欧洲载人航天计划概述

经过一场激烈辩论,欧空局13个成员国最终决定执行欧空局自己的载人航天计划。这是一项耗资颇巨的研究计划,总费用估计为1000亿西德马克左右。 尽管这项雄心勃勃的计划已经基本上定了下来,但是有关这项计划的得失之争仍在继续,估计几年之内不会有什么令人满意的结果。批准执行这一计划主要是出自政治上而不是经济上的考虑。从经济上来看,这一揽子计划的风险实在是太大了。     

正弦波频率估计的改进Quinn算法

针对Quinn算法在信号频率接近量化频率时估计误差较大的问题,提出一种改进的Quinn(I-Quinn)算法。改进算法首先对信号进行频移,使信号频率始终位于相邻量化频率中心区域,然后再用Quinn算法估计信号频率,便可以获得较高的估计精度。I-Quinn算法改进了判据,在较低的信噪比(SNR)下仍能保持较高的频率估计精度。仿真结果表明:在低信噪比条件下改进算法估计性能不随被估计信号的频率分布而产生波动,在整个频段内估计均方根误差(RMSE)接近克拉美-罗下界(CRLB),精度和稳定性优于同类算法。     

一种空间碎片天基测量定位技术与参数优化

针对空间碎片在轨精确定位需求,系统总结了采用天基光学探测和激光测距对空间碎片运动状态初值的求解方法;立足在轨应用,文章提出了基于天基光学探测和激光测距的空间碎片运动状态扩展卡尔曼滤波(EKF)估计方法,以目标定位精度为评价标准,研究了探测体制、测量数据精度、测量数据率和探测距离等因素对目标定位性能的影响,并提出了定位参数最优的水平选择。数学仿真结果表明：在特定载荷性能下,采用双星光学测量体制,碎片位置估计精度优于79.4 m,速度估计精度优于3.5 m/s;采用单星光学测量加激光测距体制,碎片位置估计精度优于124.3 m,速度估计精度优于4.5 m/s。该方法具有求解精度高、运行稳定性好和数据计算量低等优点,具备在轨应用的条件,可为面向空间碎片的天基跟踪系统设计提供参考。     

基于MRPs/NPUPF的地磁/加速度计测量的姿态估计新方法

针对现有基于地磁/加速度计的姿态估计算法存在状态误差协方差阵的奇异值和需要准确已知当地地磁矢量的问题,提出了一种新的姿态估计基本方法。该方法采用修正罗德里格参数(MRPs)表示系统动态,消除了采用四元数法导致的状态误差协方差阵的奇异值问题;根据地磁场缓变的特性,将地磁矢量作为平稳过程加入到状态变量中,使得姿态估计不再需要准确已知当地地磁矢量。针对大初始误差和有色噪声对基本方法的影响,通过引入模型误差预测(NPF)和无迹粒子滤波(UPF)方法对其进行改进,提出了基于模型预测无迹粒子滤波(NPUPF)的地磁/加速度计的姿态估计新方法。仿真结果表明,NPUPF方法可在大初始误差和非高斯条件下实现高精度的姿态估计,提高了基于地磁/加速度计的姿态估计方法的可靠性和实用性。
     

重构杂波加噪声相关矩阵的SAR-GMTI动目标径向速度估计方法

为解决星载合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)系统中用自适应匹配滤波(AMF)法估计运动目标径向速度参数时,因背景杂波与待检测单元的杂波不匹配或训练样本不足而导致目标速度估计的性能下降的不足,提出了一种用待检测单元数据直接重构出杂波加噪声相关矩阵,再用自适应匹配滤波算法估计动目标速度参数的新方法。仿真结果证明该法在背景杂波与待检测单元杂波不匹配时能精确估计运动目标的径向速度。     

遥测系统的多普勒频偏盲估计

提出一种适应于在加性高斯白噪声信道(AWGN)下遥测系统的多普勒频偏盲估计算法。针对不同调制方式和波特率的遥测信号在较大频偏范围内对多普勒频偏进行估计,对算法具体实现时参数的选择及影响频偏估计精度的因素进行分析。     

基于RBF神经网络的非均匀阵列波达方向估计

通过构建RBF(径向基函数)神经网络测向模型对非均匀阵列的单信号源和多信号源进行来波方位估计。仿真实验表明,在非均匀阵列情况下基于RBF神经网络的DOA估计方法比常规的测向方法具有更高的估计精度和时效性。     

M-Rife频率估计法在测控信号载波捕获中的应用

针对航天测控对载波快速捕获的需求,设计一种能够实现载波快速捕获的方法,即先对导频信号进行频率估计,再将估计得到的频率值置入后续的科斯塔斯环进行处理。Rife频率估计方法的估计误差接近克拉美-罗限,但是当信噪比较低或载波频率在频率分辨率整数倍附近时,此方法有较大的估计误差。为了提高导频信号的频率估计精度,采用修正Rife(M-Rife)频率估计方法。对M-Rife频率估计方法的性能进行仿真分析,并与Rife频率估计方法进行对比,结果表明M-Rife频率估计方法可以有效地提高频率估计精度和稳定度。     

基于ZFFT的低信噪比无人机信号载频估计方法

针对远距离探测民用微型无人机信号时的低信噪比条件下高精度载波频率估计问题,提出基于Zoom-FFT(ZFFT)和二次插值(或Rife算法)的快速、精确估计改进算法。算法先利用FFT粗估信号频率,然后利用ZFFT算法对频谱细化,通过简化数字滤波器,采用积分求和的方式滤波,并与数据抽取相结合,同时实现滤波与抽取。最后,利用二次插值法(或Rife算法)对载频估计值作进一步修正。仿真结果表明,所提算法在低信噪比条件下估计精度和运算效率均有明显优势。     

基于循环平稳性的噪声调频干扰高分辨测向方法

根据噪声调频信号循环平稳特性分析,提出了基于阵列接收信号循环均值-空域处理的波达方向(DOA)估计算法。仿真结果表明:该算法的角度估计性能明显高于比幅比相单脉冲测角法,且在高信噪比环境中,该法的估计性能更好、运算量较小。     

雷达脉冲串信号频差估计性能研究

探讨了基于互相关法的雷达脉冲串信号频差估计性能.初步结论是:(1)对占空比不小于2%、持续时间为10ms左右的雷达脉冲串信号,只要其信噪比优于12dB,互相关法可以达到1Hz量级的频差估计性能;(2)提高采样频率可在更低的信噪比条件下或对更小占空比的雷达脉冲串信号实现同等精度的频差估计.     

基于IMM_UKF的红外导弹滑模制导

针对红外空空导弹被动制导问题,将交互式多模型算法(IMM)和不敏滤波(UKF)算法结合起来估计目标状态,同时设计了滑模制导律来提高目标的可观性,从而提高导弹制导精度.仿真结果表明在同等可观性条件下,IMM_UKF较自适应两步滤波(ATSF)估计精度高,与滑模制导律结合起来提高了制导精度,减小了脱靶量.     

基于FrFT优化窗的STFT及非线性调频信号瞬时频率估计

瞬时频率(IF)是描述非平稳调频信号最基本的参数,调频信号广泛应用于声纳、雷达、通讯和生物等领域。本文采用分数阶Fourier变换来优化STFT的窗函数,并估计非线性调频信号的瞬时频率。进行了详细的误差理论分析。同时在实验上和Wingner分布(WVD)、短时Fourier变换(STFT)进行误差(MSE)比较分析。仿真证明,FrFt优化窗STFT对估计非线性调频信号的瞬时频率具有良好的性能。     

基于Wigner-Hough变换的LFM信号参数估计方法

Wigner Hough变换 (WHT)对LFM信号具有压缩和聚集的作用 ,利用该特点采用WHT方法估计LFM信号的特征量。对WHT估计方法进行了理论分析 ,并通过大量的仿真实验验证了估计方法的有效性     

具有可靠性增长的三项分布概型随机参量的贝叶斯估计

本文运用贝叶斯观点,讨论在产品的研制改进试验中,被试系统的可靠性估计问题。提出一种具有可靠性增长的三项分布概型,并对其随机参量(即可靠性)作出贝叶斯估计。文末给出一个数值例子。     

基于压缩感知的高分辨DOA估计

研究基于压缩感知的多目标DOA估计问题.利用空间目标空域的稀疏性,提出一种新的DOA压缩感知模型,其感知矩阵满足约束等容(RIP)条件.提出一种基于奇异值分解的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解(SVD-RMFOCUSS)算法.该算法在一定程度上克服了压缩感知重构算法无法用于低信噪比情况缺陷,且具有较低的运算复杂度.计算机仿真表明该算法性能优于传统DOA估计算法,能够对任意相关性的信号进行有效DOA估计,具有更高的角度分辨力及估计精度.     

0Cr18Ni10Ti管道钢的结构静强度可靠性评估

针对管道钢(0Cr18Ni10Ti),采用(对数)正态分布可靠性评估方法,根据已有试验数据,给出了结构静强度(屈服强度和抗拉强度)的可靠性估计,同时也给出了延伸率和断面收缩率的可靠性估计。该评估结果可用于0Cr18Ni10Ti管道钢可靠性预计。     

基于立体视觉Tri-EKF算法的空间非合作目标运动与结构估计

针对空间非合作目标的运动状态及外形结构估计的双重扩展卡尔曼滤波(Dual EKF)算法存在运动状态变量耦合及收敛速度慢的问题。基于立体视觉观测模型,引入特征线作为新观测量分析了目标平移与旋转运动估计的解耦性,提出三重扩展卡尔曼滤波(Tri-EKF)算法,实现了对目标旋转、平移运动以及结构参数的串行估计。本文对两种算法进行仿真比较,通过试验校验Tri-EKF算法。结果表明:有限次观测下,Tri-EKF算法对目标运动估计收敛速度更快,平均估计误差更小。     

美国正在对“侏儒”导弹方案展开辩论

美国目前正在对“侏儒”(Midgetman)——一种很小的单弹头机动导弹——的方案展开辩论。美国官员的论点是:MX 巨型导弹虽可与苏联的 SS-18导弹相匹敌,但它同民兵导弹一样,易遭敌方摧毁。因此,在整个八十年代,美国的陆基战略武器仍易遭受苏联第一次打击的损害。但到九十年代初,使用“侏     

对接靠拢段的一种相对导航算法研究

自主相对导航技术是空间交会对接靠拢段的关键技术之一。Unscented卡尔曼滤波(UKF)是基于Unscented Transform(UT)变换的一种新型滤波器,它避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)的线性化误差,不必计算Jacobian矩阵,而且其状态估计精度要比EKF的高。本文研究了基于UKF滤波器的自主相对导航算法。该算法根据追踪航天器上交会雷达的测量值,采用UKF滤波器对追踪航天器和目标航天器之间的相对位置和速度进行了估计,仿真结果表明该算法可以满足位置和速度估计精度的要求。