利用VLBI技术进行深空航天器跟踪的仿真分析

差分VLBI(D-VLBI)技术常用于测量航天器相对于参考射电源的角位置,用其跟踪深空航天器可取得足够高的精度。针对深空探测任务中D-VLBI技术的特性,提供了观测时间间隔的设置参考,通过仿真分析,研究了航天器和参考射电源之间的角距离、传播路径上的介质差异等因素及其对观测精度的影响,为后续深空航天器飞行任务的设计提供技术支持。     

Atmosphere sounding by GPS radio occultation: First results from TanDEM-X and comparison with TerraSAR-X

On 21 June 2010 the TerraSAR-X satellite was joined by the TanDEM-X satellite. A Global Positioning System (GPS) radio occultation (RO) experiment using the twin satellites has been carried out to estimate the precision of GPS atmospheric soundings. For the Day Of Year (DOY) 330–336, 2011, we analyze phase and amplitude data recorded by GPS receivers separated by a few hundred meters in a low earth orbit and derive collocated atmospheric refractivity profiles. In the altitude range 10–20 km the standard deviation between TerraSAR-X and TanDEM-X refractivity does not exceed 0.15%. The standard deviation is rapidly increasing for lower and higher altitudes; close to the surface and at an altitude of 30 km the standard deviation reaches 0.8% and 0.5%, respectively. Systematic deviations between TerraSAR-X and TanDEM-X refractivity in the considered altitude range (0–30 km) are negligible. The results confirm the anticipated high precision of the GPS RO technique. However, the difference in the retrieved refractivity in the lower troposphere for different Open Loop (OL) signal tracking parameters, altered onboard TanDEM-X for DOY 49–55, 2012, calls for an in depth analysis. At the moment we can not exclude that a potential bias in the OL Doppler model introduces a bias in our retrieved refractivity at altitudes <8$<8$ km.     

基于伪相关函数的BOC无模糊跟踪性能分析

BOC(Binary-Offset-Carrier)调制广泛应用于全球导航卫星系统中,但由于BOC自相关函数的多峰导致传统码跟踪环路存在模糊性。伪相关函数(Pseudo Correlation Function, PCF)方法在本地采用两个特殊的参考信号和非线性处理以获得无模糊的相关函数。根据一种PCF方法本地参考波形设计的充分条件,推导了其无模糊函数的数学形式,并着重分析了其跟踪和抗多径性能与本地参考波形的关系。仿真结果表明：该PCF方法解决了跟踪模糊问题,且随着参考信号的宽度因子增加,其跟踪精度逐步改善;该PCF方法对于中长延迟多径干扰抑制能力较好,宽度因子为0.5或1时,其多径误差最小。     

基于无奇异变换的卫星广播星历拟合算法

针对导航卫星轨道偏心率近似为0,致使卫星轨道的近地点角距定义模糊,在数据拟合过程中会导致法矩阵（H^TH）奇异的问题,本文提出基于无奇异变换的广播星历参数拟合算法,引入无奇异轨道根数代替经典开普勒根数,推导了空间目标位置矢量对基于无奇异轨道根数的广播星历参数偏导数矩阵,利用变换后的观测方程迭代拟合得到改进广播星历参数,再将结果归一化到基于开普勒根数的广播星历参数。最后利用仿真算例验证了所推公式和算法的合理性。     

GPS在气象火箭遥测跟踪上的应用

利用GPS全球定位系统、天线云台和宽波瓣天线组成的跟踪系统, 研究了接收位置信息与跟踪之间的时间差, 气象火箭理论弹道误差导致的中断跟踪,气象火箭探空仪分离后至初次定位前的跟踪, 天线云台转到359°位置后反转359°及跟踪过程中跟踪中断后的继续跟踪等关键问题,成功实现了气象火箭探空仪的遥测跟踪. 该跟踪系统在子午工程气象火箭试验中得到较好的应用, 此种跟踪方式相比传统雷达跟踪方式具有体积小、重量轻、操作简单、成本低、机动性强、跟踪可靠性强等诸多优点.      

基于区域预测和视觉注意计算的快速目标检测

提出了一种结合区域预测与视觉注意模型化计算的快速目标检测方法.通过分析图像近似均匀的3个水平子区域的方向特征图之灰度比率,灰度特征图之信息熵和子区域位置,建立了目标区域预测的判定准则.同时,通过优选特征和优化特征图之权重,改进了视觉注意计算模型.对于一幅待检测图像,根据区域预测的判定准则,实现目标区域的快速预测,并利用改进的视觉注意计算模型对目标区域进行视觉注意计算,实现特定目标的快速精确定位.实验结果表明:针对户外场景中的行人目标,与通过整幅图像的视觉注意计算来实现目标检测的传统方法相比较,该检测方法可使检测时间缩短30%,同时还能使检测准确率提高9%.      

基于未知地标被动观测的飞航导弹SINS俯仰姿态误差估计方法

针对飞航导弹单独使用时SINS存在姿态估计精度随时间降低的问题,提出了基于未知地标被动观测的SINS俯仰姿态误差估计方法。首先,根据飞航导弹中制导段飞行的特点,把SINS俯仰姿态误差估计问题转化为攻角估计问题。然后,在不改变导弹巡航路径的前提下,利用弹上成像导引头对视场内任意未知地标连续被动观测,分别提出了弹体坐标系和速度坐标系下的攻角估计方法,并分析了观测噪声对量测方程系数的影响。最后,利用平均去噪的思想对估计结果进行处理,提高了SINS俯仰姿态误差的估计精度。仿真结果表明：两种方法都能有效估计出飞航导弹SINS俯仰姿态量测误差。     

单音干扰下扩频测控信号伪码跟踪性能研究

扩频测控信号的伪码跟踪性能直接关系到测控系统的测距精度。以伪码跟踪环中鉴相曲线平衡点的过零偏移为研究对象,推导了音频干扰条件下扩频测控信号伪码跟踪的干扰最大误差;并针对干扰最大误差需考虑具体鉴相算法的特点,提出基于相关曲线主瓣的二阶中心矩扩展因子的性能评价方法。该方法利用伪码相关曲线主瓣在干扰前后的畸变情况,反映干扰对伪码跟踪性能的影响。仿真分析表明,干扰最大误差的理论及仿真结果和二阶中心矩扩展因子所得结论一致,从而验证了干扰最大误差理论的正确性以及所提性能指标的有效性。     

航天器装配定位机构的设计与实现

航天器装配定位机构是重要的技术改造项目之一,用于舱段精密对接与分解,其通过与空间定位系统、自动起吊装置的配合,实现舱段对接与分解过程的量化识别与自动控制。该机构主要设计有质心捕获、自动调平和旋转等功能,为舱段对接与分解提供基础支撑平台、航天器空间姿态调整和相关数据支持。文章阐述了航天器装配定位机构原理,并对其主要功能的实现方法进行了设计。     

Track-before-detect for Infrared Maneuvering Dim Multi-target via MM-PHD

In this paper, we present a novel and efficient track-before-detect (TBD) algorithm based on multiple-model probability hypothesis density (MM-PHD) for tracking infrared maneuvering dim multi-target. Firstly, the standard sequential Monte Carlo probability hypothesis density (SMC-PHD) TBD-based algorithm is introduced and sequentially improved by the adaptive process noise and the importance re-sampling on particle likelihood, which result in the improvement in the algorithm robustness and convergence speed. Secondly, backward recursion of SMC-PHD is derived in order to ameliorate the tracking performance especially at the time of the multi-target arising. Finally, SMC-PHD is extended with multiple-model to track maneuvering dim multi-target. Extensive experiments have proved the efficiency of the presented algorithm in tracking infrared maneuvering dim multi-target, which produces better performance in track detection and tracking than other TBD-based algorithms including SMC-PHD, multiple-model particle filter (MM-PF), histogram probability multi-hypothesis tracking (H-PMHT) and Viterbi-like.