天基监视雷达的距离游走和距离重叠补偿研究

为了实现天基雷达杂波消除、高分辨率的角度估计和广域监视功能,采用三通道相位中心偏置天线（DPCA）/monopulse（单脉冲）信号处理系统。天基雷达的运动和地球自转,使得地球上每一点的杂波都产生了附加的多普勒成分——距离游走效应。距离游走与距离重叠效应相结合,显著地降低DPCA处理算法的杂波抑制性能。针对距离游走效应在相干处理阶段进行反向补偿、在非相干积累阶段采用线性内插的方法进行校正,针对距离重叠效应采用基于普罗米修斯结构的波形分集技术进行校正。实验结果显示,提出的距离游走和距离重叠综合补偿方案显著提高杂波抑制效果。
     

翼伞系统雀降性能及控制研究

根据翼伞系统的动力学方程,建立六自由度运动模型。对翼伞系统雀降过程进行仿真,分析了操纵方式对雀降性能的影响。在归航过程中着陆阶段的特定情况下,针对航迹跟踪过程中产生的纵向偏差,设计PID控制器对偏差进行修正。仿真结果表明:所设计的控制器简单有效地消除了纵向的偏差,保证了雀降操纵的顺利实施。     

STSS红外传感器探测性能分析

随着导弹防御系统的发展,弹道导弹突防将受到更大的威胁,而弹道导弹中段是攻防对抗集中体现的区域。本文针对空间跟踪与监视系统(STSS),通过预估其红外传感器的关键性能参数,对其中段目标探测能力进行了分析,结果表明STSS将对弹道导弹突防构成严重威胁。     

内外分区空间统一精度场建立方法研究

针对内外分区空间内结构和设备安装的数字化测量需求,研究内外参考点之间的关联技术,构建与外测量精度场相统一的内测量精度场。对于内外空间不同的开口数,利用多测点定位法、二测点和水平仪单站位定位法、二测点和水平仪双站位定位法等方法建立内精度场,实现与外精度场的统一。以某型设备为例进行试验表明,利用内外精度场测量同一检测点进行比较,测量的最大不一致误差为0.14 mm,证明构建模式可行、简单、可靠。     

高超声速滑翔目标自适应跟踪方法

针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题,提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化,从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程,鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式,基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子,用于放大Singer模型中的机动频率,进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真,并与交互式多模型等方法进行比较,结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小,能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。     

机场探鸟雷达技术发展与应用综述

探鸟雷达已成为机场鸟击防范中重要的鸟情观测工具。首先,在介绍探鸟雷达技术起源的基础上,分析了目标回波幅度、飞行速度、飞行高度、轨迹特征、微动特征等飞鸟目标特性。然后,介绍了Merlin雷达、Accipiter雷达、Robin雷达以及Aveillant雷达等四种典型的机场探鸟雷达系统及国内的探鸟雷达技术研究现状,并分析了天线、雷达波形、目标检测与跟踪、目标识别与分类等雷达关键技术,进而对典型探鸟雷达系统的性能指标做对比分析。最后,从雷达与光电技术融合、探鸟与驱鸟联动、鸟情信息分析等方面讨论了探鸟雷达的应用情况,并做出结论与展望。     

NVNA谐波相位检验件设计及定标

本文介绍了一种用于检验非线性网络分析仪谐波相位指标的检验件设计方法,并搭建了基于实时示波器的测量系统对谐波相位进行定标。通过高速实时示波器对检验件的输出信号进行采样,利用傅立叶变换提取谐波相位信息。为了得到高准确度的测量结果,采用去缠绕、最小二乘等算法对相位结果进行优化处理。实验结果表明,该方法可以作为NVNA谐波相位指标的验证手段对NVNA的谐波相位进行验证。     

对于动态目标的航天器鲁棒PD+快速跟踪控制方法

摘要：针对卫星对于空间动态目标快速、稳定地跟踪、控制目标,同时考虑平台模型的不确定性、外部随机干扰、系统控制力矩与角速度约束等因素,设计PD+控制器实现对于动态目标的快速、稳定跟踪;在经典PD控制器的基础上设计控制添加项使得系统能够按照既定轨迹运动;采用变结构的手段实现系统收敛速度的提升;合理设计Lyapunov函数的结构,引出角速度、四元数的耦合项对V函数进行改良,简化系统稳定性证明与分析的过程;讨论系统最极端情形,通过对V函数上下界的讨论分析系统该情形下的稳定性;最后通过数值仿真验证所提出算法的有效性与优越性.     

基于IoU约束的孪生网络目标跟踪方法

基于孪生网络的跟踪方法通过离线训练跟踪模型,不需要对跟踪模型进行在线更新,兼顾了跟踪精度和速度。现有孪生网络目标跟踪方法使用固定阈值选择正负训练样本易造成训练样本漏选问题,且训练时分类分支和回归分支之间存在低相关性问题,不利于训练出高精度的跟踪模型。为此,提出了一种基于交并比(IoU)约束的孪生网络目标跟踪方法。通过使用动态阈值策略根据预定义锚框与目标真实框的相关统计特征,动态调整正负训练样本的界定阈值,提升跟踪精度。所提方法使用IoU质量评估分支代替分类分支,通过锚框与目标真实框之间的IoU反映目标位置,提升跟踪精度,降低模型的参数量。在数据集VOT2016、OTB-100、VOT2019、UAV123上进行了对比实验,所提方法均有较好的表现。在VOT2016数据集上,所提方法的跟踪精度比SiamRPN方法高0.017,期望平均重叠率为0.463,与SiamRPN++相比仅差0.001,实时运行速度可达220帧/s。      

基于变量集结预测控制的四旋翼无人机控制器设计

针对四旋翼无人机路径跟踪问题,设计了一种基于变量集结预测控制的控制器。首先以四旋翼无人机状态空间模型为基础建立预测模型;接着设计控制器时采用分段集结的策略把控制量集结成三段优化序列以减少优化计算量,并降低优化保守性,为了进一步加强系统稳定性,控制器引入终端代价函数和终端约束;最后用四旋翼无人机的动力学模型作为被控对象进行仿真验证,结果表明：该控制器能使四旋翼无人机在三轴方向均能实现一个良好的路径跟踪效果。与传统方法相比,这种基于变量集结的预测控制策略能够减小在线优化量,更适合四旋翼无人机飞控芯片的应用。