GPS信号的码相位与多普勒频率联合捕获

分析了PMF FFT码捕获算法在不同频偏下的性能,针对其频率估计精度较低引起的部分频偏下的检测性能下降,提出了一种改进的码相位与多普勒频偏联合捕获方法。首先基于部分匹配滤波(PMF)相关算法得到一组匹配滤波输出;然后在PMF FFT算法基础上提出了一种利用FFT幅度差求解的低复杂度高精度迭代频偏估计算法,并利用此高精度的频率估计值补偿PMF输出,进行相干检测,从而在提高频率估计精度的同时提高了信号的检测概率,实现了高精度的频率估计与码相位捕获的联合处理。仿真结果表明检测算法可以有效改善频偏估计精度,提升检测概率,并且具有极低的复杂度。     

Neal-Smith准则改进分析

驾驶员在环振荡判定准则较多,其中Neal-Smith准则的应用较为普遍.但Neal-Smith准则并不能准确反映PIO趋势,与驾驶员评估结论也存在一定差异.根据Neal-Smith准则进行飞机纵向驾驶员在环振荡分析的基本方法与程序,结合系统频域响应估算工具,分析得出满足系统性能要求的驾驶员相位补偿和增益区域,并基于该区域面积定义了新的PIO判断准则.与现有Neal-Smith准则相比,新的PIO判断准则可反映一类和二类PIO趋势随闭环系统参数的连续变化情况.     

基于变分贝叶斯的星载雷达非线性滤波

星载雷达由于其探测范围广、距离远、全天候等优点,在预警防御系统中占有十分重要的地位。然而,由于观测平台的高速运动以及摄动干扰、传感器观测非线性等问题,使得星载雷达目标高精度跟踪带来严峻挑战。针对星载雷达非线性状态估计问题,采用一种基于变分贝叶斯的非线性滤波方法,该方法通过将非线性状态估计问题转化为优化问题,通过迭代优化获得了闭环解析解。此外,针对坐标变换中俯仰角量测缺失问题,提出了一种基于先验目标高度的俯仰角估计方法。通过数值仿真,验证了所提方法较传统非线性滤波方法,如扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波、转换量测卡尔曼滤波,具有更好的估计精度。     

基于相似变换的涡扇发动机智能动态推力估计方法

智能推力估计面临飞行包线大、工作状态多变带来的数据采集和处理问题,获得的训练数据难以覆盖整个飞行包线的各种过渡工作状态,为此本文提出一种基于相似变换的推力估计数据处理方法。通过机理分析选择推力估计器输入,以相似变换对推力估计的输入和输出数据进行处理,并设计了基于输入延迟的深层动态神经网络来实现动态推力估计。非训练数据区域的动态仿真结果表明,相似变换后,深层动态神经网络的最大推力估计误差降低了62.20%,平均误差降低了43.50%;未进行相似变换时,相比深层静态神经网络,深层动态神经网络的最大推力估计误差降低了43.42%,平均误差降低了2.35%,仿真结果表明了本文所提出的数据处理方法和动态推力估计结构有效性。     

广义Stokes问题的区域分裂解法及其事后误差估算

本文的主要目的在于将Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子技术应用于广义Ｓｔｏｋｅｓ问题的非匹配网格上的区域分裂解法中;这种方法非常适用于有限元空间近似。Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子是在分段常数函数的空间中近似的。同时,基于求解当地问题,我们还构造了离散近似的事后误差估算器,并基于此对网格进行了自适应处理。数值实验的结果验证了本文所发展的方法。     

低信噪比大频偏空间光信号的频率捕获研究

卫星相干光通信系统信号解调过程中,卫星相对运动会导致接收的信号光产生GHz量级的多普勒频移,信号光的远距离传输导致光信噪比极低,传统方法无法在低信噪比下补偿大范围多普勒频移,严重影响通信系统的能力。针对上述问题,本文提出了一种两段式频率捕获算法,该算法包含自动扫频和锁频控制两个阶段。自动扫频阶段通过本振光自动频率扫描将频差缩小至100 MHz量级;锁频控制阶段通过高精度的本振光频率控制与FFT变换,在低信噪比下继续缩小频差至MHz量级。仿真验证结果表明：该算法可在2 dB信噪比下补偿大动态范围的10 GHz范围多普勒频差,满足卫星相干光通信解调需求。     

跳频信号检测和参数估计技术研究

文章总结了跳频扩频信号检测和参数估计的方法,并比较各个方法的优缺点。理论分析表明,跳频信号检测、参数估计方法的性能不仅与信噪比有关,而且与观察时间、样本数目、跳频带宽、跳频速率等因素相关。     

基于瞬时频率估计的双曲调频信号检测技术

基于双曲调频信号的特征分析,提出了一种新的HFM信号检测方法——周期斜率方差检测器。根据不同信噪比下周期斜率方差的概率密度,给出了该检测器的二元假设检验模型,并对比了相同条件下该检测器与匹配滤波器的性能。仿真结果表明,周期斜率方差检测器是一种恒虚警概率检测器,在较低信噪比下可有效检测双曲调频信号,并对多普勒失配有很好的适配性。     

多传感器融合状态估计方法综述

随着传感器网络技术的发展,多传感器融合状态估计凭借其鲁棒性、灵活性、可扩展性以及便于故障检测等优点,长期受到国内外学者的广泛关注,并取得了大量研究成果。数据融合的方法为融合状态估计奠定了理论基础,也是早期研究的主要方向,从20世纪70年代到20世纪末,相继发展出了集中式和分散式滤波架构及相应算法。无线通信技术的成熟以及一致性算法的出现使得分布式状态估计的研究进入了快车道,自2005年以来,大量基于一致性的分布式滤波算法被提出,其中不乏实用的经典方法和优秀的开创性方法。旨在梳理多传感器融合状态估计的发展,探究从数据融合到分布式滤波的内在联系,并对一些经典方法进行了总结。     

基于截断最小二乘和半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计

面向空间在轨服务和碎片清除的重大应用需求,围绕空间光场复杂、空间目标尺度变化及相对姿态与位置强耦合等难题,提出了一种基于截断最小二乘与半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计方法。基于TOF相机,首先进行体素下采样,提取快速点特征直方图(FPFH)特征,考虑目标的局部几何结构尺寸,计算两组FPFH特征的相似度并预测特征之间的对应关系,采用截断最小二乘和半正定规划方法对姿态和位置进行解耦,实现了空间非合作目标的相对位姿估计。使用非合作目标的3D模型进行仿真验证,仿真结果表明：该方法在三种不同高斯噪声强度下具有较好的估计特性,为后续的工程应用及在轨任务实施提供了理论与技术支撑。