基于Adaptive Sigma-Point滤波的智能导弹对目标协同定位方法研究

在对智能导弹协同作战过程详细描述的基础上,提出了一种利用多枚智能导弹协同对目标定位的方法。考虑目标运动模型为静止模型和运动模型两种情况,将Sigma-Point滤波方法与过程噪声的自适应估计方法相结合,融合目标运动状态和目标到达角信息,克服了常规Sigma-Point滤波性能依赖于目标运动模型的先验统计信息的缺点。通过比较目标可能存在区域面积的大小,确定了参与协同定位的智能导弹数目和编队构型。仿真研究表明,多枚智能导弹协同对目标定位可以显著提高定位精度和速度。     

飞机电线老化问题及其对策

飞机电线因老化产生的故障在一架普通的飞机中出现几百处之多,其中有些故障可能是致命的。本文介绍了飞机电线老化产生的故障,以及排除故障的各种方法。     

球形零件坐标测量的数据处理

提出一种用坐标法测量球形零件的数据处理方法。该方法消除了在用坐标测量机进行测量时由于被测球心位置与原点距离的不同而引起的评定结果的误差。同时,该方法具有通用性,不但适用于等间隔采点的数据处理,也适用于不等间隔采点的数据处理。     

基于卫星星历的TDOA/FDOA研究

文章研究利用卫星星历中的轨道参数以及地面辐射源的经纬度和高程,采用几何矢量法,建立了对各种轨道卫星具有通用性的卫星接收信号TDOA/FDOA估计模型,分析了从典型卫星通信系统Globalstar和Inmarsat中选取的2颗卫星在接收辐射源信号时TDOA/FDOA变化情况。仿真结果表明,文中所建模型具有较好的适用性,为无源定位中TDOA/FDOA的估计结果提供了一种验证方法。     

改进的粒子群优化算法在TDOA定位估计中的应用

提出了接收端在空间随机分布时，利用改进的粒子群优化算法解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题。该算法基于简单的遗传操作，在种群更新前先进行一次筛选，通过迭代搜索最佳坐标。试验表明，在参数设定合理的情况下，该算法性能稳定，能找到逼近全局最优点的解，相对其他算法精度更高，收敛速度更快。     

一种基于三维到达角的无偏伪线性卡尔曼滤波

为了解决大场景下基于三维到达角的目标跟踪问题，提出了一种具有无偏性的伪线性卡尔曼滤波。首先，基于三维到达角信息对目标运动模型与量测模型进行建模；之后，对量测模型进行了伪线性化处理，得到了线性形式的目标量测模型。为了解决伪线性卡尔曼滤波存在的有偏性问题，提出了一种结合EKF（extend Kalman filter）的三维伪线性无偏卡尔曼滤波。仿真实验表明，该模型能够对非机动目标与机动目标有效跟踪，对于百公里级别的目标，当角测量误差从0.1°变化到0.5°，算法在仿真时间结束时均能将绝对位置误差降低至10 km以内，且算法的运行速度与EKF为同一个量级，同时兼顾了抗干扰能力、定位跟踪精度、运行效率的要求，能够为大场景下的目标跟踪提供有效方法。     

一种4站情况下基于TDOA/FDOA的无源定位方法

在基于时频差的三维运动目标无源定位系统中,针对在4个接收站的情况下搜索法实时性低的问题,提出了一种基于改进的加权最小二乘法（MWLS）与萤火虫算法（FA）相结合的无源定位方法（MWLS-FA）。该方法的第1步通过构造一组新的方程来对加权最小二乘（WLS）方法进行改进,使得改进后的WLS方法在4站情况下也能得到目标位置和速度的初始值,第2步利用这个初始值为FA方法提供一个动态的搜索区域,同时在约束条件的添加和参数选择两个方面针对性地对FA方法做出了调整和改进。仿真结果表明,该方法在4站情况下对目标的定位精度可以达到克拉美罗下限（CRLB）,而且在实时性和抗噪性方面优于传统的搜索法,同时该方法在5站情况下的抗噪性能优于两步加权最小二乘法（TSWLS）和约束加权最小二乘（CWLS）法。     

高精度TDOA测量技术研究

针对时差定位系统中影响定位精度的关键因素——时差测量精度,分析了时差测量误差的来源,提出利用链路转发技术,将副站截获到的雷达信号转发到主站,避免了时统误差。同。时利用浮动门限对视频脉冲进行高精度整形以减小触发误差,并采用脉冲计数与内插采样相结合的方法,有效地克服了传统脉冲计数法带来的量化误差,从而达到提高时差测量精度、改善时差定位系统定位精度的目的。