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。     

基于IMMKF算法的ADS-B监视应用目标跟踪

目标跟踪是机载广播式自动相关监视（ADS-B）应用的基础功能,对提升航空器周边的弱机动民航飞机目标跟踪性能具有重要意义。提出一种基于交互式多模型卡尔曼滤波（IMMKF）算法的ADS-B 监视应用目标跟踪方法。首先,针对弱机动背景下的民航飞机的飞行特点,建立包含匀速模型和标准协同转弯模型的运动模型集,并对模型进行线性化近似;然后,将模型预测和ADS-B 状态矢量量测数据作为IMMKF 算法中多个并行卡尔曼滤波器的输入,进行并行滤波;最后,计算得到目标状态矢量的估计和模型近似概率,并作为下一次迭代的输入。结果表明：相比于基于匀速模型的卡尔曼滤波目标跟踪方法,IMMKF 方法的位置跟踪误差降低了59%,速度跟踪误差降低了77%,显著提升了状态估计性能,具备较高的跟踪精度、稳健性与计算效率,在ADS-B 监视应用中具有实际应用价值与借鉴意义。     

不确定初缺陷简支梁非线性屈曲载荷的确定

给出了初缺陷简支梁非线性屈曲载荷的一种计算方法,这种方法避免了求解常微分方程组初值问题,节约了计算工作量.并将描述初缺陷的傅里叶系数视为有界随机变量,提出了计算屈曲载荷界限的区间方法.当初缺陷统计数据较充分时,用概率统计法计算了一定可靠度下屈曲载荷的界限.最后,对两种方法的结果进行了比较,定性地给出了各自的适用范围.     

高动态环境扩频系统伪码延时的精确估计方法

针对在高动态环境直接扩频系统伪码延时测量所遇到的问题,分析了多普勒频移对伪码延时的影响.利用扩展卡尔曼算法(EKF)对高动态直接扩频信号的载波相位和频率进行了估计,并利用载波辅助技术测量载波相位的变化值来校正伪码延时环,减小多普勒频移对伪码延时的影响,得到了精确的延时估计值,提高了伪码延时锁定环的动态跟踪性能.     

俄罗斯新型机载目标照射吊舱

在2000年范堡罗航展期间,俄罗斯乌拉尔光学暨力学设备公司(UOMZ)展出一具SAPSAN空中导航及目标照射吊舱,备受外界瞩目。SAPSAN吊舱目前仍在研制之中,估计原型舱可在年内完成,在2001年开始进行地面及飞行测试,最快可在2002年进行量产;     

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。     

星载方位多通道斜视SAR对运动目标成像方法

由于受到斜视角和运动速度的影响,方位多通道合成孔径雷达(SAR)的方位模糊和速度模糊问题更加严重,从而影响斜视模式下运动目标的多通道重建与成像。为了解决该问题,文章提出了一种星载方位多通道斜视SAR运动目标成像方法。首先,分析并建立斜视模式下运动目标精确回波模型,然后,基于谱估计及改进Radon变换实现运动目标无模糊径向速度估计,对目标二维频谱进行匹配滤波实现运动目标成像。最后,点目标仿真实验验证了该方法的有效性。     

一种用于机动目标角速率估计的两级滤波器

提出使用衰减记忆滤波器和卡尔曼滤波器构成的两级滤波器来估计视线角速率。通过对滤波器特性的分析,可知该两级滤波器可以同时满足滤除噪声和跟踪机动目标的需求。与单级卡尔曼滤波器对比可知,两级滤波器估计所得的视线角速率超调量和振荡均较小,且在收敛时间相同的情况下滤波精度更高。