基于群相位量子化处理的新型高分辨率相位差测量方法

在群周期相位比对和群相位量子化处理的基础上,提出了一种新型高分辨率相位差测量方法。利用频率信号间群相位重合点的分布规律,在群相位重合点处建立测量闸门,将相位差的测量转化为以群周期为基础的短时间间隔测量,大大提高了系统的测量分辨率。通过公共频率源信号的引入和群相位量子化处理技术,降低了实际计数闸门开启和关闭的随机性,消除了传统测量中±1个字的计数误差,提高了短时间间隔的测量分辨率,从而有效地提高了相位差的测量分辨率。实验结果表明该方法的科学性和先进性,鉴于短时间间隔的测量分辨率可达10 -13 /s量级,通过MCU控制时间--相位差的转换,实际相位差的测量分辨率可达0.0001度,明显优于传统的相位差测量方法,同时该方法电路简单,成本低廉,在卫星导航系统主、备份原子钟之间的无缝切换、1pps信号的相位异常检测及星地间高精度时间同步方面具有广泛的应用。     

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。     

“北斗”2代B1I信号导航电文分析

分析“北斗”2代卫星导航系统B1I信号的构成,说明调制在D1导航电文上的二次编码的作用,介绍导航电文的纠错编码方式和编码原理,对BCH编码的纠错原理和纠错性能进行详细分析和计算,证明了导航电文采用的纠错编码方式能满足信息传输准确性的要求.     

基于四元数法的舰载无人机回收系统测高技术研究

文章针对舰载无人机在着舰回收过程中,由于海浪颠簸对引导系统高度测量严重干扰的问题,利用四元数导航算法提出了一种新型的舰载无人机回收系统测高方法。首先采用捷联惯导测高系统设计方案,同时利用微机械的惯性测量组件,提高系统的可靠性和集成度;然后,利用四元数导航算法求取各个姿态方位参数,再用旋转矢量法补偿不可交换性误差,推导出舰船甲板的升沉高度实际值,为克服传统纯惯导测量算法的不稳定性,提出一种具有三阶阻尼特性的互补滤波器算法,并在测量系统输入端加入巴特沃斯滤波器去除杂波干扰,得到需要测量的高度变化值。最后,通过对比传统纯惯性方法下测高系统输出值、加入真实气压表互补滤波后测高系统输出值和加入零均值阻尼信号互补滤波测高系统输出值,三种不同情况下的仿真结果,验证了所提方案的有效性。     

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。     

行星着陆复杂形貌特征匹配与自主导航研究进展

基于行星定点软着陆探测任务的需求,围绕复杂形貌行星着陆过程环境特点,首先分析了行星着陆复杂形貌特征匹配与自主导航所面临的主要技术挑战,随后综述了行星着陆复杂形貌特征匹配与自主导航的研究现状,并概括了行星着陆复杂形貌特征匹配与自主导航所涉及的关键技术。最后对未来行星着陆探测复杂形貌特征匹配与自主导航发展方向进行了展望。     

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。