锥体目标空间进动特性分析及其参数提取

空间进动是弹道导弹中段飞行过程中锥体目标特有的运动特性，本文首先建立了锥体目标空间进动数学模型，给出了姿态角与空间进动参数的关系式，并利用进动参数获取了反映目标质量分布特性的惯量比。然后通过对目标RCS回波数据进行多项式拟合，估计进动参数，以此为雷达目标识别提供新的技术思路。仿真实验结果表明本文提出的算法能够有效估计出目标的进动角。     

空间目标高分辨距离像运动参数估计

建立了宽带线性调频雷达信号的空间目标回波模型，对目标回波信号进行了分析，分析了空间目标高速运动对目标高分辨一维距离像的影响，提出了用多项式变换进行参数估计的方法。利用估计参数进行运动补偿，消除目标速度和加速度对目标一维距离像的影响。最后给出了仿真结果，验证了本文的分析结果正确和算法有效。     

基于高分辨率二维雷达图像的特征提取与目标识别

分析了雷达目标散射信号特征,在此基础上,根据雷达图像的特点,将二维雷达灰度图转化为一维列向量(即把二维数据排成一维序列);然后,采用AR模型进行图像分析,利用所得到的参数通过线性规划,进行特征的提取、建库与目标识别。最后,分析了不同雷达散射信号与建库、识别的关系。     

辅助型GPS接收机中伪码相位延时及其不确定度估计算法研究

快速捕获卫星信号是研制辅助型GPS (A-GPS)接收机所必须解决的一项关键技术. 针对A-GPS接收机能从辅助数据中获取有效星历的特点, 本文提出了一种伪码相位延时及其不确定度估计算法. 该算法在对建立的信号发射时刻方程泰勒展开的基础上, 利用辅助信息建立了伪码相位延时及其不确定度估计方程. 分析和仿真表明, 提出的算法能有效压缩剩余卫星伪码相位延时不确定度, 加快A-GPS接收机的捕获速度.      

卫星钟差预报的Kalman算法及其性能分析

钟差预报是卫星导航系统应用中的一项关键技术。Kalman算法作为一种最优预测算法,在原子钟时间尺度、GPS钟差预报中得到了广泛的使用。但是,GPS钟差预报的Kalman模型中通常只考虑了钟差的确定性部分,将随机性部分简单作为白噪声处理。对随机性部分采用幂律谱模型,分析了Kalman算法用于卫星导航系统钟差预报的性能和适用条件。论文首次详细讨论了钟差变化中的确定性部分和随机性部分对钟差预报误差的影响;文中还完善了前人文献中利用阿伦方差计算Kalman预报噪声方差阵的推导;最后利用IGS数据,比较和分析了四种情况下Kalman预报、递推最小二乘和灰色系统GM(1,1)预报精度。结果表明在数据充足的情况下,对于一天内的短期预报,Kalman算法精度最高,预报结果与IGS事后精密钟差的标准差小于10ps。
     

一种基于嵌入式环境的海量DEM数据快速绘制算法

采用海量数字高程模型(DEM)数据的地景模型在军事与民用领域具有非常重要的作用,其快速绘制问题是三维真实地形信息可视化的一个关键问题。提出了动态数据子块的概念,通过经纬度和飞行参数索引快速实现数据子块的装载,再通过有效数据组织和改进四叉树方法实现地形快速绘制。新算法在嵌入式环境中实现了海量DEM数据的实时绘制,而且画面流畅,无滞后现象。     

基于极化域能量谱的飞机目标识别

本文导出了Ｐｏｉｎｃａｒｅ极化球大圆极化轨道上目标散射能量与极化态的正弦关系，结合宽带观测条件，定义了极化域能量谱的新概念，并利用五种飞机目标的宽带极化散射数据，提取了极化域能量谱特征，获得了良好的目标识别效果。