文武双全的“天基红外系统”——美国新一代导弹预警卫星

据美国全球安全网2010年12月13日报道,美国已成功完成首颗"天基红外系统"地球静止轨道卫星的最终集成系统测试,该卫星将于2011年春天用宇宙神-5火箭从卡纳维拉尔角空军基地发射,它将显著提升美国的导弹预警能力和对其他重要国家安全任务的同步支持     

基于粒子滤波和不确定图的动态系统诊断方法

在动态系统基于模型诊断中,状态空间大小与元件个数、时间是双指数关系.K-Best枚举方法每个时刻只考虑K个可能性最大的状态,有效减小了枚举空间,但当系统复杂庞大或诊断周期长时,状态更新仍是一项巨大工程.提出一种结合粒子滤波和不确定图的动态系统诊断方法PF_LUG,利用粒子在状态空间的分布近似其概率,并用不确定图标签的反向匹配代替传统的正向轨迹枚举.算法有效解决了由时间导致的计算量增长问题,使时间对复杂度的影响由指数运算降为乘积运算.仿真结果表明该算法的运行时间相对诊断周期线性增长,比K-Best枚举有明显优势.     

基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波

为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性.     

粒子滤波及其在航天器交会对接相对导航中的应用

在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将其应用于所提出的改进高斯粒子滤波.将粒子滤波算法应用于交会对接相对导航问题,仿真结果表明,在多种测量噪声情况下,改进高斯粒子滤波较其他粒子滤波,能够在不过多损失估计精度的同时有效降低计算量.文中的研究成果为将粒子滤波应用于航天器导航问题提供了理论参考.     

基于四路信号处理的载波锁相环

载波跟踪环是独立导航接收机中最为脆弱的部分,在一定载噪比下,影响载波跟踪环跟踪门限的主要因素是动态应力。科斯塔斯锁相环是最常用的载波跟踪环之一,由于频率牵引范围的限制,其对动态应力非常敏感,该频率牵引范围由最大相位牵引范围决定。传统科斯塔斯锁相环是基于两路信号处理进行载波相位锁定的,其相位牵入范围仅为［-π/2,π/2］。文章提出了一种基于四路信号处理的科斯塔斯锁相环,增加的两路信号分别与原来两路相位相差π/4,其相位牵入范围可以达到［-3π/4,3π/4］,较传统方式提高了1/2。仿真结果显示文中提出的设计方法能够明显提高环路的动态性能     

基于OWRR-PF的机载图像中导弹跟踪方法

针对利用图像信息实现飞行器的导弹预警跟踪中导弹运动2D建模、运动模型非线性和目标干扰非高斯等问题,研究了比例导引下导弹在三维空间中的运动在成像面上的运动模式,建立了比例制导导弹的2D投影运动状态模型.由于模型中速度和加速度等主要物理量的非线性,并考虑导弹运动过程中受到的风向、风力、气旋和气流等随机干扰的非高斯性,采用粒子滤波方法实现导弹跟踪;并针对粒子滤波在跟踪过程中存在的粒子退化问题,提出有序权值残差重采样粒子滤波(OWRR-PF,Ordered Weight Residual Resampling Particle Filter)方法,该方法缓解了粒子退化问题,提高了跟踪的准确度.利用所建立的导弹运动模型进行连续视频试验,与标准粒子滤波相比跟踪精度提高了70%左右,与残差重采样粒子滤波方法相比跟踪精度提高了15%左右.     

无人机复杂环境中跟踪运动目标的实时航路规划

在复杂地形环境中,无人机在跟踪运动目标时,现有的航路规划方法在实时性和可行性上存在一定缺陷.提出了一种新的滚动窗口启发方向计算方法,使其能够跟踪运动目标,同时在滚动窗口内采用流函数法进行避障.根据无人机约束,滚动窗口为三角形,并设计了基于行为的伸缩功能.在流函数中,利用水势能方法克服了陷阱地形并进行了航路平滑.仿真结果表明:这种混合算法对于复杂地形条件下跟踪运动目标的航路规划,能够减小规划算法的时间和空间复杂度,使规划出的航路适于无人机飞行.     

集成式随动装置目标引导信息动态校准方法研究

光电对抗系统在机动状态下搜索和跟踪目标时,必须用位置陀螺代替码盘来确定目标方位角。但是,由于搜索轴陀螺存在漂移和累积误差,导致跟踪转台按照引导信息调转到位后目标无法进入跟踪视场,而且陀螺的漂移和累积误差是随时间和温度非线性变化的,很难直接进行修正。为了解决这个问题,提出了一种对引导信息进行间接动态校准的方法。     

GPS锁定晶振的数据处理方法研究

针对GPS锁定晶振频率标准,提出了一种滑动平均值法滤波方法,通过这种算法建立新的取样值与历史取样值相关性,适当选取取样点数形成滑动滤波窗口,改变的滑动滤波窗口大小,能有效克服GPS接收机输出的1×10-6的波动影响,可以在很短的时间间隔内解算出被控晶振与GPS的偏差值,应用于控制算法,不断修正压控晶振的频率,使压控晶振锁定在GPS上。     

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.