航方法

针对地外天体软着陆中惯导误差随时间增大,无法提供准确的高度和三维速度信息的问题,提出了一种惯导、测距和测速相结合的安全软着陆导航方法。该方法以惯导为基础,利用测距仪修正惯导的高度信息,利用测速敏感器修正惯导的速度信息。详细介绍了惯性导航的基本原理及测距、测速组合修正的策略,对软着陆过程的动力学模型、敏感器测量模型、滤波方程、地形对修正的影响,以及组合使用的策略和算法等问题进行了论述。数学仿真结果表明惯导、测距和测速相结合的方法能够满足安全软着陆的需要。     

基于成像拖尾效应的图像测速算法

根据相机成像拖影长度与相机运动及曝光时间的关系,提出一种基于成像拖尾效应的图像测速方法,给出了用航拍相机进行图像测速的实施方案。建立了影像与成像平面和地面景物间的相对运动模型,设计了基于互相关分析的拖影长度测量方案,给出了测量算法,并分析了像素尺寸和成像比例等对测速精度的影响。算例表明：该法对速度无剧烈变化的准匀速运动的测速效果较好,为飞行器实时飞行速度测量提供了一种解决方案。     

测速定轨的实时算法

基于弹道参数的样条表示理论，本文提出了雷达目标的测速定轨实时算法。算法的关键是通过弹道表示系数的递推计算，由预测量与实际测量量的差别来计算样条系数和确定样条节点。在已有的弹道样条表示基础上，下一时刻的弹道计算有三种情况：用预测值、局部调整校条系数和增加样条节点，给出了在实时计算中采用哪种计算的准则。     

应答式目标旋转运动对雷达速度测量的影响

携带应答机的飞行目标,若除了沿其某一轨道运动外,还作自旋运动,应答机天线辐射相位空间分布的不均匀性会使应答机转发信号产生附加的相位调制,因而导致多卜勒测量雷达的测量误差。本文分析了对称安装三天线园柱形应答式目标回波的多卜勒频率调制。得出了附加多卜勒频率及其各阶导数的解析式。研究了目标旋转速度、方向角(目标旋转轴线与雷达视线的夹角)和回波谱线宽度的关系,以及对雷达多卜勒测量精度的影响,它对于研究自旋再入体测量问题具有实用价值。文章给出了一个典型的三天线园锥目标模拟旋转试验结果。试验中在不同目标转速下由相参雷达跟踪测量目标回波,同时记录中频信号、多卜勒跟踪回路鉴频器输出等有用信息。对试验数据的分析得出了明确的结论:目标旋转使回波信号的谱线展宽、测速误差增大,谱线宽度与目标转速成正比,同时谱线宽度随目标方向角增大而加宽,方向角为90°时旋转影响最大。理论分析得出了与试验相同的结果。虽然试验是在静态下进行的,但问题的分析对质心运动的目标也同样适用。     

无人机光电侦察、监视技术研究

无人机是获取战场情报、进行侦察和监视活动的良好平台,将成为未来战争中的重要武器,而其侦察和监视能力的提升更依赖于无人机光电系统技术的发展.介绍了无人机的光电设备及光电系统的侦察、监视技术,并对无人机光电系统技术的发展趋势加以展望.     

频率源对雷达测速精度影响分析

针对高稳频率源如何影响雷达测速精度问题,构建基于频率源分析雷达测速精度的理论模型,利用同步校频和互备双锁相环(PLL)改进方案实现了高稳高可靠频率源,然后通过静态模拟试验和动目标跟踪试验,分析频率源幅度、准确度、稳定度及同步校频、锁相环等模块对多普勒和测速精度的影响。结果表明,锁相环能够提升频率源短稳,降低雷达测速随机误差,同步校频能够减小本地铷钟与外部基准的频差,减小雷达测速系统误差,通过双源和双锁相环的设计,频率源切换或锁相环路切换时,也能够保证测速雷达系统正常工作。     

地月转移轨道自主导航算法研究

本文给出一种地月转移段的自主导航算法。以紫外敏感器输出的月心像素和月心距等信息为观测量,利用基于UD分解的扩展卡尔曼滤波算法确定探测器的轨道。仿真结果表明,基于紫外敏感器的地月转移段自主导航是可行的,引入单程多普勒测速的组合导航算法可以有效地提高导航精度与收敛速度。     

旋转飞行器分集式测速信号处理方法

飞行器旋转飞行时,采用分集多天线方式,可以实现信号的全向接收和向地转发。由于飞行器的转动,测量会引入微多普勒效应作用,受工作天线变换影响,接收测速信号（多普勒频率）会阶跃变化,在锁相环的作用下又引入响应误差。为实现高精度测量必须从测量信号中处理出所需的飞行器中心运动信息。针对这一问题,研究并推导了四天线分集式双程应答多普勒测速方程,分析了该模式下理想及测速回路（锁相环）响应信号的特点,提出了分集式测速信号处理方法。仿真实验结果表明,该方法可以有效滤除锁相环响应误差、分离微多普勒频率,得出高精度中心速度测元。     

基于聚类的多平台协同数据关联算法研究

从多平台协同工作的角度出发,针对目标和传感器观测数据之间的关联问题进行了研究。给出了模糊聚类目标函数、FCM算法步骤和量测目标归属判定方法,基于此,提出了模糊C-均值聚类和量测目标归属判定算法,然后提出了基于聚类算法的多平台协同多目标数据关联算法。仿真实验结果表明,该算法数据关联正确率较高,能够提升跟踪精度。     

一种提高GNSS测速精度的自适应Kalman滤波算法

在卫星导航系统动态定位中,采用基于瞬时多普勒观测量的最小二乘法确定速度,当载体高机动时,多普勒误差迅速增大,从而导致测速精度大幅度降低。针对该问题,提出一种同时实现动态模型自适应修正和观测模型自适应更新的Kalman滤波算法。算法采用滑动窗方式来建立实时更新的动态模型参数,使当前统计模型自适应地跟踪载体的动态特性。此外,算法提出观测模型的自适应更新方法,通过设置载体状态判决门限,高、中机动时仅进行受动态应力影响小的伪距更新,低机动下添加精度较高的伪距率更新。通过Sprient GSS8000模拟器产生的动态场景验证表明,相对于最小二乘法和常规Kalman滤波算法,提出的自适应Kalman滤波算法能够全面提高载体在多种运动状态下的测速精度。     

基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测

深度学习为遥感领域诸多应用提供了重要的技术支撑,光学遥感图像的舰船目标检测对国防侦察和预警具有重要意义。真实场景中的舰船往往呈不同方向任意排列,且小目标的占比大,经典的深度学习目标检测算法在这种复杂条件下精度低、易漏检。为此,本文设计了基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测算法。首先,通过引入注意力机制对多尺度特征融合网络模型进行训练,以高召回率产生水平锚框;然后,旋转锚框以缓解密集排列目标引起的噪声问题,并利用特征重建模块来缓解特征不对齐的问题,实现模型精炼。在HRSC2016和DOTA数据集上的测试结果表明:舰船目标检测平均精度分别达到90.20和87.52,相比经典的深度学习目标检测算法得到了有效提升,并在模拟星载嵌入式智能图像处理平台上验证了算法在轨应用的可行性。     

基于绝对速度测量计的自主导航探讨

对用激光原理进行绝对速度测量和由它实现自主导航的概念进行了探讨。利用3个陀螺仪和3个激光测速计按直角坐标方式配置,即可组成基于绝对速度测量计的捷联式惯性测量组合。这种方法的优点是简化计算和有利于提高精度。     

基于双目视觉的空间非合作目标尺度 测量技术研究

对空间非合作目标的关键结构尺寸进行快速精准测量对于实现对目标的动态跟踪与捕获十分重要。文章针对未知形状的非合作目标,基于双目立体视觉测量原理,提出一种点云轮廓线的直接提取算法,不需要进行目标外形的3D还原,即可直接进行目标尺寸测量,从而可以根据外观轮廓线和外形尺寸来快速预估非合作目标的功能及大小。建立双目视觉立体测量实验平台对一个立方体非合作目标模型进行测量,通过MATLAB软件平台对上述算法进行仿真验证,结果表明测量值与参考值的误差为百μm级。     

基于STAP-FrFT-DPCA的SAR运动目标检测与参数估计算法研究

在深入分析STAP技术和FrFT的基础上,提出了一种对SAR动目标检测的新方法。新算法将STAP技术、FrFT和DPCA技术有机地结合起来,在三通道的工作情况下,能够实现对运动目标的定位和两个方向（方位向和地面距离向）上速度的估计。由于STAP技术良好的杂波对消功能和FrFT对chirp信号的良好检测效果,因此在不同信噪比情况下,本算法都能有效地抑制静止背景、获得良好的测速和定位效果。仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。