基于对角加载的机载MIMO雷达自适应匹配滤波检测器

研究了基于自适应匹配滤波(Adaptive Matched Filter, AMF)的机载MIMO雷达目标检测问题。针对参考单元数据不足对MIMO\|AMF检测器性能的影响,提出了基于对角加载的MIMO雷达AMF(MIMO\|LAMF)检测器,并对其检测性能进行分析,给出虚警概率和检测概率的闭合表达式。该检测器利用机载MIMO雷达杂波子空间低秩的特点和对角加载技术,解决了因参考数据不足所引起的矩阵病态问题。为了减少MIMO\|LAMF检测器的运算量,在分析杂波协方差矩阵块对角化特性的基础上,给出一种简化MIMO\|LAMF检测器。理论分析和仿真结果都表明,上述两种检测器相对于杂波协方差矩阵都具有恒虚警特性,检测性能优于MIMO\|AMF检测器。
     

轨道快速机动期间的姿态鲁棒稳定控制方法研究

根据挠性充液航天器刚液柔强耦合、变参数及模型不确定的特点,研究了一种神经网络输出变结构控制算法.根据该算法提出了轨道快速机动卜的姿态控制方案,设计了控制系统并对干扰力矩、模型不确定性等工况进行了仿真.仿真结果表明在发动机干扰力矩和模型不确定情况下.系统能够快速稳定到要求的精度.所设计的系统具有较强的鲁棒性,能够抑制挠性附件振动和液体晃动的影响.     

导航星座的自主定位与守时研究

星座自主导航技术能有效地提高导航星座的自主导航能力和星历精度,增强系统的生存能力。分析了基于星间测距信息的星座自主导航方法,推导了星间测距信息的位置与时间的解耦模型与条件,提出首先进行位置更新,然后进行时间更新的解算流程。根据状态方程与量测方程的特点,推导了适合导航星座自主导航解算的分布式卡尔曼滤波算法。并给出了关键的仿真技术。仿真表明：通过双向测距信息,能有效地实现导航星座的自主定位,保持星间高精度的时间同步。
     

硅微陀螺阵列信号处理技术研究

() 摘 要:基于一种新的硅微陀螺随机漂移模型和被测角速度的随机游走模型,建立硅微陀螺阵列随机漂移过程的Kalman滤波方程。通过数据融合方法,在选择合适的陀螺间互相关系数的基础上,可以将硅微陀螺的静态漂移从52.1度/小时降低为0.465度/小时。利用同类多传感器的数据融合和被测量动态信号的差分技术,可以实时辨识出硅微陀螺的随机漂移,通过已被检测出的动态信号的进一步Kalman滤波,最终可将被测信号的信噪比提高11dB.
     

基于LMI的鲁棒滤波在无人机飞控系统中的应用

针对无人机在实际飞行过程中存在外界干扰以及传感器量测噪声的问题,应用线性矩阵不等式理论对无人机飞控系统进行了降阶鲁棒滤波器设计.讨论了适用于连续系统的降阶鲁棒滤波算法以及滤波器存在的条件.最后,进行了无人机纵向高度保持阶段的数字仿真,给出迎角与俯仰角速度的仿真曲线,仿真结果验证了该算法的合理性和有效性.     

浅析耐电压测试仪实际输出容量的检定

针对“半负荷电压跌落法”在耐电压测试仪实际输出容量检定中存在的问题,从分析容量测量的原理出发,重点讨论了测试电压和负载电阻器与实际输出容量检定的关系;在此基础上对实际输出容量的检定提出了更具有可操作性的指导原则,并指出该检定项目的适用范围。     

地磁图制备方法及其有效性评估

高精度地磁图制备是地磁匹配导航关键技术之一.在简单介绍4种网格插值方法原理的基础上(反距离加权插值法、克里金插值法、改进的谢别德插值法以及径向基函数法),应用实测地磁数据,选取测点分布较均匀区域,根据上述插值方法分别制备地磁图,并通过交叉验证统计准则对地磁图制备方法的有效性进行评估.结果表明,径向基函数插值法制备的地磁图"鸭蛋"形分布较少,地磁图等值线较圆滑,其标准偏差远小于其它方法的标准偏差,且其标准误差以及平均偏差也最小,具有较高的插值精度,能更好地反映该区域地磁场分布情况.     

两步法快速解算编队卫星GPS模糊度

为克服卫星编队飞行实时相对定位中双频模糊度解算速度慢的缺点,结合扩展Kalman滤波(EKF,Extended Kalman Filter),首先采用少数个历元(如10个)相位平滑伪距相对定位结果与 L₆的平均值对滤波初始化,再根据两步法解算双频模糊度,即先解算并正确固定宽巷模糊度,获得较准确的基线分量估值,然后采用选权拟合方法,将基线分量作为约束条件解算并固定双频模糊度.仿真算例计算结果表明,当宽巷模糊度正确固定后,编队卫星间相对定位误差在5cm以内,两步法可以在较短时间(约3min)内固定双频模糊度,为精确解算编队卫星的相对状态提供保障.     

月面模拟环境的SIFT特征提取与匹配方法

为了满足月面巡视探测器的自主导航要求.使用一种新的基于尺度不变的特征点提取和匹配算法.首先根据尺度不变特征变换方法从图像中提取关键点作为特征点,然后进行左右双目图像的特征点匹配和视差的恢复.与传统特征算法相比,可以提高对不同光照环境图像匹配的鲁棒性和匹配精度.在模拟试验场的双目视觉图像匹配中,仿真实验取得较好的效果.     

景象匹配中的几何透视校正和归一化互相关模板匹配

几何失真是使景象匹配性能下降的一个很重要的因素,基于参考图与失真实时图中四对对应点,本文采用透视变换方法,对失真实时图进行校正。对校正后的实时图,本文采用归一化互相关方法,进行模板匹配。仿真实验表明,这两种方法简单易行,校正与匹配结果精确。