点目标假设下的二维精度体系研究

点目标假设下,在二维圆概率偏差线性公式的基础上,给出了基于纵横向均方根误差分段的精确公式。同时应用概率论正态分布理论,对二维情况下均方根误差、圆概率偏差和概率偏差的相互关系进行了研究,通过理论推导和数值计算给出了二维精度指标相互转换的拟合公式,完善了满足工程应用的二维精度体系。研究结果可在精度指标的论证、设计和考核中使用。     

基于滑模反演控制的稳定平台齿隙非线性补偿

针对航空遥感惯性稳定平台中齿隙非线性带来的不稳定问题,结合反演控制和滑模控制的优点,在传统反演控制的每一步迭代过程引入与齿轮运动状态相关的基于连续饱和函数的动态滑模面,设计了相应的滑模反演控制器。在保证了系统误差快速收敛的同时,抑制了反演过程中的误差积累,实现了系统非线性误差精确补偿。仿真实验结果表明,与传统反演控制相比,滑模反演控制显著降低了齿隙非线性对系统动态性能的影响,有效提高了系统对期望角位置、角速度的跟踪性能。     

飞机隐身技术综述

本文根据最近几年有关部门对降低军用飞机雷达散射截面(RCS)的研究,对飞机隐身技术的问题作了综合性评述。全文分为二部分,第一部分为飞机隐身技术的发展概况,第二部分概括介绍各种飞机隐身技术的基本内容,最后论述了飞机隐身技术与飞机设计之间的密切关系。     

合成孔径雷达与动目标检测

在合成孔径雷达（ＳＡＲ）中，雷达与目标之间相对运动的精确知识是相干处理回波形成高方位分辨率图像的基础。因此，在ＳＡＲ中，对未知运动目标的检测和成像成为一个重要而困难的研究课题。本文较详细地阐述了ＳＡＲ中进行动目标检测的若干方法，包括反射率频移法、多视图像位移法和多天线多通道处理技术。还论述了动目标的定位和速率的估值等问题。     

临近空间高超声速滑跃式轨迹目标跟踪技术

针对临近空间目标飞行速度快、机动特性强和加速度突变的特性,提出一种地心直角(ECEF)坐标系下基于目标特性分析的修正强跟踪滤波(MSTF)算法。首先,通过对ECEF坐标系下目标量测的无偏转化处理,以有效减小目标高超声速飞行所带来的旋转、平移和线性化误差影响;接着,在对目标特性充分分析的基础上,合理构建强跟踪滤波(STF)模型,通过对模型参数的自适应调节,以有效实现临近空间高超声速滑跃式轨迹目标的精确跟踪;最后,结合统计学原理对目标加速度的突变进行合理检测和补偿,以进一步修正强跟踪滤波模型的跟踪精度。仿真结果表明,与现有的临近空间目标跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度。     

高超声速战术导弹精确制导律设计

高超声速战术导弹以其固有的特点在高速目标拦截上应用前景巨大.如何针对高超声速战术导弹高速度、高不确定性的特点设计精确的制导律是导弹能否摧毁目标的关键.针对高超声速战术导弹和高速机动目标建立了相对运动模型,利用自适应滑模控制理论,设计了导弹的自适应精确制导律,并进行了仿真分析.结果表明,该制导律具有较好的控制效果.     

青海玉树地震遥感监测应用研究

青海省玉树藏族自治州玉树县发生里氏7.1级地震后,作为我国减灾救灾决策支持单位,民政部卫星减灾应用中心(民政部国家减灾中心)根据国家减灾委、民政部救灾应急响应启动情况和部救灾总指挥部的统一部署,立即启动<应对突发性自然灾害空间技术响应工作规程>,实行24h业务值班制度,以高分辨率卫星和航空遥感数据为主,开展灾害监测与评...     

无人机复杂环境中跟踪运动目标的实时航路规划

在复杂地形环境中,无人机在跟踪运动目标时,现有的航路规划方法在实时性和可行性上存在一定缺陷.提出了一种新的滚动窗口启发方向计算方法,使其能够跟踪运动目标,同时在滚动窗口内采用流函数法进行避障.根据无人机约束,滚动窗口为三角形,并设计了基于行为的伸缩功能.在流函数中,利用水势能方法克服了陷阱地形并进行了航路平滑.仿真结果表明:这种混合算法对于复杂地形条件下跟踪运动目标的航路规划,能够减小规划算法的时间和空间复杂度,使规划出的航路适于无人机飞行.     

基于运动形态学的掠地飞行器视频检测方法

 结合数学形态学、视频图像运动分析以及数学统计分析方法,提出了一种用于空中预警控制系统(AWACS)的小型掠地飞行器运动形态学视频检测方法。该方法首先应用形态学tophat滤波提取出视频图像中的可疑目标(SO),并求取SO的运动参数,利用真实目标和类目标干扰的不同运动特性,应用数学统计的方法对各运动参数进行分析以剔除部分类目标干扰,从而获得潜在目标(PT)的灰度分布和运动参数。在应用形态学tophat滤波器进行可疑目标提取中,一种新的金字塔型结构元的引入有效减少了虚警数量。外场试验表明,该检测方法能够有效抑制航拍掠地飞行器视频图像中的地物干扰,降低虚警目标的数量。     

空间非合作目标惯性参数在轨辨识

在空间冗余机械臂抓捕非合作目标的惯性参数辨识问题中,已有方法大都基于系统动量已知的假设,且辨识过程未考虑基座姿态稳定。针对目标动量未知的问题,设计了具有增量形式的惯性参数分步辨识算法。首先基于线动量方程得到关于质量和质心位置的第一组估计方程,采用增量形式消除未知线动量更新估计方程。辨识结果收敛后根据估计参数计算线动量估计值,代入以转动惯量为未知参数的第二组估计方程中,利用其增量表达式完成对转动惯量的估计。辨识过程中的激励由自适应零反作用控制输入提供,算法在保证基座姿态不受干扰的同时还能对惯性参数精确辨识。仿真结果表明,在30s以内算法已收敛,误差收敛到零的同时,基座姿态角速率控制精度在10^-3以下,说明算法收敛快,精度高,同时还能实现基座姿态稳定。