一种非周期调制直扩信号扩频码估计方法

对卫星测控中一类扩频码周期与信息码周期之比为非整数的直扩信号进行了研究,得出这类信号可建模成非周期调制直扩信号,提出并讨论了一种基于差分主元分析（D PCA）的非周期调制直扩信号扩频码估计方法,该方法通过计算与差分序列协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量完成信息码个数、子序列、信息码同步点等参数的估计,解决了传统矩阵分解方法在估计码序列时码序列相位模糊问题,理论分析和仿真结果表明该方法可以在低信噪比下进行有效估计。     

基于未知地标被动观测的飞航导弹SINS俯仰姿态误差估计方法

针对飞航导弹单独使用时SINS存在姿态估计精度随时间降低的问题,提出了基于未知地标被动观测的SINS俯仰姿态误差估计方法。首先,根据飞航导弹中制导段飞行的特点,把SINS俯仰姿态误差估计问题转化为攻角估计问题。然后,在不改变导弹巡航路径的前提下,利用弹上成像导引头对视场内任意未知地标连续被动观测,分别提出了弹体坐标系和速度坐标系下的攻角估计方法,并分析了观测噪声对量测方程系数的影响。最后,利用平均去噪的思想对估计结果进行处理,提高了SINS俯仰姿态误差的估计精度。仿真结果表明：两种方法都能有效估计出飞航导弹SINS俯仰姿态量测误差。     

导航解算中的有色噪声及其协方差矩阵自适应拟合

使用Kalman滤波进行动态导航定位解算需要涉及函数模型和随机模型, 而在实际应用中, 精确的函数模型和随机模型很难直接给出, 因此, 动态Kalman滤波的精度和可靠性将会受到函数模型误差和随机模型误差的影响. 在假设观测噪声和动力学模型噪声主要是具有一阶自相关特性的有色噪声的基础上, 提出了一种基于移动窗口的有色噪声函数模型和随机模型的自适应拟合法. 给出了计算有色噪声估值和噪声协方差矩阵的表达式, 并利用实测数据验证了模型及算法的可行性和实用性. 计算结果表明, 该算法能有效抵制有色噪声对导航滤波结果的影响.      

紊流风场下的无人机飞行状态卡尔曼滤波估计

为了模拟紊流风场下的无人机飞行状态响应,减小紊流风场对无人机飞行速度的影响,使用数值法建立了紊流风场有色噪声模型,生成了符合大气紊流相关特性的紊流风场并对其进行数值仿真。在此基础上,通过状态扩增处理将系统噪声白化,设计出一种基于有色噪声的无人机飞行速度卡尔曼滤波器,该滤波器解决了基本卡尔曼滤波仅适用于白噪声的情况。仿真结果表明,使用此滤波器可有效减小紊流风场对无人机飞行速度的影响,进而满足飞行速度控制输入的精度要求。     

利用脉组间频率步进信号合成UWB距离像及类MUSIC法对速度的高分辨估计(英文)

提出一种称为类多信号分类(CMUSIC)的方法,其利用脉组间频率步进信号,在具有M个脉冲的脉冲串(子带,即窄带)中高分辨估计径向速度。利用此速度估计值补偿距离-多普勒耦合和多普勒色散后,对跨子带进行快速傅里叶变换则可获得合成超宽带高分辨距离像。和其他方法相比,CMUSIC在低信噪比时具有较好的速度估计性能。当M大于具有不同径向速度的目标个数Q时,该方法在小M值下依然有优越的速度估计性能。此外,经过径向速度解模糊后,该方法适应高径向速度运动的目标。随着国防技术的突飞猛进地发展以及高速先进飞行器的涌现,这具有重要的实际价值。仿真结果验证了该方法的可行及有效性。     

MEMS陀螺零偏温度补偿模型研究

针对MEMS陀螺工作易受温度变化影响、角速度测量输出误差大、预热时间长的问题,通过大量实验数据分析、总结规律,建立了零偏温度补偿模型,并结合最小二乘法利用多元线性回归技术对模型参数进行了辨识。对比零偏温度补偿前后的试验结果表明,经过补偿后的MEMS陀螺不但测量精度得到提高,其工程应用稳定性也得到增强。     

测速雷达信标测量数据复原新方法

给出了一种测速雷达信标测量多普勒频率复原的新方法,此方法与目标运动的初始轨道参数无关。与已有方法相比较,新方法解决了已有数据复原方法对初始轨道参数的依赖性,理论上消除了初始轨道参数精度对数据复原精度的影响。通过与已有方法计算结果的比对分析表明,新方法能够满足数据处理精度要求,具有较好的适用性,是实现信标测量数据复原的有效途径。     

北京航天计量测试技术研究所

北京航天计量测试技术研究所成立于1964年8月,是国防科技工业长度、热学、力学一级计量站,电工、无线电、时间频率二级计量站,先后取得国家校准/检测实验室认可、国家商检实验室认可、国防校准／检测实验室认可、     

实际入射角的相位干涉仪测角方法

为了提高短距离定位精度,消除采用平行入射假定所引入的计算误差,分析和研究了近似误差对角度估计和解相位模糊的影响;得出了满足平行入射近似的前提条件,为干涉仪的波长、基线长度等参数设计提供了指导依据;提出了实际入射角的相位差估计和相应的角度计算方法,提高了角度估计精度。文章提出的高精度相位干涉仪测角方法,适用于多个运动平台（如卫星、飞行器）的互相定位、航天器交会对接、地面短距离目标定位等测角精度要求高的工程应用。     

Improvement of Jahangir＇ s multiple moments estimator

在M.Jahangir以常数为权的组合式矩估计器的基础上,给出一种以函数为权的组合式矩估计器,称为L-J估计器.其中,最优加权函数是根据U估计器与形状参数的单调关系,通过数论网格最优化算法搜索解出.大量仿真实验证实,在对K分布形状参数v大范围的参数估计中,L-J估计器在估计精度上,不但较Jahangir等提出的常数加权组合矩估计器的精度有显著提高,而且可与MLE（Maximum Likelihood Estimator）相当.特别是由于MLE作为渐进无偏估计量,需要充分大的样本长度才能达到最优,这就使得L-J估计器的估计精度可在样本长度较小时优于MLE.此外,L-J估计器无需迭代运算,因而在计算效率上,显著优于现有的ML估计器.