基于高斯过程回归的组合体航天器姿态接管学习控制

空间非合作目标一般具有结构复杂、质量特性未知、姿态机动能力不明等特点,这导致组合体航天器姿态动力学呈现出高度非线性和强耦合特性,且难以对其进行在轨精确辨识。针对组合体航天器姿态接管过程中目标信息不完全、精确辨识困难等问题,本文考虑目标存在姿态机动能力的任务场景,提出了一种基于稀疏高斯过程回归(GPR)的数据驱动姿态接管控制策略。首先,从系统运行数据中提取、凝炼模型未知部分的输入/输出映射关系,构建数据驱动的概率化模型以代替无法快速准确建立的参数辨识模型,并根据该数据驱动模型设计变增益反馈控制策略,证明了系统状态概率意义上的Lyapunov稳定性和有界性;其次,考虑到在轨任务的实时性、星载计算机的计算资源有限等因素,该算法可在保证控制精度的同时显著减轻学习算法的计算压力;最后,数值仿真验证了本文所提出控制方法的有效性与实用价值。     

基于ResNet的智能恒虚警目标检测方法

传统恒虚警检测方法通常假设待测单元的杂波与训练杂波满足独立同分布,然而在实际雷达工作环境中,强杂波呈现出非均匀特性,沿距离单元的杂波统计特性差异变化较大,使得传统恒虚警目标检测方法在复杂环境下的检测性能下降。为解决该问题,本文从杂波统计特征提取分类出发,通过深度学习方法对杂波进行分类,提出了一种基于残差神经网络(ResNet)的智能恒虚警目标检测方法。首先,根据雷达实测杂波数据建立ResNet的训练集和测试集;其次,构建ResNet对数据进行智能特征提取,得到杂波的统计特征,并用训练好的网络对测试集进行测试;最后,以阈值可设的Softmax分类器对所得统计特征进行分类,根据分类结果实现智能恒虚警目标检测。实验结果表明:相比传统恒虚警检测方法,本文提出的方法具有自适应能力更强、检测性能更好等优点。     

旋转非合作目标相对状态的解耦估计方法

针对在轨旋转非合作目标相对状态估计中关于几何结构及惯量参数先验信息未知的问题,提出一种以双目相机对目标特征点的投影作为测量值的解耦估计方法,实现旋转非合作目标相对状态的估计。首先,建立非合目标的动力学模型和目标特征点的运动模型;其次,为避免由目标特征点与目标质心相对位置不确定引起滤波性能降低的问题,建立相对特征的运动模型及投影模型,对旋转运动和平移运动进行解耦;最后,设计相应的滤波器对非合作目标的相对状态进行估计。仿真结果表明,提出的解耦估计方法能够有效地估计出非合作目标的相对状态。     

一种基于强机动的目标跟踪改进算法

针对传统目标跟踪算法鲁棒性较差等问题,提出了一种基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波交互式多模型(IMM-CS-UKF)融合算法。在交互式多模型算法框架内,计算当前统计模型的概率,提高了统计模型的目标加速度和自适应性。该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,具有对不同机动模式目标的自适应跟踪能力和精度高等优点。仿真结果表明,该算法对以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能。     

双通道空空中远程导弹武器系统效能计算

分析并给出了双通道空空中远程导弹武器系统的可用性、可信性、系统能力和效能计算公式。讨论了不同作战模式下的系统能力计算方法和公式。     

一种基于优化设计的动目标检测方法及其运用

提出一种新的动目标检测(MTD)滤波器组设计方法,即通过设置目标处理通道和气象处理通道,其中目标通道采用自适应动目标检测(AMTD)处理方式,实时检测杂波的存在,根据杂波的强弱自动产生或选择滤波器加权因子,以保证抑制地杂波的同时,减少信噪比损失,提高对弱小目标的检测性能。仿真结果证明该方法是有效的,且在工程上有一定的实用价值。     

地球静止轨道在轨服务技术研究现状与发展趋势

地球静止轨道(GEO)是人类仅有的一条独特卫星轨道,是极其珍贵的轨道资源。首先分 析了GEO环境现状和未来趋势,然后从“GEO轨道保护”和“GEO卫星在轨维护”两方面论述 了GEO在轨服务技术的内涵、服务机会和效益,介绍了世界各国GEO在轨服务技术的主要研究 进展,归纳了其中的关键技术。最后,对未来的发展趋势进行了展望。
     

基于加速度分析的星载SAR-GMTI运动目标参数估计

针对具有加速度的地面快速运动目标对合成孔径雷达成像和参数估计带来的影响,提出了一种基于重聚焦的三通道运动目标检测方法.通过分析包含加速度的运动目标回波模型,使用广义二阶Keystone变换对杂波抑制后的通道数据进行距离弯曲校正,时频分析构造二次相位补偿函数校正剩余距离走动,并结合方位向傅立叶变换对运动目标进行聚焦成像.最后采用干涉处理技术求解运动目标参数矢量,完成目标的定位.仿真结果验证了该运动目标参数估计方法的有效性.     

基于递推贝叶斯的检测跟踪一体化方法

在雷达系统中,对雷达散射截面积(Radar Cross-Section,RCS)较小的快速机动目标的检测与跟踪是难点。本文提出采用基于递推贝叶斯原理的检测跟踪(Track-and-Detect,T&D)一体化方法提高雷达对这类目标的检测和跟踪性能。针对机动目标,用模型参数更新法来改进递推贝叶斯方法,即利用先验信息或实时估计的目标速度信息实时更新运动模型参数。对雷达实测数据的处理结果表明,该方法在机动目标的平均信噪比约为6dB时,即可实现在虚警率为10-3时检测概率达到0.9的指标。     

地面目标识别特征影响因素分析

地面目标可见光识别特征主要包括形状、颜色、亮度等。研究表明地面目标的可见光辐射主要是反射太阳辐射,目标与背景在可见光波段的亮度对比取决于目标与背景的反射率。大气气象条件是影响目标识别特征的主要因素。