GPS作为航天器全能敏感器的前景Ⅰ──GPS导航和定姿

本文全面介绍了ＧＰＳ在航天器导航和姿态确定领域应用的现状。首先概述ＧＰＳ的系统组成及其运行现状，接着阐明ＧＰＳ伪距导航的原理，介绍了差分ＧＰＳ导航的发展及目前水平，总结了ＧＰＳ导航的误差源。文中重点介绍了国外在ＧＰＳ定姿这一重要航天应用领域中取得的进展，分析了影响ＧＰＳ定委性能的主要因素──多路径效应、整数模糊解和载噪比，综述了降低或消除上述误差源的各种技术途径，在此基础上给出了ＧＰＳ定姿的性能包络曲线。     

一种非线性最优导弹制导律

以质点飞行器的非线性运动方程为基础，研究了导弹拦截目标问题。运用线化变换理论和线性二次型微分对策理论，导出了导弹和目标的最优控制策略，对导弹最优策略进行了综合分析，给出了一种可以实时实现的最优制导律。并以某型中远程地－空导弹的气动数据和数学模型为基础，进行了全弹道拦截数字仿真，仿真结果表明：该制导律在减少终端脱靶量方面比空间比例导引的效果好。     

GPS与GLONASS的伪码比较

根据苏联目前的 GLASMPST 政策,苏联对其军用卫星导航系统GLONASS 持较为开放的态度,苏联通信部于1988年5月发表文章正式公布了 GLONASS C/A 码的详细技术数据。在1989年9月美国导航学会会议上又发表了一篇有关 GLONASS P 码的文章。该文研究了 GLONASS 伪随机数(PRN)序列码(C/A 码和 P 码)的一些特性,粗略地解释了所选PRN 码的合理性。鉴于 GLONASS 和 GPS 在形式及构成上的相似性,本文在一定程度上对两者的 C/A 码和 P 码进行了比较,对它们各自的 PRN 码作了初步评估。由于民航用 GPS/GLONASS 组合接收机即将变为现实,本文亦讨论了用商用编码器实现 C/A 码和 P 码的有关问题。     

RM—888型伪随机噪声发生器

RM-888型伪随机噪声发生器是一种高性能、可编程通用噪声发生器。它能够产生正态分布的宽带自噪声、数字噪声和数字增量噪声。数字式电容器滤波器组合使该噪声发生器具有很陡的频率响应。文章介绍了工作原理、各种性能测试方法和测量结果。还提供了一个与世界范围内同类产品的比较表。     

伪卫星辅助的北斗定位系统的GDOP研究

我国建成的北斗导航定位系统由于卫星数目有限，不能实现实时三维无源定位．若利用地面伪卫星辅助，则能够很好地弥补这一缺陷，在地面伪卫星的作用范围内实现高精度的无源定位．卫星定位系统的精度等性能，很大程度上取决于定位卫星的数目和几何布局，而GDOP正是衡量定位卫星几何布局优劣的一个量度．本文从GDOP的角度研究了不同伪卫星位置及布局对系统定位精度的影响，得到的结论为合理设置伪卫星以进一步提高系统性能提供了有力的参考依据．     

基于伪距和观测量的地球同步卫星动力学定轨研究

利用伪距和观测量对同步卫星进行了动力学定轨的研究，给出了伪距和观测量的测量方程和修正方法，采用国内4个监测站的模拟数据进行了仿真计算．结果表明，采用7天弧长伪距和数据进行轨道改进及轨道外推的精度，与5天弧长数据的计算结果相当，但远优于3天数据的计算结果．在观测随机误差为3m时，7天弧长数据定轨精度约为5m，预报7天径向精度优于20m．     

图像加密方法研究

本文提出了一种图像加密方法。把扰乱像素地址法与椭圆曲线密码体制相结合，既保留了椭圆曲线密码体制的优越性，又具有加密速度快的特点。     

多模伪单脉冲自跟踪系统的性能限制

给出了大信噪比和小信噪比情况下圆波导TE11和TE21模伪单脉冲系统合成信号包络的表达式。指出在小信噪比情况下,将不能从合成信号的包络解调出角误差电压。给出了大信噪比情况下热噪声引入的跟踪误差。     

BOC导航接收机伪码测距零值分析

伪码测距零值是现代卫星导航领域的重要指标,目前对于高精度BOC导航接收机的信道建模和仿真尚没有一般性的量化分析方法。针对这种情况,提出了基于副载波相位消除跟踪算法的零值估计模型,并推导了任意信道特性滤波器与伪码测距零值的关系式,然后定量地分析了信道特性对于测距零值的影响;最后在软件接收机上进行了仿真检验。     

基于模糊奇偶方程的PL/INS导航系统故障诊断

提出了一种伪卫星(PL, Pseudolite)/惯性导航(INS, Inertial Navigation System)组合导航系统多故障识别方法.分析了PL的常见故障及其数学模型,采用模糊奇偶方程方法对PL的常见故障进行诊断、隔离和参数识别.采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型描述PL/INS组合导航系统,对于局部线性化模型建立全解耦奇偶方程,并对奇偶方程的残差进行融合,得到全局残差.结合残差利用卡尔曼滤波进行故障参数识别,给出了参数识别的约束条件.仿真结果表明:针对导航系统中多个PL信号同时发生多种故障的情况,此方法能有效检测故障,并能准确识别出故障模型参数.