天宫一号目标飞行器氢镍蓄电池内部温度场仿真分析与验证

建立了氢镍蓄电池温度场热仿真模型,模拟氢镍蓄电池放电过程的温度。实测结果表明仿真计算值与实测结果一致性较佳,两者温差最大仅0．7℃,验证了热仿真模型的有效性。用该仿真模型对天宫一号（TG-1）目标飞行器40A·h氢镍蓄电池进行了热设计优化,根据优化结果研制了相应的电池。对电池内部温度的测试结果表明其内部最大温差约5℃,...     

宽带LFM信号同时极化测量性能研究

针对雷达动目标的全极化高分辨信息的获取问题,建立宽带极化雷达的信号模型,分析对应的匹配滤波处理算法.对时/频域加窗的效果进行比较,提出了实用的窗函数选择方法.分析正负线性调频信号对高速运动目标的同时极化测量性能,提出对高速运动目标的极化--一维距离像联合识别方法.仿真结果证明了所此方法的有效性.     

高阶控制导弹线性二次型微分对策制导律

基于微分对策双边优化理论,给出了一种一般形式线性二次型微分对策制导律,该制导律可适用于具有任意阶控制的拦截导弹和目标的系统综合分析.由于该一般形式制导律具有解析解,针对一类具有一阶正当传递函数的拦截导弹进行了制导律的验证和仿真,推导了该情形下的微分对策制导律,并进行了制导增益和对策空间的分析,研究了鞍点解存在的条件.仿...     

复杂背景下远距离合作信标识别与定位

传统的飞行器合作信标测控中,以常规光源作为信标,不具备复杂环境的适应能力,尤其存在主动干扰源的情况,如何准确识信标是电视跟踪与测控领域的重点研究内容。本文对信标设计与识别定位方法进行研究,采用激光光源作为合作信标,设计可调制驱动电路,将信息编码调制技术应用在调制光源中,实现了可调制合作信标;并设计了调制与成像解调耦合的处理算法,可有效区分干扰目标与真实目标。试验结果表明,本文设计的可调制信标满足需求,调制与解调处理算法可实现合作信标的精确识别与定位,具备抗干扰能力。     

基于运动参数估计的中轨道星载SAR舰船成像算法研究

中轨合成孔径雷达具有非匀直运动轨迹的特点,对非合作运动舰船目标成像时,相对运动复杂,成像困难.提出一种适用于中轨SAR海上运动舰船目标的高分辨成像算法,首先分析中轨SAR的特性,推导中轨SAR精确的斜距模型,分析由运动舰船引起的回波相位误差,结合斜距模型和多普勒参数估计推导舰船运动参数,进而修正斜距模型,根据修正后的斜...     

PIV粒子测速技术在污水排海管道内流研究中的应用

PIV粒子测速技术与其它测速技术相比,具有实时性和无干扰性的优点。本文以污水海洋排放系统内部海水入侵形成的复杂流动为例,将PIV测速技术应用于管道内部的非恒定密度分层流研究。海水入侵海洋扩散器将会大大降低污水处置效率,尤其是在早期建造的没有海水入侵防护装置的污水海洋处置工程中,这个问题显得尤为突出。本文在实验室里建造了一个简化的污水海洋排放系统模型,采用PIV粒子测速系统对排放管道内的流速场进行测量,在此基础上对排放管道海水入侵过程及其发展机制进行了分析。实验研究结果表明,排污流量是影响排放系统内部流动型式的主要因素,密度分层流交界面的卷吸和紊动掺混是排出入侵海水的主要动力,而且这两种动力在排出海水时所起的作用比重不同,主要取决于排污管道内的污水动量。     

基于 SURF算法和 Kalman预测的运动目标跟踪

SURF(Speeded Up Robust Feature)特征提取方法是SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法的改进,具有速度快和精度高等特点,但其对于较大尺寸图像的匹配速度仍然有待提高。文章提出了一种将基于SURF特征匹配算法与卡尔曼滤波相融合的目标跟踪算法,该算法用特征点的中心近似目标最佳位置;通过卡尔曼滤波预测出当前的目标位置,建立自适应匹配窗口;最后,应用SURF算法提取窗口内的特征向量进行匹配。实验表明,该算法在目标发生大尺度旋转和缩放、部分遮挡时能够稳定跟踪,其跟踪速度比SURF算法有很大的提高。     

基于双向最近邻准则的编队预定目标选择方法

相比传统的预定目标选择方法,基于编队形状的反舰导弹预定目标选择方法是一类性能优越的新方法。其原理是利用导弹飞行期间舰艇编队形状的相对稳定性,并将发射前装订的编队形状和末制导雷达探测到的编队形状表示为2个点集,通过点集匹配实现预定目标选择。提高这类算法性能的关键在于研究合理的点集距离函数。文章提出一种基于共同点的距离函数,研究了其抗干扰的机理,并证明其计算过程可通过双向最近邻准则实现。仿真试验表明该方法性能优于以往的MHD方法。     

An improved multiple model GM-PHD filter for maneuvering target tracking

In this paper, an improved implementation of multiple model Gaussian mixture probability hypothesis density (MM-GM-PHD) filter is proposed. For maneuvering target tracking, based on joint distribution, the existing MM-GM-PHD filter is relatively complex. To simplify the filter, model conditioned distribution and model probability are used in the improved MM-GM-PHD filter. In the algorithm, every Gaussian components describing existing, birth and spawned targets are estimated by multiple model method. The final results of the Gaussian components are the fusion of multiple model estimations. The algorithm does not need to compute the joint PHD distribution and has a simpler computation procedure. Compared with single model GM-PHD, the algorithm gives more accurate estimation on the number and state of the targets. Compared with the existing MM-GM-PHD algorithm, it saves computation time by more than 30%. Moreover, it also outperforms the interacting multiple model joint probabilistic data association (IMMJPDA) filter in a relatively dense clutter environment.     

基于RELAX的空中多机动目标检测与参数估计

 针对机载雷达空中多机动目标的检测问题,提出了一种基于RELAX算法的空中多机动目标检测与参数估计方法。该方法将重构时间采样技术与RELAX算法相结合,有效地抑制了检测过程中强信号分量对弱信号分量的影响,在待测单元内存在多个目标时,能够获得很好的参数估计结果,并且在脉冲点数有限的情况下,该方法得到的参数估计精度依然很高。同时,本文还推导了空中多机动目标参数估值的克拉美罗界(CRB),为估计结果提供了理论下限。仿真结果证明了该方法的有效性。