变形监测点位测量精度研究

本文基于全站仪,应用直接测量模型、交会测量模型、对某一变形点位进行观测。分析、研究不同观测方法所得数据资料的质量和精度情况,并讨论数据资料中观测误差的主要来源。最后比较两种不同观测方法的优、缺点,综合评判后找出最佳观测方法,可为以后类似的测量工作提供一定的经验和依据。     

基于中国余数定理的目标距离估计算法

为了提高目标检测性能,脉冲多普勒(pulsed Doppler, PD)雷达常常采用高脉冲重复频率(pulsed repetition frequency, PRF)信号,以便在信号频域获得比较宽的无杂波区,但高的PRF往往引起目标的距离模糊。现有的解距离模糊算法大都面临计算量大的问题,该文紧密结合PD雷达体制的特点,在基于PD雷达参差重频模式下,提出一种最优余数的封闭式鲁棒中国余数定理(closed-form robust Chinese remainder theorem, CFRCRT)目标距离估计方法。该方法不仅可以在视在距离有误差的情况下精准地重构目标真实距离,而且具有封闭式的解析解,大大减小了运算量。理论分析和仿真实验都表明该文提出的方法在精度和实时性能上都具有一定的优越性。     

通过冒顶区的施工方法

人造假顶法是利用超前支护浇灌钢筋砼,形成具有自承能力并有一定抗压强度的半圆拱,再通过注浆加强人造拱与冒落体结合,形成一个更大的稳定拱。在冒顶区较高时,不必将整个冒顶区顶部接实,这样不仅可节省大量水泥材料和人工,而且施工方便、安全,经济效益明显。     

未知相关噪声下的广义波达方向估计算法

针对未知相关噪声情况下信源波达方向的估计,提出一种适用于均匀线阵的广义波达方向估计算法。该算法利用修正后的协方差差分算法,有效地消除了阵元间的相关噪声的影响。不同于以前的算法,提出的算法通过对接收数据的前后向空间平滑协方差矩阵进行共轭运算得到新的变换矩阵,因此修正后的协方差差分矩阵是个实部为零的厄米特矩阵,从而有效地降低了特征分解过程的计算量。本算法能解决相关噪声下,同时分辨相干与非相干信源的问题。理论分析和仿真结果均表明所提算法的有效性。     

高分辨距离像辅助的机动目标跟踪算法

宽带相控阵雷达可以获得高分辨距离像,利用此特征获取目标的姿态角成为了一种可能,基于此提出了一种新的机动目标跟踪算法,充分利用高分辨距离像特征,实时估计目标姿态角,并将姿态角信息融合到雷达的量测方程,本文结合先进的非线性滤波算法,提出了利用姿态角的交互多模型不敏卡尔曼滤波算法。通过计算机仿真表明,利用目标姿态角的机动目标跟踪算法相比传统算法目标跟踪精度(位置精度和速度精度)得到很大提高。同时姿态角误差越小,目标跟踪性能越好。     

利用径向速度的Kalman-PDA滤波算法

提出了一种利用径向速度的Kalman PDA滤波算法(定义为KalmanV-PDA),在数据关联法(probabilistic data association, PDA)算法和Kalman滤波算法结合使用时,利用径向速度建立速度波门,推导了速度波门表达式,在量测方程中引入径向速度维,利用动目标检测(moving targets detection, MTD)测出的径向速度实时更新目标观测值中的径向速度,仿真表明,该算法相比标准的Kalman PDA滤波算法提高了目标预测精度,改善了目标跟踪性能,而且MTD测速误差对跟踪性能影响较小。     

基于L型阵列MIMO雷达的DOA矩阵方法

首先提出一种基于波达方向（direction of arrival, DOA）矩阵思想的L型阵列多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达二维角度估计方法。通过将L型阵列MIMO雷达所产生的二维虚拟平面阵列划分为两个子阵,并构造估计矩阵以实现二维角度估计。在此基础上,针对角度兼并问题,进一步提出联合对角化DOA矩阵方法。该方法通过构造4个子阵,并采用联合对角化方法估计目标二维角度。该方法在保持原DOA矩阵法无需二维谱峰搜索和参数配对等优点的基础上避免了角度兼并问题,能够减少阵列孔径损失,有效提高阵元利用率和角度估计精度。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

大连自然博物馆的灰鲸

亲爱的读者，如果您到过大连自然博物馆，您一定不会忘记那里的海兽厅。因为海兽厅里陈列着六七件大型海兽标本，总是能引起观众的阵阵感叹，让人们流连忘返。但不知你是否注意到在展厅东北角的那仰头向上，似乎要跃起的灰鲸。虽说它的个头没有旁边的黑露脊鲸、抹香鲸及长须鲸那么大，但它能在这里一展英姿，是相当不易的，因为它们实在是太稀少了。我们都知道，鲸是世界上的濒危野生动物，已被列为Ⅰ、Ⅱ级重点保护。而灰鲸又是最早通过国际协议保护的鲸种之一。１９９６年１２月４日，大连自然博物馆获悉，在黄海北部海域海面作业的渔民在…     

圆柱极化敏感阵列降维插值角度估计方法

圆柱极化敏感阵列可直接利用同一母线上的阵列数据估计目标的俯仰角，但是在估计方位角时面临未知极化的影响。对此，提出一种降维插值方法，解决圆柱极化敏感阵列在未知极化下的二维波达方向(two-dimensional direction-of-arrival, 2D-DOA)估计问题。首先通过母线阵列的旋转不变性估计俯仰角，然后利用估计的俯仰角降维设计插值方法的感兴趣范围(range of interest, ROI),最后利用降维插值方法得到对应的方位角估计值。圆柱天线阵的每个阵元只需由一个电偶极子构成，有效降低了系统运算负担和阵元间的互耦效应。数值实验验证了所提方法的2D-DOA估计性能。     

基于时域自适应FIR滤波的空时处理方法

传统的后多普勒自适应处理方法,如果仅仅选用一个多普勒通道的输出数据进行空域滤波时,虽然对旁瓣杂波的抑制接近最优,但是对主瓣杂波抑制性能较差。针对以上问题,提出了基于时域自适应有限长单位冲激响应(finite impulse response, FIR)滤波的空时处理方法。该方法先设计一组自适应FIR滤波器,利用这组自适应FIR滤波器对雷达回波数据进行时域FIR滤波,然后分别对同一多普勒通道的输出数据进行空域自适应处理。仿真结果表明,该方法的杂波抑制性能优于1DT方法,而且该方法在天线阵元存在一定的随机幅度和相位误差情况下,杂波抑制性能损失不大。