适用于CEI的GEO卫星相时延解算方法及试验

为解决在实际航天任务中利用连线干涉测量(CEI)技术进行高精度GEO卫星定轨以及共位GEO卫星相对定位时面临的载波相位整周模糊度难题,提出了一种基于卫星下行信号的多弧段融合相位模糊度解算方法,它通过相邻多弧段载波相位值和窄带信号群时延值的融合处理可精确获得无模糊载波相时延观测量。对提出的方法进行了性能仿真和实际外场试验验证,结果表明：在20 km基线上,利用北斗GEO卫星的伪码测距信号和天链卫星的测控信号均成功实现了S频段解载波整周相位模糊,相时延测量精度优于0.1ns,对应GEO卫星定轨精度优于54 m。该方法在国内首次实现了在几十km基线量级上利用几百kHz窄带测控信号获得无模糊载波相时延,具有较好的工程应用前景。     

基于GNSS掩星资料的风云卫星微波载荷产品质量验证与分析

聚焦新一代国产极轨气象卫星微波载荷和全球导航卫星系统(GNSS)掩星临边观测的探测机理,及其各自仪器的性能指标和在轨运行的特点,利用2019年1月1日到12月31日的全球数据,开展基于GNSS掩星资料的风云气象卫星微波观测亮温对比和反演廓线产品质量检验研究。在匹配数据时间分辨率为30 min和经纬度分辨率为0.5°的情况下,亮温偏差小于5 K,大气温湿度探测精度分别为1.92 K和22.8%,同时分析了2019年青藏高原地区大气温湿度的时空分布规律。结果表明:风云气象卫星微波辐射计具有全球全天候探测大气温湿度的功能,在近地面具有丰富的反演数据,而对于GNSS掩星探测资料,3 km以上探测精度优于微波湿度计,近地面数据较少,两者联合,既可以互相补充和验证,又能以青藏高原为例,分析长时间序列气象和气候数据,为后续的气候研究提供基础数据集。     

基于YOLOv5的近岸SAR舰船目标检测方法

由于类似舰船的陆地目标的干扰和舰船的紧密排列,基于合成孔径雷达(SAR)图像的近岸舰船检测会出现较多漏检和误检,提出了一种基于YOLOv5网络的近岸舰船的检测方法。为提高近岸背景下的检测精度,使用了注意力机制模型和CSL的技术用于改进网络;分析了YOLOv5网络、注意力模型和CSL算法,基于YOLOv5进行了检测实验,引入注意力模型来改进网络;结合CSL算法,重构了YOLOv5旋转检测网络。通过调整训练参数和改进注意力,近岸目标检测网络的测试结果达到mAP 80%以上,证实了CSL+YOLOv5算法实现旋转检测的可行性。     

基于无人机平台的机动式标校系统设计与应用

随着我国航天事业的不断发展,地面卫星测控网也日益完善,呈现出数量多、分布广、频段宽、工作体制多等特点。为提高航天测控装备标校的精度和效率,克服传统标校方式所具有的造价高、操作繁杂等缺点,研制了一套车载机动式、基于无人机(UAVs)平台的航天测控装备标校系统。该系统采用实时载波相位差分定位(RTK)技术,配备多类高度集成小型化目标载荷,可对地面统一测控、雷达和光电装备进行精度鉴定以及日常进行大动态范围标校和训练等工作。首先,介绍了系统的工作原理、系统组成及精度鉴定数据处理流程;其次,基于外场实验,给出了该系统的鉴定效果;最后,相较于目前测试性能单一的标校系统,该系统具有集成度高、机动性强、覆盖频段广、可完成性能实验多等优点,有更好的使用和推广价值。     

箭载无线传感器网络动态业务分配方法研究

无线传感器网络技术是新一代火箭测量系统中的关键技术之一,为实现箭上无线传感器节点业务动态变化场景下的信道资源无冲突分配,提出了一种基于优先级的动态业务分配方法——基于优先级的动态占空比节能位图辅助MAC协议(PD-EBMA)。主要思想是利用位图辅助适应业务量的动态变化、搭载预约的方式减少控制信息开销、背包算法提高信道利用率和降低时延,以及在流量较小时延不敏感的场景中使用动态占空比的思想降低能量开销。仿真结果表明:相比传统固定时隙的分配方式,PD-EBMA可以大幅提升网络灵活性,同时能耗和时延特性也得到显著改善。     

基于改进MCMC的波束内目标与诱饵联合参数估计

波束内目标与诱饵的参数估计是导引头正确实现目标分选、完成波束指向调整与精确跟踪的必要条件。目标与诱饵的“紧密接近”导致接收回波混叠,使得常规参数测量与估计方法失效。基于实际采样处理中目标回波能量会“溢出”到相邻匹配滤波采样点这一信号模型,通过贝叶斯原理从观测的条件似然以及未知参数的先验分布获取待估计参数的后验概率分布,采用Markov Chain Monte Carlo (MCMC)方法中的Metropolis-Hastings (M-H)抽样算法联合估计目标与诱饵的相关参数,并根据拖曳式诱饵干扰对抗的特点对M-H抽样进行了改进。各种典型干扰条件及动态攻击场景下的仿真试验表明了本文方法的有效性。
     

空间目标双基地ISAR一维距离像速度补偿方法

空间目标的高速运动会造成双基地ISAR一维距离像的畸变,针对此问题,研究了相应的速度估计与补偿方法。基于中频直接采样匹配滤波非相参双基地ISAR成像系统,首先研究了高速运动对双基地ISAR成像的影响,其次利用雷达基带回波具有的稀疏性,构造出与高速运动目标回波特性相匹配的冗余基并对其进行稀疏分解,然后据此估计出回波的调频斜率,进而估计出目标的无模糊速度,最后构造补偿相位项完成对宽带回波的速度补偿。算法补偿精度高,且无测速模糊,空间目标理想散点的仿真实验验证了补偿方法的有效性。     

基于鲁棒非线性卡尔曼滤波的自适应SLAM算法

针对传统非迹卡尔曼滤波算法缺乏在线自适应调整能力,在噪声模型出现误差时滤波精度下降的问题,提出了一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的同步定位与地图创建算法。该算法引入了一个多维观测噪声尺度因子,能根据观测噪声统计特性的实际变化情况对每种传感器的噪声模型做出自适应调整,使其逼近真实噪声水平,进而将滤波增益调整到一个适当值,实现滤波器的最优估计。SLAM仿真实验结果表明,在噪声统计特性发生变化的情况下,该算法相比其它几种SLAM算法具有更好的自适应能力,估计精度更高,鲁棒性更强。     

控制点/控制点对最优能量解析的图像配准

 针对遥感图像配准中匹配同名点少、配准精度低等问题,提出了一种基于控制点/控制点对最优能量解析的图像配准方法。在控制点提取中,通过多尺度曲波变换,实现不同尺度下图像质量的灰关联分析和噪声抑制,并根据灰关联能量值,自动调整尺度不变特征变换配准参数,提高匹配同名点数量;为保证控制点选择的均匀性和准确性,创建了控制点对能量模型,采用马尔科夫蒙特卡洛优化算法实现分布、匹配能量最优的控制点筛选,提高了图像配准精度。实验结果表明,本方法对遥感图像匹配同名点少、控制点分布不均匀、图像配准精度低等问题有很大改善,具有较高的应用价值。     

基于星载毫米波顺轨-交轨InISAR的空间运动目标三维成像技术研究

研究了低信噪比情况下的星载毫米波顺轨/交轨In\|ISAR空间目标三维成像问题。由于传统的RD成像算法在目标尺寸较大和分辨率要求较高时不能取得较好的成像效果,故将波数域成像算法引入运动目标成像处理以获得高分辨率的二维图像,继而将顺轨/交轨三天线ISAR图像分别进行干涉处理,获得了目标上各散射点的三维位置。作为二维成像、图像配准等重要环节的基础参数,对低信噪比下的目标检测和三维运动参数估计进行了研究,分析了速度估计精度要求。最后,仿真结果表明了顺轨/交轨In-ISAR系统的有效性。