两个线性调频干扰源的识别方法

构建了两个线性调频干扰源通过雷达接收机的干扰信号模型 ,根据小波变换的性质 ,提出了一种两个线性调频干扰源的分选方法。对两个线性调频混合信号进行小波变换 ,然后由信号的三维时 -频图及其在时频坐标下的等高线分选两个干扰源。模拟结果表明 ,此方法是可行的     

无源三维卫星定位系统卫星钟差的监测技术

GPS的成功已证明:三维无源卫星导航定位系统是现阶段卫星导航系统发展的主要方向。这种系统建立的一个核心技术是时频技术,即星地统一的时间基准,本文在简单介绍三维无源卫星导航定位系统的时频系统方案的基础上,详细介绍其主要关键技术——卫星钟误差的监测技术。     

空间遥感智能载荷及其关键技术

针对空间对地遥感观测任务对遥感器高分辨率和灵活性的需求,文章提出并介绍了智能空间光学载荷技术。所研制的新型载荷系统的设计思想是将微型高精度星敏感器、MEMS陀螺仪、高分辨率光学相机进行一体化设计,全面提高在轨成像时相机姿态实时性测量精度及各组件数据深耦合性。应用实时定姿定位、动态像速匹配及像差追踪校正,图像非盲反卷积等自主研究开发的最新理论和技术成果,实现遥感器在轨智能化高分辨率成像。根据智能载荷的技术特点开展了相关原理样机标定和测试技术的研究。     

双星TDOA/FDOA定位系统的目标定位精度分析

根据双星时差/频差(TDOA/FDOA)的定位原理,推导了目标定位精度模型,分析了目标定位精度与轨道高度、星间基线长度、TDOA测量精度、FDOA测量精度、卫星速度测量精度、卫星位置测量精度等误差源之间的关系。分析结果表明:测量因素中的FDOA测量精度和卫星速度测量精度,是影响双星定位的关键因素;而TDOA测量精度和卫星位置测量精度,对目标定位精度的影响较小。     

卫星导航定位产品之瓶颈——电子地图

无所不在的全球卫星导航定位技术已经日趋成熟、稳定和精密。但是卫星导航设备与电子地图相结合才能满足人们对导航的需求——我现在在哪里?我要去哪里?如何去?人们在享受卫星导航带来的便捷和精确的同时,也深受"误导"之苦。当前参评的卫星导航定位产品仅三成合格,这一评测结果着实令人震惊!卫星导航产品良莠不齐,质量水平整体堪忧。消费者在选择卫星导航产品的时候,要擦亮眼睛,以免上当     

时差定位卫星簇的时域关联干扰方法研究

时差定位卫星簇对地表的辐射源存在很大威胁.为保护目标辐射源,在分析时差定位卫星簇TDOA脉冲配对的原理的基础上,提出一种新的主动干扰方法.即通过控制干扰脉冲与辐射源脉冲之间的时域关联关系,达到欺骗时差定位卫星的TDOA估计.仿真计算表明,适当的脉冲发射时间和脉冲宽度的同频干扰源对辐射源位置信息的保护具有可行性和有效性.     

低轨星载光学测量确定静止卫星轨道的方法

为了研究低地球轨道(LEO)卫星对地球静止轨道(GEO)卫星的跟踪定轨能力,文章提出利用LEO星载光学测量技术对GEO卫星进行轨道确定.文章充分考虑光学可视条件与星载相机的观测区域,对LEO卫星跟踪GEO卫星的空间环境以及测量模式进行模拟.利用模拟得到的测角数据采用数值方法对GEO卫星进行定轨并与参考轨道进行重叠对比....     

基于双目视觉的无人机编队相对定位算法

针对无人机编队飞行时双目视觉定位精确性差、计算量大、实时性不高的技术现状,对基于特征点的FAST定位和BRIEF旋转(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法进行了改进,提出了一种适用于无人机双目视觉定位的算法。在改进ORB算法中,采用提取目标区域、最近邻约束和随机抽样一致(Random sampling consensus,RANSAC)方法,提高了特征点提取与匹配效率,也提高了特征点匹配质量;对于双目视觉定位,提出了适用条件更加宽泛的双目视觉定位模型,并保证了模型的定位精度;最后使用卡尔曼滤波算法对无人机的定位信息进行估计,进一步提高了无人机的定位精度。实验表明,算法具有较高的精确性和实时性,满足无人机间的相对定位要求。     

精密单点定位零基准非差模糊度固定方法

精密单点定位作为一种全球卫星导航系统高精度定位方法,模糊度固定是决定其定位精度和收敛时间的关键因素,也是实现精密单点定位完好性监测的前提条件。传统的精密单点定位模糊度固定方法采用星间差分的形式,忽略了卫星端相位偏差的快速变化特性,当切换基准卫星时导致用户计算复杂度增加,甚至需要重新固定模糊度。针对上述问题,设计了一种零基准非差相位模糊度固定方法：服务端采用零基准条件估计卫星端硬件偏差小数部分,用户端使用服务端产品固定非差载波相位模糊度,从而得到精密单点定位模糊度固定的坐标解。创新设计一种偏差零基准精密单点定位模糊度固定策略,实现了非差形式的模糊度固定,从而避免参考星的切换所带来的精密单点定位模糊度重新固定问题,并且能够为精密单点定位完好性监测提供算法基础。实验验证结果表明,零基准模糊度固定方法的坐标估计精度优于3cm,相比浮点解精密单点定位方法提高30%～44%,并且能够改善E方向与N方向的精度差异。     

基于鲁棒非线性卡尔曼滤波的自适应SLAM算法

针对传统非迹卡尔曼滤波算法缺乏在线自适应调整能力,在噪声模型出现误差时滤波精度下降的问题,提出了一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的同步定位与地图创建算法。该算法引入了一个多维观测噪声尺度因子,能根据观测噪声统计特性的实际变化情况对每种传感器的噪声模型做出自适应调整,使其逼近真实噪声水平,进而将滤波增益调整到一个适当值,实现滤波器的最优估计。SLAM仿真实验结果表明,在噪声统计特性发生变化的情况下,该算法相比其它几种SLAM算法具有更好的自适应能力,估计精度更高,鲁棒性更强。