空间激光通信系统光斑小目标跟踪算法研究

在空间激光通信链路中,大气湍流、结构设计误差、平台扰动等因素为链路的精确对准和精密跟踪带来了困难。为提高激光链路的跟踪精度,首先对光斑跟踪过程中的影响因素进行研究分析,继而对跟踪算法做出改进。针对跟踪目标特性,设计了一种自适应模板目标相关跟踪算法,并搭建了基于粗精复合轴跟踪系统的实验平台,开展了实验验证。结果表明：与当前常用跟踪算法相比,该设计处理速度可达 1 kfps,目标跟踪位置与真实位置基本重合,目标跟踪准确率高于98%,在处理速度、跟踪准确率与算法鲁棒性上均有较大提升,具有一定的实用性。     

面向快速响应产品的星上目标定位及识别方法

针对遥感卫星星上目标的定位及识别,本文面向快速响应应用需求,首先对星上目标定位及识别工作模式进行研究,总结出狭义和广义两种模式,其次重点对像方-物方坐标双向定位算法进行梳理,并针对典型地物目标星上自动识别算法提出研究思路,最后给出算法的应用方法流程。本文研究为快速响应产品星上智能处理提供方法参考。     

空间模拟碎片释放装置技术方案

为配合空间碎片主动清除技术的演示验证试验,提出了一种空间模拟碎片释放装置的技术方案:由模拟碎片及分离解锁装置组成。模拟碎片不具备任何合作特征,最初通过压紧杆与分离解锁装置相连,释放时由火工切割器切断压紧杆,模拟碎片在压缩弹簧的驱动下与分离解锁装置分离。最后,通过静载、模态、运动特性分析及分离解锁试验验证了该释放装置设计的正确性。     

临近空间高超声速目标滑跃式轨迹Sine-AIMM跟踪算法

针对单一的Sine模型算法无法与临近空间高超声速目标滑跃式轨迹准确匹配,现有的交互多模型(IMM)算法跟踪效果也不够理想的问题,提出一种基于多重贝叶斯准则的自适应交互式多Sine模型(Sine-AIMM)临近空间高超声速滑跃式目标跟踪算法.算法采用多个Sine模型对滑跃式轨迹进行匹配,并利用多重贝叶斯准则在线调整各模型...     

射频阵列仿真系统的目标位置精度分析

射频阵列仿真系统是一种比较理想的导弹武器系统抗干扰试验环境,目标位置精度是射频阵列仿真系统的关键指标。阐述了影响目标位置精度的主要原因,并结合测量数据对其进行分析,为工程应用提供了参考。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。     

机载超短波干扰装备战术性能评估方法研究

分析机载超短波干扰装备在现代作战中的作战对象和任务使命,从侦察能力、测向能力、干扰能力和系统稳定性四个方面构建衡量超短波干扰装备战术性能的指标体系,提出运用模糊综合法分析其综合性能的方法,并通过实例验证了评估方法的可行性.     

一种基于稀疏分解的微多普勒频率估计算法

目标微动特性和微多普勒特征分析在真假目标识别方面发挥了重要作用。由于微动目标雷达同波具有非线性、多分量性等特征,需要相应的具有高分辨力、低交叉项、大的动态范围的分析工具,才能较好地揭示目标微多普勒特征。稀疏分解方法中的匹配追踪（MP）具有频域高分辨能力,对于信号细微特征提取具有很好的效果。研究了基于匹配追踪的微多普勒频率估计问题,该方法可以准确提取出目标微多普勒频率,为后续的目标识别提供了重要的依据。-     

一种基于机动辨识预测的空空导弹导引律

现有的空空导弹导引头在有噪声和干扰的环境下获得目标精确信息存在时间延迟,且新一代目标的机动能力更强,不对导弹加以补偿会造成较大脱靶量,所以需对目标状态有效预测。针对新一代目标规避空空导弹常用的大机动模式,为满足新一代空空导弹发展需求,设计了一种新型复合导引律。从目标自身出发,研究高机动目标规避导弹采用的典型机动形式,对机动轨迹进行离线建模,构建具有扩展能力的目标机动模型库。设计自适应滤波器对测量噪声进行降噪。同时,利用模型库设计了机动辨识预测器,对目标实际机动进行在线辨识。基于在线辨识的结果对目标机动进行预测,并对时间延迟进行补偿和修正,实现对高机动目标的精确打击。仿真结果表明:该方法对不同类型的机动目标均有较高的预测精度和命中精度。     

判断力权值的确定方法及AHP中群组判断矩阵的形成

在ＡＨＰ模型中，请一组专家对某一属性进行评价，根据专家的判断能力，给出判断力权值，再通过适当的数学处理方法，可得最优判断矩阵，这是ＡＨＰ中构造判断矩阵的一种新方法。