基于运动参数估计的高超声速目标检测方法研究

在分析高超声速目标运动对雷达检测影响的基础上,采用参数估计补偿方法进行目标检测。该方法消除了距离走动及多普勒走动的影响,大大提高了高超声速目标的检测性能。在参数估计时,提出一种回波信号分段参数估计方法,分别对前后两段回波信号进行无模糊多普勒频率估计,然后利用两个不同多普勒频率进行多普勒调频率计算。该方法消除了多普勒模糊现象,避免了模糊因子的估计,减少了计算量,同时降低了对输入信噪比的要求。     

基于自适应谱峰搜索的脉冲重复间隔最大似然估计

高精度的脉冲重复间隔（PRI）估计对于提高现代电子情报（ELINT）系统的辐射源识别能力具有重要意义。将观测的脉冲到达时间（TOA）序列建模成点过程信号,其周期图谱谱峰就对应于PRI的最大似然估计（MLE）。本文提出了一个“两步数值搜索”策略,可以确保搜索到谱峰而达到MLE。仿真表明,在低信噪比以及高脉冲丢失率条件下,本文算法性能远超已有算法。     

带时延和拓扑切换的编队卫星鲁棒协同控制

综合考虑了存在通信时延、拓扑结构切换、参数不确定性和外部扰动等情况下的编队卫星协同控制问题,分别提出了鲁棒位置和姿态协同控制器。采用Lyapunov直接法,通过恰当地选取公共的Lyapunov函数,保证了所设计的位置协同控制器对于通信时延和拓扑切换具有鲁棒性。控制器中设计了一个自适应项,用于在线补偿卫星质量的不确定性。进一步,引入了一个含有时变参数的非线性饱和函数向量项,保证了位置协同控制器对于外部扰动的鲁棒性,并且控制器是连续的。然后,将协同控制器推广到了姿态协同的情况,提出了类似的鲁棒姿态协同控制器。仿真结果表明了本文协同控制方案的有效性。     

协方差矩阵结构的广义杂波分组估计方法

针对球不变随机向量建模的相关复合高斯杂波背景下雷达目标自适应检测的协方差矩阵结构估计问题,将均匀杂波分组方法进行推广和改进,提出了杂波协方差矩阵结构的广义迭代杂波分组估计（GRCCE）方法。首先,在广义杂波分组背景下利用最大似然方法推导了协方差矩阵结构估计的迭代过程;其次,基于杂波分组思想,给出了广义杂波分组估计(GCCE),利用GCCE作为初始化估计矩阵进行迭代,得到协方差矩阵结构的GRCCE;最后,通过仿真对方法的有效性进行了检测,结果表明,GRCCE只需要一次迭代就能达到收敛,估计精度随着杂波一阶相关系数的增大而提高,而不受纹理分量参数变化的影响。与现有方法相比GRCCE适应杂波环境更广,估计精度更高,而且计算量更小。     

基于MAP估计和广义高斯MRF的SAR图像边缘比率检测方法

SAR图像极低的信噪比以及乘性噪声给SAR图像的边缘检测带来了较大的困难。提出了一种针对SAR图像边缘的自适应贝叶斯检测方法。该方法利用广义高斯马尔可夫随机场作为局部均值的先验概率分布模型,利用贝叶斯准则推导了局部均值的最大后验概率估计。广义高斯马尔可夫随机场模型参数估计和局部均值估计采用联合迭代技术进行求解。边缘检测器的参数采用接收机操作性能曲线和卡方检验进行选择。基于实测SAR数据的仿真实验结果表明,本文的边缘检测算子是有效的,并优于已有的SAR图像边缘检测算子。     

基于鲁棒滑模观测器的高超声速飞行器双环滑模控制

针对高超声速飞行器非线性动力学系统中存在的高度非线性、多变量耦合及参数不确定等问题,设计了一种基于鲁棒滑模观测器的双环滑模控制方法。该方法首先利用设计的鲁棒滑模观测器在线估计系统的不确定性及未知干扰,在此基础上,通过设计滑模变结构控制器来实现对不确定性的抑制控制,从而实现对制导指令的鲁棒输出跟踪。仿真结果验证了该方法能较理想地估计干扰,保证系统良好的鲁棒性。     

基于数字信号特征提取的测频方法研究

传统的幂次谱特征能简便有效地提取信号特征并测量参数,但在样本数较少、信噪比较低的情况下,特征就变得不明显了。利用最佳采样点再进行幂次的非线性运算,能够完成特征提取及载频的精确测量。经仿真实验和实际工程验证,在信噪比不大于10dB、样本数不大于1000个符号时,该方法切实、有效。     

低轨卫星多普勒频移特性的快速计算

地面站利用低轨卫星进行通信时,地面接收站接收信号存在明显的多普勒频移现象。为描述多普勒频移特性,首先分析卫星轨道偏心率对多普勒特性曲线的影响,分析表明：轨道偏心率越大,地面站接收信号多普勒变化率越大。其次,推导了卫星多普勒频移的计算表达式,并讨论了低轨卫星多普勒频移特性曲线的快速计算。仿真计算结果表明,该算法可以很好地描述任意低轨道卫星多普勒频移特性,并明显缩短了精确算法的计算时间,对于10 000km轨道高度卫星,算法置信度可达99%以上。     

基于MEDLL的分级搜索抗多径算法

以多径估计延迟锁定环路(MEDLL)为代表的参量式基带抗多径算法以其能够同时估计直达信号和多径信号各参数而受到广泛关注,然而该类算法估计精度的提高是以计算复杂度的增加为代价的。为了在保证估计精度的同时降低资源消耗并加快搜索速度,提出了一种MEDLL最大似然(ML)估计搜索方法,将粗搜索后得到的参数估计值作为下一级搜索的先验信息,缩小搜索范围后减小搜索步进,完成逐级精细的参数估计。推导了原始MEDLL及树状分级结构的MEDLL(T-MEDLL)算法计算复杂度表达式;其中在存在一路多径信号的情况下,对于0.01 chip的多径延迟分辨率,复杂度可以降低为传统盲搜索的30%~50%。进一步基于自研的数字中频(IF)GPS信号模拟器和软件GPS接收机平台对不同多径情况下盲搜索法与分级搜索算法的参数估计精度及码伪距多径误差等性能进行了对比,验证了更低计算复杂度的T-MEDLL可以达到与传统MEDLL算法同样的跟踪精度。      

视觉导航下基于H2/H∞的航迹跟踪

为了从理论上研究视觉导航系统的特性,首先在物理上将视觉导航系统划分为传感器(摄像头、激光测距仪)和视觉处理计算机。针对视觉处理计算机,建立视觉位置测量模型。将视觉位置测量模型的不确定性分为参数不确定性和输入干扰2种。然后通过仿真详细分析了视觉位置估计针对不同模型不确定性的敏感程度。最后在引入视觉位置测量模型不确定性的基础上研究H₂/H_∞混合鲁棒控制在航迹跟踪上的应用,并给出了保证航迹控制系统稳定性和跟踪性能情况下的视觉位置测量模型摄动范围,对计算机视觉算法的研究具有一定的指导意义。