相位梯度自聚焦算法的性能分析及改进

描述了相位梯度自聚焦(PGA)算法的实现步骤.基于对PGA算法的性能分析及对PGA算法的基本步骤所起作用的研究,提出了两种改进的方法.首先,通过对加窗方法的改进,提高了算法的聚焦速度;另外,通过选择适当的距离行进行处理,使算法即使在低信噪比的条件下也能达到较好的聚焦效果.      

基于均方根容积粒子的SMC-PHD算法

传统的序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)算法采用状态转移密度作为重要性采样函数.当目标非线性运动时,少数粒子将具有较大的权值,导致估计精度低、结果发散.针对上述问题,提出了一种基于均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)和统计门限技术的重要性采样函数设计方法.在重要性采样函数估计时,首先利用SCKF对重要性采样函数的均值和协方差阵进行预测,而后利用统计门限技术提取与重要性采样粒子相关联的量测.通过相应的权值对所提取的量测进行合并,更新重要性采样函数的均值和协方差阵.在此基础上将设计的重要性采样函数应用于SMC-PHD的强度预测和更新,最终实现多目标状态和数目的估计.实验表明,本算法在非线性多目标跟踪中具有精度高、估计结果稳定的优点.      

基于ASIFT的离线签名认证方法

通过分析现有局部不变特征方法及含伪装签名数据集的特点,提出了一种基于具有仿射不变性的尺度不变特征变换(ASIFT)的离线签名认证方法.该方法对签名图像进行预处理(包括灰度化和放缩),对处理后的图像进行ASIFT关键点检测和特征描述符提取,对从查询签名图像和参考签名图像中提取到的描述符进行匹配,对匹配的结果采用随机采样一致性(RANSAC)方法去掉错误匹配,并计算正确匹配点的描述符之间的平均距离;通过比较平均距离及正确匹配点的个数与给定阈值的大小来判断认证是否成功.使用了含伪装签名的数据库对提出的方法进行测试,实验结果表明该方法与现有方法相比等误率降低了5%.      

一种基于等效采样的周期信号谐波分析方法

为了突破周期信号谐波分析中采样保持与模数转换时间对分析信号频率范围的限制,将准均匀采样与等效采样相结合,提出了一种新的等效采样周期信号谐波分析方法。首先,给出了在奇数个信号周期内进行2的整数次方次均匀采样的等效采样谐波分析理论;其次,计入定时时钟周期对采样时间的影响,在等效采样中结合准均匀采样以实现同步采样;进一步分析了采样过程中的时间离散与幅值量化所带来的谐波分析误差;最后,给出了新的等效采样谐波分析的具体算法。借助含有小幅谐波分量的实验信号对等效采样谐波分析算法进行了数值仿真。理论分析和数值仿真均表明：新方法有效拓宽了分析信号的频率范围,并且可直接利用FFT进行快速计算。     

星间相位干涉仪测角系统设计及精度分析

针对微小卫星编队飞行、星间组网等多星协同任务中的相对测角问题,提出了一种高精度的星间无线电测角系统。该系统的优势是在伪码测距系统的基础上增加两条相同的接收通道,对载波相位值采用相位干涉法得到高精度的星间相对角度值,可以在不增加额外软硬件开销的情况下完成实时性较好的高精度星间相对状态自主测量。从该系统的设计出发,对相位干涉仪测角系统进行了详细的精度分析,推导了链路中各个噪声源的传递函数和理论噪声水平,并搭建实物平台对角度测量精度的理论值和实测值进行比较。结果表明系统对本振相位噪声有抑制作用,热噪声是角度测量的最大噪声源,系统实际测角精度在强信号下可达1.4×10^-3度。     

月面表层无人采样控制技术

针对"嫦娥五号"月面表层无人采样任务过程中机械臂精确控制难度大、器地协同工作复杂导致常规遥操作工作模式难以在有限时间内完成任务的问题,提出了月面表层无人采样高效控制方法和新的工作模式.通过建立采样区量化评价指标体系实现采样点规划、采用预先规划方法进行任务规划和机械臂运动控制规划、在线学习机械臂末端精调路径与多视角融合图...     

升力式再入飞行器体襟翼姿态控制方法

针对升力式再入飞行器体襟翼控制三通道时的非最小相位问题,设计了一种姿态输出跟踪控制方法。选择合理的局部微分同胚,将姿态输入-输出模型转换为正则形式并得到内动态。通过对内动态进行稳定性分析并提出系统非最小相位特性的判据,采用此判据可判定当存在副翼反效时该输出跟踪控制问题为非最小相位控制问题。针对该问题,首先依据内动态与外部动态的线性相关度将正则模型分解为最小相位子系统(纵向通道)和非最小相位子系统(横侧向通道),然后运用动态逆控制技术对2个子系统分别设计状态反馈控制器,最后基于Lyapunov方程和最小范数控制策略在非最小相位子系统中引入非线性辅助控制项以镇定整个姿态控制回路。仿真结果表明了在仅有体襟翼控制的情况下该控制方法能够精确跟踪控制指令并镇定内动态。      

基于蒙特卡罗频率法的葡萄籽总酚含量高光谱测量变量选择

在利用高光谱建立葡萄籽总酚含量的预测模型中,为解决变量过多、模型复杂度高等问题,需依据光谱特点进行有效地数据降维。提出了一种蒙特卡罗频率法（MCF）对高光谱数据进行波长选择,并建立了葡萄籽总酚的支持向量回归（SVR）预测模型。该方法首先采用蒙特卡罗采样（MCS）选择波长子集;然后建立大量SVR子模型,并选出均方根误差（RMSE）较小的子模型,统计每个波长出现的频次;最后根据指数递减函数确定波长个数,选取频次最高的波长子集作为特征波长。结果表明,采用MCF可以在降维的同时提高模型的预测性能,波长数目由原始的196个减少到9个,波长范围均在950~1 400 nm,RMSE值从0.42减少到0.37,预测精度优于SPA等其他波长选择方法。因此,提出的基于MCF在高光谱数据处理中能有效选择特征波长,为准确建立预测模型提供了一种有效的方法。      

基于相位条纹的高精度GPS码相位测量方法

GPS接收机在测量卫星到接收机的传播距离时,通常能得到码相位和载波相位2个基本测量值。虽然载波相位测量值比码相位测量值精度高,但存在整周模糊度的问题,在实际应用中比采用码相位的技术付出的代价高很多。因此,基于相位条纹技术,提出了一种高精度的码相位测量方法。在传统码跟踪环的基础上,通过提取互功率谱相位条纹的频率,得到高精度的码相位测量值,从而组装出高精度的码伪距。仿真实验结果表明:在信噪比为-15 dB的情况下,码相位测量误差均方差约0.37 m,优于传统延迟锁定环在相同条件下约1.82 m的跟踪精度。得到了比传统码跟踪环更高的码相位测量精度的同时,不需要解算载波相位的整周模糊度,对提高GPS定位精度具有研究意义和应用价值。      

基于相位差分的雷达信号参数估计方法

由于接收信号长度有限而存在频率离散化采样的限制,FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换)对雷达信号频率的估计精度会降低。基于相位差分的频率估计方法可以对这一偏差进行估计,从而减小FFT的估计误差。尝试将该方法应用于LFM(Linear Frequency Modulated,线性调频)信号带宽的估计问题,并对此进行了仿真验证,结果证明该方法对雷达信号频率和带宽估计有一定的应用价值。