单圆轨道扫描的Grangeat改进算法

为减少ICT(Industrial Computed Tomography)重建图像的伪影,研究了Grangeat精确重建算法的原理.基于平板探测器依次通过对投影数据沿行、列一阶偏微分,求Radon导以及两步反投影等步骤仿真实现了Grangeat算法.针对单圆轨道锥束扫描投影数据的不完备性,分析了Radon空间的数据缺失情况,提出了通过近邻插值、线性插值、二次三点插值和一元线性回归插值的方法对Radon空间缺失数据进行插值改进该算法的几种途径.计算机仿真结果证明了改进算法的正确性和可行性.     

动态发现网络拓扑关系在载人航天任务中的应用研究

介绍了网络拓扑关系动态发现的基本知识,通过对基于地址转发表的拓扑发现算法的分析,提出了基于STP状态表的拓扑发现算法,实现动态发现网络拓扑关系。该算法降低了算法实现的复杂性并提高了拓扑发现的有效性,在载人航天任务中发挥了作用。     

一种改进的快速扩展随机树航迹规划算法

针对现有航迹规划算法缺乏同时具备快速性和最优性的问题,本文提出了一种新的无人机航迹规划算法,在快速扩展随机树算法基础上,引入一个方向参数,并采用Dijkstra算法对改进算法产生的冗余节点进行处理,得到了一条优化的航迹。最后采用K航迹法进行航迹平滑处理,使得规划的航迹成为无人机的可飞航路。仿真结果表明,该算法能够在有效提高航迹产生速度的同时,可以得到近似最优的航迹。     

基于小波神经网络的PCBA检测

为了实现对PCBA的快速准确检测,提出了基于小波神经网络的检测模型,分析了网络的拓扑结构.仿真显示,该检测模型的误差小,精确度高,检测速度快,提高了SMT生产线上的一次通过率的可靠性.     

基于SSUKF的航天器自主导航算法

针对航天器自主导航系统对稳定性、精确性和实时性的要求,将超球面分布采 样点变换SSUT(Spherical Simplex Unscented Transformation)和Unscented卡尔曼滤波(UK F)相结合,研究了基于SSUT的UKF(SSUKF)导航滤波算法.由于SSUT减少了采样点个 数,在保证滤波精度和标准UKF相当的条件下减轻了计算负担.根据UKF和扩展卡尔曼滤波(E KF)计算过程相似的特点,设计了SSUKF和EKF相结合的混合卡尔曼滤波算法.算法通过能够 度量估计误差的模式切换函数,可以自适应地在SSUKF和EKF之间切换,避免了UKF计算效率低 以及EKF对滤波参数敏感、容易发散的缺点.数值仿真结果表明,混合卡尔曼滤波器提高了 计算效率,保证了估计精度,具有良好的鲁棒性,适合于航天器自主导航系统.      

一种基于小波变换的多分形布朗运动合成算法

为了更有效地描述点状奇异性指数沿样本路径变化的信号,利用多分形的概念,在基于离散小波变换技术的基础上,提出了一种合成多分形布朗运动的新算法.该算法通过控制高斯白噪声的小波系数权来获得期望的信号局部正则性,而合成过程的收敛性由收敛因子保证.通过与基于Durbin-Levinson 和轮换矩阵嵌入技术算法的比较以及数字仿真试验,表明提出的算法不仅计算复杂度低,而且适用于生成非高斯的、自协方差函数事先未知的多分形过程.      

基于点集合并的修正Hough变换TBD算法

在低信噪比条件下,基于Hough变换的检测前跟踪算法是进行强杂波背景下目标航迹检测的一种手段。本文针对Hough变换后一个目标产生多条可能航迹以及航迹内可能存在杂波点的问题,提出了一种基于能量最大点和点集合并的修正Hough变换检测前跟踪算法。该算法利用量测点时序、能量信息及目标速度先验信息对Hough变换后点迹进行关联和剔除,能够有效的对目标原始航迹进行回溯。针对高斯噪声背景下的飞行目标,仿真结果表明该算法能够对微弱目标进行有效检测,在目标数目、杂波密度、信噪比发生变化的条件下仍能保持较高的检测概率。     

一种运动双站多脉冲无源定位算法

针对运动双站对已知高度的地面目标辐射源高精度定位问题,借鉴SAR成像原理和直接定位法思想,提出了一种利用空中两运动侦察站接收到目标多脉冲信号间的到达时间差(TDOA)和到达频率差(FDOA)信息的无源定位算法。采样时将观测时间分为快时间和慢时间,在快时间域估计时差,慢时间域估计频差,具体方法为:首先将两侦察站的采样信号在频域互相关,然后利用参考函数和广义Keystone变换消除距离单元徙动,再通过二维傅里叶变换得到目标位置点的TDOA和FDOA联合估计值,最后将时差频差联合估计值通过几何关系映射到目标的空间位置。仿真结果表明信噪比较高时逼近直接定位法的克拉美罗下限(CRLB),信噪比较低时仍然可以定位。此外,本文算法不仅计算量小,且适用于不可区分多目标辐射源定位问题,具有高精度和超分辨特性。     

小波滤波在光纤惯导抗干扰初始对准中的应用

针对光纤陀螺捷联惯性导航系统在晃动基座条件下传感器的输出噪声增大,导致对准结果收敛过程振荡剧烈、对准时间长、对准精度低的问题,提出了一种小波实时预滤波方法,确定了最优的小波基和分解级数,采用滑动数据窗、对称周期拓展和软阈值函数处理相结合的方案实现对惯性仪表的实时降噪。实验证明,该小波预滤波方法可以有效抑制惯性仪表输出信号的高频噪声。在晃动基座条件下,航向角大约在精对准50s后收敛,其1σ值为2.77′,且与预滤波前相比,姿态角收敛过程更加平缓。     

复杂电磁条件下的辐射源信号分离方法

针对复杂电磁环境下的辐射源信号分离问题,提出了一种基于数字信道化的分离方法。该方法首先基于滑动离散傅里叶变换设计了二级信道化结构,该结构可将不同类型的同时到达信号划分至不同信道;随后,设计跟踪滤波器对各信道输出峰值进行跟踪,利用跟踪结果完成时域交叠信号在时频域的分离,并在此基础上通过反变换获得不同信号的时域波形;仿真实验验证了文中所提算法的有效性。