SMOS与Aquarius卫星海表盐度测量方法及数据的对比分析

国际上发射的海表盐度遥感卫星主要有2颗:欧洲的SMOS和美国的Aquarius卫星,为给后续海表盐度遥感提供参考借鉴,对比分析了这2颗卫星的遥感器载荷、数据处理算法和盐度数据。遥感器载荷方面,SMOS采用L波段二维综合孔径辐射计,而Aquarius采用L波段实孔径辐射计加散射计;数据处理算法方面,分析了二者在介电常数模型、海面粗糙度校正以及反演算法方面的差异;盐度数据方面,分析了SMOS与Aquarius盐度数据之间的相关程度,并分别与ISAS(In Situ Analysis System)浮标盐度数据作对比,分析了2颗卫星的盐度数据精度。将2颗卫星的盐度遥感数据与ISAS浮标盐度数据对比发现,在全球范围内,Aquarius盐度测量精度优于SMOS;但在开阔海域,SMOS盐度测量精度优于Aquarius;而在近海岸区域,均出现较大的误差,且SMOS数据误差更大。     

基于轨道角动量的电磁涡旋SAR成像新方法

为研究电磁涡旋波在合成孔径雷达(SAR)领域的应用潜力,验证电磁涡旋SAR成像的可行性,将电磁涡旋与合成孔径雷达模型结合,通过使用单一模式的轨道角动量,用合成孔径原理实现方位聚焦。给出了基于电磁涡旋的SAR几何模型和回波信号模型,并提出了适用于电磁涡旋SAR的改进chirp-scaling(CS)成像算法。通过点目标仿真分析,验证了所提成像算法的有效性。该方法可为SAR系统新体制设计及雷达的研究提供参考。     

一种多尺度稀疏极化敏感阵列及其DOA估计方法

针对单个电磁矢量传感器(SS-EMVS)的孔径受限和传统稀疏阵列无法提供目标极化信息的问题,结合分离式电磁矢量传感器和稀疏阵列,提出了一种由SS-EMVS组成的多尺度稀疏极化敏感阵列。该阵列的阵列单元为1个完整的分离式电磁矢量传感器,沿y轴分布,整个阵列按阵元间距分为2个均匀子阵,而且这2个阵元间距都可以大于入射信号的半波长,从而构造一个多尺度稀疏极化敏感阵列以得到目标波达方向(DOA)的高精度估计值。该阵列结合了SS-EMVS可降低阵元互耦和稀疏阵列可扩大阵列孔径的优点,提高了目标DOA估计精度的同时降低了阵元互耦,并且对噪声也具备较好的鲁棒性。而在算法上,首先利用矢量叉积算法得到目标方向余弦的低精度无模糊估计值;其次根据2个子阵的空域旋转不变性得到目标方向余弦的高精度模糊估计值,针对这些方向余弦的估计值提出了一种多尺度解模糊算法,可得到目标方向余弦的高精度无模糊估计值;最后经过运算得到目标的高精度DOA的估计结果。仿真结果证明了所提阵列和算法的有效性。该阵列可应用于某些空间受限的实际应用场合中,如安装在飞行器上的传感器阵列,从而发挥电磁矢量传感器的单天线多分量的特点,也可以与MIMO雷达进行结合,借助极化信息提高雷达系统的检测性能和目标二维DOA的估计精度。     

基于粒子群拍卖混合算法的空空导弹制导权移交技术

为解决超视距协同空战中的空空导弹制导权移交问题,首先对空空导弹制导权移交问题进行了数学建模,构建了我机对目标机制导优先权模型以及我机对空空导弹制导优先权模型,建立了空空导弹制导权移交的任务分配模型;其次为实现对大规模空空导弹制导权移交问题的快速寻优求解,提出了一种分布式的粒子群拍卖混合算法,该算法对粒子群算法进行了改进,并融合了拍卖算法的优点,可在较短的时间内获得较为合理的制导权移交方案,具有较好的动态性、全局寻优性能以及易于计算机编程实现等优点。最后,通过仿真实验证明了本方法的合理性和有效性。     

一种源包和虚拟信道相结合的AOS调度算法

针对目前高级在轨系统(AOS)应用中遥测调度算法大多没有同时支持源包和虚拟信道2级调度的问题,提出一种基于AOS遥测源包调度和虚拟信道调度相结合的算法,实现同时对源包调度和虚拟信道调度层面的支持。针对源包调度,提出一种基于源包刷新率的动态优先级调度算法,以保证实时数据及时下传。针对虚拟信道调度,提出一种采用最重要(VIP)/同步/异步相结合的3级调度,保证信道的合理分配利用。分别采用源包调度策略、虚拟信道调度策略和文章提出的算法策略,对某航天器下行数据的平均时延进行仿真。仿真结果表明:文章提出算法策略的平均时延,低于源包调度策略和虚拟信道调度策略,比单独采用源包调度或者虚拟信道调度的算法具有更高的复用效率和公平性。     

重力测量卫星KBR系统相位中心在轨标定算法

针对低低跟踪(SST-LL)重力测量卫星K频段测距(KBR)系统相位中心在轨标定问题,提出了一种应用预测卡尔曼滤波算法的KBR系统在轨标定算法。首先,以磁力矩器和姿态控制喷气发动机为执行部件,对一颗卫星施加一定的组合力矩,使其绕另一颗卫星进行周期性姿态机动;然后,将星敏感器数据代入预测卡尔曼滤波算法中估计出卫星姿态;最后,根据KBR系统观测值与卫星姿态角之间的关系,利用扩展卡尔曼滤波算法估计出KBR系统相位中心的位置。数值仿真结果表明:KBR系统相位中心可以被实时估计,当存在较大的卫星姿态动力学模型误差时,KBR系统相位中心的标定误差仍在0.3mrad以内,证明此算法估计精度较高且鲁棒性强。     

基于EM‑EKF的深空光学自主导航系统光轴偏差补偿算法

在深空探测任务中,光学自主导航的精度受导航敏感器件安装精度的影响较大。提出了一种基于期望最大化-扩展卡尔曼滤波(EM-EKF)的光学自主导航系统光轴偏差补偿算法。算法基于条件概率的思想,预先设定状态变量和观测量的统计特性参数,通过不断地最大化条件期望,得到出现概率最大的状态变量估值和光轴偏差参数估值。该算法可分为4步:EKF、固定区间平滑、求解条件期望和期望最大化,不断迭代即可得到光轴偏差估计值。以火星探测近火段为例进行仿真验证,经光轴偏差补偿后,导航精度由100 km提升至20 km以内。     

空天飞行器返回滑翔段在线制导方法

针对空天往返飞行器的返回滑翔段在线制导问题,设计了一种新的滑翔段飞行剖面,实现了滑翔段终端交班高度、位置和倾角约束的自动满足,减少了在线制导算法中需处理的约束数量.推导了滑翔段运动状态、过程约束和性能指标的解析表达式,获得了剩余航程和终端速度间的函数关系.在此基础上,提出了一种双层在线制导方法:内层解析重构飞行剖面,同...     

基于双目视觉的无人机编队相对定位算法

针对无人机编队飞行时双目视觉定位精确性差、计算量大、实时性不高的技术现状,对基于特征点的FAST定位和BRIEF旋转(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法进行了改进,提出了一种适用于无人机双目视觉定位的算法。在改进ORB算法中,采用提取目标区域、最近邻约束和随机抽样一致(Random sampling consensus,RANSAC)方法,提高了特征点提取与匹配效率,也提高了特征点匹配质量;对于双目视觉定位,提出了适用条件更加宽泛的双目视觉定位模型,并保证了模型的定位精度;最后使用卡尔曼滤波算法对无人机的定位信息进行估计,进一步提高了无人机的定位精度。实验表明,算法具有较高的精确性和实时性,满足无人机间的相对定位要求。     

基于YOLOv5的近岸SAR舰船目标检测方法

由于类似舰船的陆地目标的干扰和舰船的紧密排列,基于合成孔径雷达(SAR)图像的近岸舰船检测会出现较多漏检和误检,提出了一种基于YOLOv5网络的近岸舰船的检测方法。为提高近岸背景下的检测精度,使用了注意力机制模型和CSL的技术用于改进网络;分析了YOLOv5网络、注意力模型和CSL算法,基于YOLOv5进行了检测实验,引入注意力模型来改进网络;结合CSL算法,重构了YOLOv5旋转检测网络。通过调整训练参数和改进注意力,近岸目标检测网络的测试结果达到mAP 80%以上,证实了CSL+YOLOv5算法实现旋转检测的可行性。