SAR实时处理中方位向数据降采样的实现

在机载 SAR中 ,成像分辨率所要求的方位向带宽往往比脉冲重复频率要低得多。对 SAR数据方位向进行降采样可以在不损失成像分辨率的情况下大大降低成像数据量与运算量。配合使用子孔径算法效果更为显著。文中给出了利用此方法处理实际雷达数据的成像结果     

新一代机载数据采集器设计思路及应用技术探讨

KAM500采集系统设计思想先进,使用了现代计算机技术和现场可编程逻辑器件,具有各通道同步采样, 数据采集、传输与编码相对独立,数字滤波,利用LOOKUP表进行非线性补偿、调节等特点。该系统通过KSMV2软件进 行编程、管理和数据检查。     

基于GPS的静止轨道卫星自主定轨技术研究

分析了在静止轨道上GPS星的可见性情况,提出了判别GPS星是否可见的标准。然后,对自主定轨方法进行了研究,提出了将强跟踪滤波方法作为导航滤波方法,并进行数学仿真模拟。仿真结果表明,此项技术是可行的,文中的导航滤波方法是十分有效的。     

着陆小天体的自主GNC技术

由于目标小天体和地面站之间存在较长的通讯延迟，加之小天体的动力学环境复杂多变，传统的基于深空网的导航、制导与控制（GNC）模式已不再适合探测着器着陆小天体。为了实现安全着陆小天体，探测器必须具有自主导航、制导和控制的能力。本文提出了一种着陆小天体极区的自主GNC方案：首先，基于对自然特征点的自动提取、跟踪，给出了一种着陆小天体的自主光学导航方案；接着，为了安全垂直着陆小天体的极区，设计了比例-微分控制器跟踪理想的下降轨迹、消除侧向位置和速度偏差；最后，通过数值仿真对本文所提方案的可行性进行了验证。     

高精度惯性平台连续自标定自对准技术

提出了一种新的惯导误差系数标定方法——连续自标定自对准方法。利用外部参考力矩驱动平台按照一定角速度旋转，在平台加矩角速度、地球自转角速度和重力加速度的影响下，惯导平台的加速度表输出包含陀螺误差系数、加速度表误差系数、平台对准误差以及陀螺和加速度表的安装误差等全部误差信息，并由此得到平台失准角动态方程与加速度表的输出方程。在设计的平台连续旋转轨迹下，使用迭代Kalman滤波获得了全部平台误差系数的精确估计。与传统的多位置翻滚标定方法相比，该方法标定时间短，标定精度高，系统误差参数估值具有良好的收敛性。     

一种面向临近空间高超声速再入滑翔目标跟踪算法

针对临近空间高超声速再入滑翔目标的跟踪问题,提出了一种基于回顾成本输入估计的无偏转换量测卡尔曼滤波(Retrospective cost input estimation-unbiased converted measurements Kalman filter, RCIE-UCMKF)。首先,根据再入滑翔目标的飞行特性,将加速度看成是未知的确定输入构建运动学跟踪模型;然后,对目标的非线性量测信息进行无偏转换,并将得到的噪声协方差矩阵进行解耦,降低算法的复杂度;最后,利用回顾成本的输入估计对未知加速度进行重构,采用递推最小二乘法更新输入估计器的参数矩阵,同时将估计的加速度引入到卡尔曼滤波框架下,实现对高超声速再入滑翔目标状态的准确估计。仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。     

基于GNSS通道差分的紧组合滤波方法研究

在基于伪距、伪距率的常规紧组合导航系统中,若GNSS出现时钟异常等情况,则会引起伪距、伪距率误差异常,从而导致组合导航精度下降;与松组合滤波器相比,常规紧组合滤波器扩充了状态变量的维数,增加了运算复杂度,降低了组合滤波的实时性.本文提出了一种双通道降维滤波算法,其中状态变量不再包含伪距、伪距率误差;以GNSS通道伪距、伪距率差分信息作为观测量.通过仿真表明,采用双通道降维滤波算法可以有效削弱时钟异常等的影响,并且有效提高组合滤波的实时性.     

考虑姿轨耦合的航天器高精度实时导航定轨方法

针对近地轨道航天器及其全球导航卫星系统(GNSS)测量数据驱动的实时导航定轨方法,使用轨道动力学原理解析了由GNSS天线安装位置与航天器质心偏差造成的定轨误差。基于航天器在轨的刚体运动特性和对地姿态特征,提出针对安装关系对应的相对速度修正项。使用姿轨耦合的分析方法,明确了基于航天器质心轨道积分和天线测量点位速修正的GNSS测量信息模拟。结合扩展卡尔曼滤波(EKF)形式的实时导航算法,分析了安装关系造成的定轨系统误差。围绕半长轴确定误差的长期变化规律,仿真证明了GNSS测量数据的位速修正在高精度实时导航定轨过程中的必要性。     

神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法

对于车载全球导航卫星系统(GNSS)/捷联惯性导航系统(SINS)组合导航系统,针对GNSS失效而SINS单独工作时仅使用速度约束辅助SINS其纵向位置误差逐渐发散的问题,提出一种神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法。通过径向基函数(RBF)神经网络预测SINS纵向位置误差修正系数,以提高SINS单独工作时的定位精度;此外,提出一种限定记忆指数加权实时估计量测噪声的自适应滤波算法。在人为设置GNSS失效以及真实隧道场景下进行车载试验,结果表明本文算法能够在不停车情况下在线修正SINS纵向位置误差,相比于速度约束与卡尔曼滤波相结合的常规算法,有效地提高了GNSS失效时的车载SINS定位精度。     

逼近段惯性/视觉组合相对导航算法

针对交会对接最终逼近段相对位姿测量,提出了惯性/视觉组合相对导航算法.基于对接航天器相对运动模型,利用追踪航天器上惯性测量单(IMU)获取两航天器间的相对运动信息作为短期参考,以电荷耦合器件(CCD)视觉测量作为长期参考,综合姿态四元数运动学方程,分别建立了姿态滤波器和位置滤波器.仿真结果表明算法可行且有效,并仿真分析...