Staring-imaging satellite pointing estimation based on sequential ISAR images

Pointing estimation for spacecraft using Inverse Synthetic Aperture Radar(ISAR)images plays a significant role in space situational awareness and surveillance.However,feature extraction and cross-range scaling of ISAR images create bottlenecks that limit performances of current estimation methods.Especially,the emergence of staring imaging satellites,characterized by complex kinematic behaviors,presents a novel challenge to this task.To address these issues,this article proposes a pointing estimation method based on Convolutional Neural Networks(CNNs)and a numerical optimization algorithm.A satellite's main axis,which is extracted from ISAR images by a proposed Semantic Axis Region Regression Net(SARRN),is chosen for inves-tigation in this article due to its unique structure.Specifically,considering the kinematic character-istic of the staring satellite,an ISAR imaging model is established to bridge the target pointing and the extracted axes.Based on the imaging model,pointing estimation and cross-range scaling can be described as a maximum likelihood estimation problem,and an iterative optimization algorithm modified by using the strategy of random sampling-consistency check and weighted least squares is proposed to solve this problem.Finally,the pointing of targets and the cross-range scaling factors of ISAR images are obtained.Simulation experiments based on actual satellite orbital parameters verify the effectiveness of the proposed method.This work can improve the performance of satellite reconnaissance warning,while accurate cross-range scaling can provide a basis for subsequent data processes such as 3D reconstruction and attitude estimation.     

MIMO雷达中一种降维MUSIC的相干角度估计算法

研究单快拍下双基地多输入多输出（Multiple—InputMultiple-Output,MIMO）雷达中相干信源的离开角（Directionofdeparture,DOD）与到达角（directionofarrival,DOA）联合估计问题。利用单快拍下双基地MIMO雷达的接收信号构造一组Toeplitz矩阵,利用这组ToepIitz矩阵重构一个信号矩阵,提出一种基于降维多重信号分类（ReducedDimensionMultipleSignalClassification,RD-MUSIC）的DOD与DOA联合估计算法。提出的算法能够有效估计相干信源以及非相干信源的角度,实现角度的自动配对,并且角度估计性能远优于FBSS—ESPRIT算法以及ESPRIT-like算法。仿真结果验证了算法的有效性。     

高速移动下飞行器稳定通信技术研究

飞行器在高速飞行时,与地面站或其他飞行器径向之间存在高速相对运动,致使接收信号带有极大的多普勒频偏及多普勒一次变化率。大动态多普勒给现有通信传输的稳定性带来巨大挑战,进而导致信息正确解调和飞行器执行任务的失败,因此亟待研究高速移动环境下的稳定通信技术。通过分析新作战模式对高速移动通信系统的能力需求,对飞行器高速移动通信的信道衰落特征进行研究。在此基础上,针对PCM FM调制方法抗多普勒效应进行研究,进一步基于惯导提供的信息,提出飞行器高速移动通信的多普勒估计算法,通过仿真结果分析,该传输技术能够有效提升飞行器通信的稳定性。     

对称奇异线性方程组极小范数解的迭代法

给出了求对称奇异线性方程组Ａｘ＝ｂ极小范数解的迭代算法,其迭代公式为此处／为秩是,ｒ（ｒ＜ｎ）的ｎ阶实对称矩阵,Ｅ为ｎ阶单位阵,ｂ为ｎ维列向量,ｍ为正整数,ε为正实数。证明了这类选代算法的收敛性,讨论了它的事先误差估计式和事后误差估计式。作为应用,给出了求超定线性方程组极小最小二乘解的迭代算法、特征向量导数计算的迭代算法和对于病态正定线性方程组。本文的选代算法可改善病态条件,算例表明也是有效的。     

小波去除噪音算法研究

介绍了小波变换滤除噪音的机理和与傅立叶变换相比的优越性,其中包括确定性噪音和随机噪音。讨论了增强去噪效果的几种改进方案并提出一种试验估计去噪方法,对工程应用有一定的实用价值。     

某型号液体火箭发动机可靠性分析

基于逐步增加Ⅱ型截尾样本,讨论了某型号液体火箭发动机可靠性指标的Bayes估计及E-Bayes估计.在刻度平方误差损失函数下,给出了火箭发动机寿命分布参数、可靠度函数及失效率函数的Bayes估计及E-Bayes估计.最后运用Monte Carlo方法对各种估计的均方误差进行了模拟比较.结果表明,E-Bayes估计给出的估计精度高.     

一种基于单站仅测角观测的弹道射向估计算法

针对单站仅测角条件下的弹道射向估计问题,提出了一种新的基于推力加速度模板的弹道射向估计算法。首先,建立以射向为待估参数的弹道平面切割模型,获得一组备选弹道曲线。其次,通过UKF算法从每条备选弹道曲线中估计出推力加速度曲线。最后,将得到的推力加速度曲线与推力加速度模板进行匹配,进而得到弹道射向估计结果。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于分数阶Fourier域滤波的SAR多运动目标检测和参数估计

SAR多运动目标的检测和参数估计较单运动目标的难度大大增加,传统的WVD方法在处理多分量线性 调频信号时存在交叉项干扰的问题,改进的WVD-HT方法可减弱交叉项的影响,但并不能从根本上解决交叉项问题, 同时计算量也很大。文中提出一种基于分数阶Fourier域滤波的多运动目标检测和参数估计方法,在运动目标和静止目 标信号分离后通过逐个消去强目标信号,有效地解决了弱目标信号的检测和参数估计问题,由于分数阶Fourier变换是 线性变换,从而免除了交叉项的困扰。仿真和实测数据的处理结果验证了算法的有效性。