基于GPS的低轨伴飞卫星自主导航轨道确定

对基于EKF算法的相对导航滤波器和基于全球卫星定位系统(GPS)伪距测量的伴飞星定轨进行了研究。用几何法与相对动力学方法联合获得目标星轨道信息,给出了伴飞卫星伪距测量定位的模型。仿真结果表明:该定轨方法可用于低轨卫星实时定位导航,定轨精度较高。     

X射线脉冲星信号时延的实时估计方法

针对在频域内计算X射线脉冲星信号延时量存在滞后性,进而难以为航天器自主导航提供实时信息的问题,提出将脉冲星信号延时估计转化为时域内标量估计的方法。首先,通过人工神经智能网络获得脉冲星信号的标准轮廓函数作为状态方程;应用粒子滤波算法对脉冲星信号延时量进行实时估计;其次,为了避免标准粒子滤波器中的粒子退化现象,推导并证明了一种新型粒子滤波算法;最后,推导出粒子滤波算法的精度函数,为航天器的导航策略提供参考。以航天器在轨运行中可能遇到的3种情况为背景,验证了所提粒子滤波算法的正确性与有效性。     

基于多相结构的直接中频采样接收机设计及实现

直接中频采样的设计通常采用类似模拟接收机的结构,而基于多相结构的数字正交变换无需正交本振,结构上更适用于实时处理系统。本文对基于多相结构的数字正交变换原理进行了分析,并根据多抽样率信号处理理论,提出了一种内插时延滤波器、半带抽取滤波器实现方法。试验结果表明,使用该方法设计的系统切实可行。     

基于数字信号处理的自适应旁瓣对消系统设计与仿真

自适应旁瓣对消技术(ASLC)是雷达抗有源干扰的有效方法.它是采用空间滤波技术,通过辅助通道在干扰方向上形成波束图的零点来实现对干扰信号的抑制.本文介绍了自适应旁瓣对消的原理,然后给出了基于DSP的ASLC实现方案,最后通过仿真分析了自适应旁瓣对消的性能.     

一种基于红外序列图像的弱小目标检测方法

针对天空背景下红外运动弱小目标的检测问题,提出一种结合小波变换和管道滤波的序列图像的检测算法。首先对红外序列图像采用小波变换,再采用全局门限法进行阈值分割提取出潜在目标,用形态开运算去除噪声点,以减少候选目标数目,最后再使用管道滤波的方法确定真实目标。实验结果表明,该方法能有效地检测运动红外弱小目标,显著提高红外弱小目标的检测概率,并易于硬件实现。     

探测器图像中值滤波算法的FPGA设计与实现

为解决上位机软件进行中值滤波算法对安检图像预处理速度有限问题,针对探测器的数据发送方式,利用现场可编程门阵列(FPGA)的并行处理能力,对中值滤波算法进行流水线设计,并通过硬件描述语言Verilog进行设计实现。实验证明,改进的算法在处理速度上比传统的冒泡算法提高了70%左右。     

应用自适应滤波抑制星载接收机带内干扰的探索

为抑制卫星内对星载接收机的带内电磁干扰,文章分析了星载接收机在卫星上的电磁环境,提出将自适应滤波器应用到星载接收机上降噪,设计了自适应滤波器及其算法,分析了噪声的多径效应对自适应滤波的影响,明确了接收机天线、信道增益设计要求。对自适应滤波器在抑制星载接收机带内电磁干扰的效果进行了仿真和分析。仿真结果表明:自适应滤波提高了星载接收机抑制卫星带内电磁干扰信号的能力,为星载接收机的电磁兼容设计提供了一种主动适应卫星平台电磁环境的新思路。     

基于FRFT的多分量LFM信号检测与参数估计方法

针对传统方法搜寻效率低的问题,采取瞄准搜寻策略,提出一种快速精确地检测和估计多分量线性调频（LFM）信号参数的方法。推导出LFM信号的分数阶长度和旋转角度间的近似关系;利用分数阶幅度随旋转角度变化规律,提出一种高效搜寻最优旋转角度的算法,分析得出该算法的计算量较小,相比于传统算法具有较大优势。在低信噪比情况下,进行两次S-G滤波可显著提高检测概率。仿真结果表明,所提方法在低信噪比和存在分量间信号干扰的情况下,能可靠检测和精确估计多分量LFM信号参数。      

连续变迎角试验数据自适应分段拟合滤波方法

针对常用的阶梯变迎角数据处理方法处理连续变迎角试验数据时,不能去除低频振动分量的问题,基于试验数据中的近似对称、局部线性等特点,提出一种将数据进行分段二项式拟合的处理方法,并详细论述其基本原理,重点介绍基于方差极小值动态确定数据分段长度的方法。基于测试信号的实验结果表明所提方法可将低频分量信号滤除近70%,有效提高数据处理精度。经标模试验测试验证,所提方法可成功应用于某些试验。      

简化DDF算法及其在单星对星无源定轨跟踪中的应用

单星对星无源定轨跟踪是典型的非线性滤波问题,其中非线性滤波算法至关重要.DDF.算法具有良好的精度与稳定性且适用范同更广,不过计算量较大.单星对星无源定轨中系统噪声通常是加性高斯的,根据这一特点对标准DDF算法进行简化.简化后加性噪声可以进行单独处理,基于此,提出一种计算复杂度更低的SD-DF算法,并运用于仅测角条件下的单星对星无源定轨跟踪.SDDF算法具有比EKF更高的精度和更好的稳定性,其性能与标准DDF相同但是计算耗时更少,特别适合于单星对星无源定轨跟踪实时处理.