基于Cramér-Rao下限的多传感器跟踪资源协同分配

针对防空指挥控制系统中多传感器管理问题,提出了一种基于目标跟踪精度Cramér-Rao下限的多传感器跟踪资源协同分配方法。该方法首先利用目标战术重要性函数求解目标优先级;然后在目标优先级函数和目标—传感器配对效能函数的基础上,构造了多传感器资源协同分配一般模型,并根据目标跟踪过程特点将Cramér-Rao下限引入到协同分配的模型中,使得在进行跟踪资源协同分配时无需考虑目标跟踪滤波算法的选择。对于分配过程中出现的NP(Non-deterministic polynomial)难问题,探讨了利用匈牙利算法寻求满足条件的目标传感器最优组合,给出了模型求解的步骤。仿真结果表明,这种多传感器跟踪资源协同分配方法的可行性与模型求解的快速性。     

飞发一体化算力体系及算力参数敏感性

飞行器/发动机一体化是制约吸气式高超声速飞行器的核心和关键技术,本文针对高超声速飞发一体化构型开展了算力体系划分及算力参数敏感性研究。通过将一体化飞行器不同部件划分至气动和推进系统,研究了算力体系划分对气动/推进性能指标的影响,结果表明对于飞发一体化构型,在不同算力体系下表征的飞行器气动/推进性能可能存在较大差异,横向比较飞行器气动/推进性能必须在明确算力体系条件下进行。采用正交试验设计+方差分析的方法分析了飞行器算力对空域、速域、飞行姿态、气动热效应、真实气体效应5个因素的敏感性,结果表明壁面温度是影响飞行器轴向力计算的敏感参数,马赫数和攻角几乎影响所有气动指标。在研究范围内,雷诺数和气体比热比是飞行器气动性能的不敏感参数。     

一种基于UKF滤波器的卫星定位算法

针对基于通用最小二乘迭代法的卫星定位解算方法在定位精度和鲁棒性等方面的不足,提出了一种基于UKF(Unscented Kalman Filter)滤波器的卫星定位解算方法。该方法直接利用GPS接收机测得的伪距和多普勒频移作为观测量,对接收机的位置和速度进行估计。经过工程上的实际验证表明:与基于通用的最小二乘迭代法的卫星定位解算方法相比,所提出的基于UKF滤波器的卫星定位解算方法的定位结果有更高的精度和更强的鲁棒性。     

反舰导弹末制导雷达抗干扰试验的数据处理

为了研究反舰导弹在舷外有源诱饵干扰下的命中概率,提出了一种新的反舰导弹导引头抗干扰性能试验的数据动态处理方法。该方法将导引头试验数据进行转换处理,生成导弹飞行控制数据,与弹道解算计算机进行数据交换,并模拟反舰导弹攻击目标的全过程,最终给出反舰导弹制导命中概率。     

脉冲星导航的整周模糊度解算方法研究

脉冲相位是X射线脉冲星导航方法的基本观测量,在测量的脉冲相位与预报相位比对的过程中存在整周期模糊度问题．借鉴GPS载波相位模糊度的解算方法,提出了单差搜索法、最小二乘搜索法和模糊度函数法3种空间搜索方法用以解算脉冲星导航系统的整周模糊度,并针对地球卫星完全迷失的情况进行了搜索仿真验证．结果表明,这3种方法都能够准确地解算出整周模糊度,均可用于脉冲星导航系统的在轨解算．其中最小二乘搜索法的性能稳定,搜索速度快;模糊度函数法搜索速度慢,但适用于装配单X射线探测器的脉冲星导航系统．     

一种飞行迎角和侧滑角解算方法研究

水陆两栖飞机的机身外形复杂,采用单一迎角传感器难以消除侧滑角的影响。对某大型水陆两栖飞机的前机身模型进行风洞试验,根据机身两侧迎角传感器受侧滑角影响的特点,在机身两侧对称位置安装迎角传感器,研究左右两侧迎角传感器的测量值随模型迎角、侧滑角的变化规律;根据左右两侧测量值的均值和差值,反算得到飞行迎角和侧滑角,并对此迎角、侧滑角解算方案进行试飞验证。结果表明：机身两侧安装迎角传感器可以消除侧滑角影响,从而得到准确的迎角信号,还可根据左右迎角差值计算得到侧滑角,采用机身左右两侧的迎角传感器解算飞行迎角和侧滑角是可行的。     

天基边缘智能光学遥感技术构想

边缘计算对智能遥感载荷的应用有着重要的作用,能极大促进人工智能解决方案的部署,研究边缘计算与智能遥感载荷在多方向的深度融合技术,实现海量数据下复杂需求的实时响应,是全面推进天基物联网智能化建设的必要一环。文章在研讨天基边缘智能遥感应用模式的基础上,提出天基边缘智能遥感的总体构想,分析了天基边缘智能遥感系统构建中的核心问题及需要解决的关键技术,并探讨了天基边缘智能遥感在今后发展中可能存在的问题与带来的挑战。     

基于改进EKF的IMU动态误差抑制

惯性测量单元（Inertial measurement unit,IMU）三轴欧拉角的解算数据精度和抗干扰性能常受到系统高频噪音以及震动干扰的影响。基于此问题，本文提出一种适合嵌入式系统的低计算量、实时性好、低成本的动态误差抑制方法。该方法通过在扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman filter, EKF）算法前端引入一种无限脉冲响应滤波器（Infiniteimpulseresponse-extendedKalmanfilter,IIR-EKF），借助于二阶巴特沃斯低通滤波器（Butterworth filter, BF）对数据进行预处理来帮助EKF抑制高频或强干扰。IIR-EKF算法在STM32H743微控制器中实现，经过几种实验对比验证，结果表明：在EKF单独作用时，其数据方差较大，遇到震动干扰时，瞬时值误差较大；在无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman filter, UKF）单独作用时，虽然其并不依赖初始噪音参数，其数据方差比EKF小，但还不足以满足要求；在加入BF后，数据方差明显减小，瞬时误差被大幅抑制，增强了系统的稳定性、抗干扰能力。     

6G时代卫星算力网络发展思考

卫星已被广泛认为是6G网络的重要组成部分，卫星算力网络结合实时网络和计算资源状况，进行卫星计算节点间的任务调度，能够满足多样性业务的时延要求，实现在轨通信、处理、存储等资源的高效利用。首先，阐述卫星算力网络的概念内涵，对卫星通信网络的发展现状和趋势进行了总结；其次，从总体架构、硬件组成和软件架构三方面给出了卫星算力网络的设计考虑；最后，对卫星算力网络所面临的技术挑战进行总结，对卫星算力的发展进行了展望。