地球低纬区边缘大气密度的预测

基于NRLMSISE-00大气模型讨论日地空间环境对地球低纬度地区边缘大气密度的影响,提出预测地球低纬地区边缘大气日平均密度的简化模型法和经验法。简化模型法利用地磁活动和太阳活动的11年准周期特性,通过预测地磁活动和太阳活动的变化规律以预测地球边缘大气密度。经验法则直接利用第23个太阳活动周期的日平均密度变化曲线经过傅里叶变换处理得到日平均密度变化规律曲线,然后将曲线拟合得到不同高度下的密度昼夜波动规律,再利用预测得到的日平均密度即可计算出具体当地时间对应的密度情况。误差分析说明经验预测法比简化模型法精度更高。两种方法均具有较高的精度并且使用方便,可用于地球边缘大气密度的工程化预测计算。     

基于星载毫米波顺轨-交轨InISAR的空间运动目标三维成像技术研究

研究了低信噪比情况下的星载毫米波顺轨/交轨In\|ISAR空间目标三维成像问题。由于传统的RD成像算法在目标尺寸较大和分辨率要求较高时不能取得较好的成像效果,故将波数域成像算法引入运动目标成像处理以获得高分辨率的二维图像,继而将顺轨/交轨三天线ISAR图像分别进行干涉处理,获得了目标上各散射点的三维位置。作为二维成像、图像配准等重要环节的基础参数,对低信噪比下的目标检测和三维运动参数估计进行了研究,分析了速度估计精度要求。最后,仿真结果表明了顺轨/交轨In-ISAR系统的有效性。     

基于积分多普勒平滑伪距的导航算法研究

载体处于高动态机动、障碍遮挡、信号干扰和多路径等复杂环境时,GNSS接收机跟踪环路易发生信号失锁和相位失调,导致载波相位观测值发生较大变化,采用载波相位平滑伪距将严重影响导航精度。为改善GNSS接收机导航性能,对电离层效应及延时校正模型进行了研究,基于α-β滤波算法提出了基于积分多普勒平滑伪距的导航算法。实验结果表明:采用该算法在静态、动态条件下定位精度优于5m,测速精度优于0.05m/s,可显著提高GNSS接收机的导航精度。     

星上系统时间算法研究

针对星上缺乏系统时间会出现钟差整体漂移的问题,本文提出两种新的钟速初值预报方法建立集中处理模式下星上系统时间算法：用每颗星第1天的前两历元的钟差预测钟速初值和用每颗星每天的前两历元钟差预测钟速初值。仿真结果表明,算法合理,两种方法得到的自主系统时间与国际全球导航卫星系统服务时间(IGST)相比,60天的偏移程度均在100 ns以内,用每颗星第1天的前两历元的钟差预测钟速初值建立的系统时间稳定性更好。     

复杂背景中红外多光谱目标检测算法研究

针对多光谱红外探测器,对复杂背景条件下红外弱小目标检测算法进行了研究。根据弱小目标缺乏纹理等相关信息的特点,给出了一种用于多光谱图像的弱小目标检测算法。对多光谱图像,构建数据立方体,对多光谱信息建立稳定的目标特征向量,用多光谱背景抑制滤波器以提升图像信噪比,将一种基于统计判别的低信噪比条件下红外序列图像弱小目标检测算法与传统多级假设检验跟踪(MHT)算法综合,形成了改进的连续帧目标检测跟踪算法,对波门内疑似目标点用引入多光谱信息建立的特征向量进行目标的非监督检测判决。实验结果证明:在低信噪比下该算法能有效检测跟踪弱小目标,在保证检测概率前提下可有效抑制虚警,极大地降低了后续跟踪算法的计算爆炸风险。     

欠驱动航天器飞轮控制方法

针对应用任意剪刀对构型飞轮群的欠驱动刚体航天器姿态控制问题,将飞轮群与航天器看作整体系统进行建模,从整体系统可控性角度分析采用传统模型进行控制系统设计存在的局限性。随后通过对飞轮群角动量集合描述,得出航天器姿态可机动集合。由于飞轮群构型的任意性及航天器的欠驱动特性,导致具有初始角动量的整体系统难以针对系统状态方程采用Lyapunov函数方法进行状态反馈控制器设计,同时为了保证存在外扰动力矩的航天器姿态机动精度,采用非线性预测控制方法实现系统的反馈控制。所提控制算法实现了任意飞轮群剪刀对构型、飞轮群角动量非饱和条件下,任意系统初始角动量欠驱动航天器在姿态可机动集合中的机动控制。仿真结果表明,系统具有良好的控制性能及精度。     

卷积码盲识别技术研究

针对卷积码的盲识别问题,总结了现有识别方法的实现原理及过程,并用Matlab进行了仿真分析。对于码长、码率及编码记忆长度等参数,利用接收码字构造矩阵并进行变换,从而达到识别的目的。针对生成多项式的识别,给出了四种常用的方法,并比较了各方法的性能和计算复杂度。结果表明,在低误码率低于10-2情况下,采用欧几里德算法最佳;当误码率为10-2量级时,基于Walsh-Hadamard变换的方法更能保证识别的准确性。     

多传感器信息融合技术与无人机PHM系统

通过分析多传感器数据融合技术故障诊断方法与无人机PHM系统（故障预测与健康管理）的特点,在不改变当前无人机系统硬件组成的情况下,将多传感器信息融合技术运用于无人机PHM系统,实现对无人机系统的实时状态监测、健康评估和故障诊断。     

基于粒子群聚类算法的雷达信号分选

在电子对抗领域,雷达信号分选的研究是一个重要课题。电子战的信号环境日趋复杂,雷达信号的处理面临高密度信号环境,雷达脉冲相互交错。对粒子群聚类算法进行了研究分析,把粒子群聚类算法应用到雷达分选中,仿真实验证明该方法能够得到很好的雷达信号分选效果,为雷达信号分选提供了新思路。     

航天器非合作目标相对导航的联邦滤波算法研究

提出了一种适用于空间机器人在轨对非合作目标进行测量的“激光测距仪+可见光 测角相机”组合的联邦卡尔曼滤波相对导航算法。分析了激光测距仪和可见光相机进行非合 作目标测量时存在的问题,为此设计了一套包括分别基于测角信息和测距信息的子滤波器, 以及进行子滤波器数据融合的主滤波器在内的联邦卡尔曼滤波器,并提出了具体的判据来对 子滤波器进行“条件重置”。仿真实验数据表明该联邦卡尔曼滤波器能够在部分目标测量设 备的输出出现暂时故障情况下输出较为平稳的相对导航数据,并且滤波算法具有较好的容错 性。