基于目标威胁度计算的相控阵快速确认跟踪模式

机载相控阵雷达在探测远程、低空、高速目标时具有较大潜力。本文对机扫加相扫雷达环境下,如何充分发挥相控阵优势,提高机载雷达跟踪远程低空高速目标性能展开研究,在传统边扫边跟(Track while scan,TWS)技术基础上,给出了一种基于目标威胁度的快速确认跟踪模式。该模式采用有效的相控扫描策略,充分利用其波束捷变能力,通过相控回扫,一方面快速起始航迹,增加高威胁目标的跟踪距离;另一方面适当增加探测数据率,提高对远距高威胁目标的跟踪性能。仿真试验表明,新跟踪方法不但可以较好克服目标雷达散射截面积(Radarcross section,RCS)起伏影响,较快地起始和跟踪目标航迹,而且保留了TWS方法覆盖空域广的优点。     

基于极限学习机的修正当前统计模型跟踪算法

针对当前统计(Current Statistical,CS)模型由于先验知识的缺乏和其结构特点导致的跟踪精度降低的问题,通过使用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)并根据目标历史状态信息,实时估计并修正CS模型的加速度估计值,提出了基于ELM的修正CS模型跟踪算法.ELM的训练结果表明...     

面向"CE-3号"软着陆过程的深空网干涉测量技术

针对"CE-3号"探测器软着陆过程中弹道位置测定的问题,利用中国深空网干涉测量测轨数据,论述并验证了应用深空网干涉测量技术支持探月卫星软着陆过程中弹道位置测定的可行性。针对提取同一时刻观测量的两个核心技术,论述了自适应模型重构算法以及干涉相位解模糊算法,克服了软着陆过程航天器机动不确定性恶化轨道预报精度,进而引起相关引导模型失效的问题;利用跟踪过程中目标干涉相位连续特性递推实现干涉相位解模糊。实测数据的处理分析表明,深空网干涉测量数据处理分析精度在0.3ns量级,对应于约30nrad的角位置精度。     

基于PHD未知杂波密度多机动目标跟踪

基于随机有限集（RFS）的跳变马尔可夫系统（JMS）是多机动目标跟踪的有效方法。但现有的方法假设杂波密度是先验已知的,而实际中杂波密度是未知且可能随着环境的改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于线性高斯模型的未知杂波密度下多机动目标跟踪算法。该算法以未知杂波密度高斯混合概率假设密度（λ-GMPHD）滤波为基础建模杂波和真实目标,采用线性高斯JMS模型描述目标机动,推导了未知杂波密度下多机动目标跟踪的GMPHD迭代解析表达式。仿真结果表明,所提算法可实现对于杂波密度以及目标数和目标状态的准确估计。      

数字锁相解调器的优化设计

数字锁相解调器是电磁无损检测中弱信号处理的重要方法,针对其性能优化,设计一种引入卡尔曼滤波器的数字锁相解调器,该解调器兼具了强抗噪能力及良好的动态跟踪响应特性。利用卡尔曼低通滤波器截止频率随迭代次数下降的特性,结合零点频率,设计了数字锁相解调器中的低通滤波环节,实现了非常窄的锁相带通,进而提高了抗击强噪声干扰能力。此外,利用卡尔曼滤波器的迭代预测-更新特点,实现了数字锁相解调器较小的响应时间,进而改善了数字锁相解调器的动态跟踪响应特性。仿真和检测实验证明所设计数字锁相解调器具有较高的抗噪能力和良好的动态跟踪响应特性,在电磁无损检测中能够精确、快速捕捉检测信号中包含的缺陷信息。      

基于跟踪微分器的高超声速飞行器减步控制

针对高超声速飞行器强非线性,强耦合与高度不确定性的特点,提出一种基于高阶跟踪微分器的减步控制方案。将高超声速飞行器纵向模型表达为严反馈形式。在反步法设计框架中,引入跟踪微分器,利用其对给定信号任意阶导数精确估计的能力,计算第1步设计中产生的虚拟控制量的导数,并直接获得第2步实际控制量,从而将设计步骤从3步减少为2步。且在每步设计中将参数不确定性与外部扰动建模为等效干扰,设计扩张状态观测器获得等效干扰估计值,继而在控制器设计中进行补偿。利用Lyapunov方法证明闭环系统稳定性。仿真结果验证了所提控制方案对不确定及干扰的抑制作用,且跟踪精度优于传统动态面方法。     

高超声速机动目标天基跟踪鲁棒性滤波方法

为解决高超声速滑翔飞行器(HGV)机动飞行过程中的跟踪问题,提出了一种基于机动观测器补偿的鲁棒扩展卡尔曼滤波方法。针对传统卡尔曼滤波器由于模型误差而无法稳定跟踪的问题,首先建立了HGV动力学模型和天基红外测量模型;随后,设计机动观测器对未知气动加速度进行在线估计;在此基础上,利用机动估计对扩展卡尔曼滤波中的预测步骤进行修正,克服了因模型误差而导致的滤波发散问题;最后,考虑到机动观测器的时延误差,在扩展卡尔曼滤波迭代过程中引入次优渐消因子,提高了滤波跟踪的鲁棒性。与强跟踪滤波、扩维卡尔曼滤波、交互多模型滤波等典型跟踪方法相比,所提方法可在不具备目标机动先验信息的情况下,以较低的计算耗时取得良好的稳定性和跟踪精度。     

基于不变流形的高超声速飞行器动态面控制

针对存在未知气动参数的吸气式高超声速飞行器纵向运动控制问题,提出一种基于不变流形的自适应动态面控制方法.通过合理假设将高超声速飞行器纵向模型分解为弹道倾角回路和速度回路,分别实现对弹道倾角和速度参考指令的跟踪.弹道倾角回路被表达为严反馈形式进行控制器设计.采用基于不变流形的自适应方法实现了对未知参数的估计.所提出的自适应动态面控制方案能保证未知参数估计误差全局一致稳定和闭环系统全局有界稳定,且估计器和控制器设计不存在耦合,因此参数设计更加容易.仿真结果验证了该控制方法在参数估计方面的显著优势和良好的闭环系统性能.