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为提升高动态低信噪比环境下卫星导航信号的捕获性能,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)及部分匹配滤波(PMF)的捕获方法。在该方法中,接收机首先利用PMF对接收信号做分段相干积分,随后借助快速傅里叶变换(FFT)对分段积分结果做离散快速FrFT,最后通过检测FrFT输出的峰值完成信号的捕获。由于具有多普勒频率变化率的卫星导航信号在FrFT后呈现能量聚焦特性,所提方法能够显著提高信号的长时间相干积分增益。同时对所提算法的捕获概率、平均捕获时间以及算法复杂度等性能指标进行了理论分析及计算机仿真验证。仿真表明,与传统的PMF-FFT方法相比,所提方法能够通过延长相干积分时间的方式有效提升高动态低信噪比卫星导航信号的捕获概率、降低捕获时间。 相似文献
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路径跟踪作为无人水面艇(Unmanned Surface Vehicle, USV)控制系统中必不可少的底层模块,受到国内外无人水面艇研究人员的普遍关注。为了提高无人水面艇路径跟踪的准确性和自适应性,提出了一种基于Mamdani模型的自适应模糊LOS控制策略(Mamdani Based on Line-of-Sight,MLOS)。相比传统LOS控制策略,该算法通过模糊控制修正LOS控制参数,削减了速度与LOS制导律之间的耦合,确保了路线跟踪的完成度,并且避免了传统LOS各项参数固定、不能实时调整而导致的船舶操纵性无法被充分利用的缺点。基于欠驱动水面滑行艇数学模型,通过理论分析和仿真试验证明了该算法的优越性和有效性。 相似文献
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随着目标抗干扰能力的增强,单一寻的制导方式很难完成对目标的稳定跟踪和精确打击,需采用多种探测器作为传感器,提供多种观测数据以实现对目标的稳定跟踪和精确打击。建立了适当的目标运动模型和观测模型,利用中心差分卡尔曼滤波(CDKF)变换处理模型的非线性问题,避免了求解复杂的雅克比矩阵。对于分布式多传感器融合,传统的方法多采用协方差交叉(CI)融合方法,但是这类方法需要寻优求解。而快速协方差交叉(FCI)则不需要进行寻优过程,且计算量小。在此基础上,提出了用于多传感器目标跟踪的CDKF-FCI融合算法。最后,对算法进行了仿真分析,并进一步验证了提出算法的有效性。 相似文献
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针对复杂动态环境下无人飞行器的动态障碍规避问题,基于合理假设建立了无人飞行器和动态障碍的运动学模型,并综合考虑无人飞行器飞行过程中的终端约束、控制输入约束、安全避障约束等,以能量最少为性能指标构建动态避障问题数学描述。之后,针对终端约束和控制输入约束,依据优化模型预测静态规划算法(OMPSP)生成初始轨迹;针对动态避障问题的不等式约束,引入松弛变量并结合滑模变结构控制方法设计松弛变量动力学,实现对一个、多个或同时多个动态障碍的安全规避;最后,依据有限时间微分动态规划(RHDDP)算法进行轨迹优化,获得满足上述各种约束并能规避动态障碍的近似最优轨迹。 相似文献
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针对中继卫星在轨自动跟踪精度测试基准值建立和有效数据获取的难题,根据在天线电轴跟踪零点附近角误差电压灵敏度正比于波束指向角误差灵敏度的特性,提出了采用角误差电压灵敏度作为基准值,天线稳定跟踪目标时的方位角误差电压和俯仰角误差电压作为测试数据,通过数据处理得出在轨自动跟踪误差,然后与差波束零点(天线电轴)与和波束接收信号最大值轴之差相加,得出在轨自动跟踪精度的测试方法。并制定测试方案和测试流程,在轨进行了实施。与地面测试结果进行比较,数据相近,验证了测试方法的可行性和有效性。采用该方法测试难度小,便于实施,测试结果不受天线安装误差、卫星姿态变化等因素的影响,解决了中继卫星在轨自动跟踪精度测试的难题。 相似文献
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粒子滤波是一种基于贝叶斯估计理论和蒙特卡罗理论的实时目标跟踪方法,具有较为灵活的并行化跟踪方式,能够较好地维持跟踪目标的假设状态,具有较好的跟踪效果和鲁棒性。上升段飞行器目标飞行视频图像跟踪是火箭等目标飞行监控的重要阶段,但现阶段对飞行器上升段的视频图像跟踪主要依靠人工手动操作云台控制器,实现视频图像中的飞行器跟踪,跟踪图像存在跟踪滞后、画面抖动等现象,跟踪效果受人为因素影响较大。本文提出一种基于粒子滤波方法的上升段飞行器目标视频图像跟踪方法,建立飞行器目标粒子滤波跟踪模型实现对飞行器目标的识别和跟踪,在识别和跟踪的基础上建立云台控制模型,通过对云台的智能控制获得飞行器上升段的高质量图像。采用火箭发射的视频图像作为模型验证的实验数据,检验飞行器目标的跟踪效果。 相似文献