MPI和Pthread混合编程在NCS算法中的设计和实现

根据星载合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）实时和准实时成像的需求,论文设计和实现了一种混合编程模式的非线性CS（Nonlinear Chirp Scaling, NCS）成像算法。此方法基于SMP（Symmetric Multiprocessing）集群系统,利用MPI（Message Passing Interface）和Pthread混合编程,实现了多进程和多线程的两级流水线并行成像处理。通过在HP刀片系统上的实验验证和结果分析,这种混合编程的流水线NCS并行成像算法既能较好适应前端系统传输一景原始回波数据时间不小于8s的情况,又能较好适应大规模原始回波数据堆积并且等待处理的情况。     

陷波器对DLL的影响及其改进方法研究

陷波器被广泛应用于直接序列扩谱系统中滤除存在于系统工作频段内的干扰,分析 了陷波器对伪码跟踪环路的影响。针对陷波器引起的信号时延和畸变问题,提出对本地产 生的伪码也进行相应的陷波处理的方法来增加其与接收信号的相关性,同时针对信号畸变导 致的能量差值波动大的问题,提出增加能量积分时间的方法。在systemvue2006环境下对 提出的方法进行仿真验证,仿真结果表明这两种方法可以有效地削弱陷波器对伪码跟踪环 路的影响。
     

自适应滤波在动态推力测量中的应用

动态推力测量过程中的干扰信号频谱经常与有用信号重叠,经典的模拟滤波或数字滤     

基于四元数非线性误差模型的快速传递对准(英文)

基于小角度假设的常规线性误差模型不能适用于大失准角时的初始对准,针对这一问题研究了一种没有小失准角假设,以速度误差和姿态四元数误差作为量测的非线性快速传递对准误差模型,并证明当误差变为小角度时,该非线性误差模型可以简化为常规线性误差模型。使用 Unscented 卡尔曼滤波代替通常采用的扩展卡尔曼滤波来处理非线性数据融合问题。为了评估和分析该非线性误差模型,设计了一个传递对准仿真系统,仿真结果表明,当初始失准角为小角度时,该新模型和线性模型有着相当的对准性能,但是当初始失准角为大角度时,本文提出的非线性误差模型仍然能够精确完成对准过程,而基于线性误差模型的对准滤波器却发散了。     

基于双目视觉的相对状态自主确定

基于双目视觉系统提出了一种适于交会对接最后阶段的近距离绕飞的相对状态自主确定方法。用修正罗德里格参数(MRP)描述姿态,给出了追踪器与目标器间的相对姿态运动学与动力学方程,以及相对运动方程,根据双目视觉系统的小孔成像原理建立了双目系统的测量数学模型,由扩展卡尔曼滤波(EKF)获得两航天器的相对位姿及其变化率。仿真结果表明该法可行。     

复合噪声调频干扰的极化滤波方法

基于瞬态极化理论研究了复合噪声调频干扰的极化滤波方法。在对多个噪声调频干扰源合成信号的极化起伏特性进行分析的基础上,提出了复合噪声调频干扰的瞬态极化估计方法和基于MLP的极化滤波抑制方法。最后,利用计算机仿真实验验证了文中所提方法的有效性和可行性。     

Chirp超宽带数字接收机设计与实现

文章针对超宽带通信技术快速发展的需要,设计了一个Chirp超宽带数字接收机。该接收机使用数字匹配滤波器避免了模拟滤波器带来的巨大插入损耗,并可以使用较为简单的方法实现时间同步。在硬件实现上,利用单比特量化匹配滤波器系数降低接收机的资源占用。实验表明该接收机结构简单、资源占用少、性能较好。     

基于多组合窗函数的NLFM信号匹配滤波器设计

文章研究了在相位逗留原理的基础上采用由多种窗函数线性组合得到的组合窗设计NLFM信号的波形与脉冲压缩滤波器,重点分析了组合窗函数的组合参数及窗函数数量对NLFM信号脉冲压缩结果的影响。仿真结果表明,在一定条件下对基于三种窗函数线性组合的组合窗设计的NLFM信号进行谱修正滤波后,主副瓣比（RMS）可提高4．6～8．9dB,而主瓣展宽和主瓣损失变化较小。     

基于分布式模型预测控制的多UAV协同区域搜索

针对多无人机(UAV)协同区域搜索问题展开研究。提出了一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的多UAV分布式优化搜索方法。首先基于传统的搜索图模型,建立了多UAV协同搜索的问题描述和状态空间模型,然后在DMPC框架下,将集中式多UAV在线优化决策问题转化为各架UAV的小规模分布式优化问题,采用基于纳什最优和粒子群优化(PSO)相结合的算法实现对每个子系统优化问题的迭代求解。仿真结果表明:DMPC方法能够有效地降低多UAV协同搜索决策问题的求解规模,是一种可行的方法。     

一种单传感器实时系统误差配准算法

针对运动单传感器系统误差配准问题进行了研究,提出了一种基于位置未知固定目标的单传感器实时系统误差配准算法。算法利用传感器对固定目标的两时刻量测值,构建包含传感器系统误差的等效系统状态及其状态方程与量测方程,并基于扩展卡尔曼滤波技术实现了利用位置未知的固定目标对传感器系统误差的实时精确滤波估计。蒙特卡洛仿真结果验证了算法的有效性,具有对系统误差的稳定估计性能、快速的滤波收敛能力、较高的系统误差配准精度以及较强的工程实用性。