数字伪码跟踪环中的野值剔除新方法

针对伪码跟踪环中由于相位误差鉴别结果出现野值而导致跟踪性能下降的问题,提出了一种野值剔除方法. 该方法根据伪码跟踪环中鉴别器的鉴别范围及环路的跟踪状态,调节野值剔除门限. 与常规伪码跟踪环相比,采用该方法的环路具有更高的跟踪精度和抗干扰能力. 仿真结果表明,设计方法通过有效剔除环路鉴别器输出的野值,提高了伪码跟踪环的跟踪精度和稳定性.     

干涉仪解模糊异常值检测及纠错方法

针对多基线相位干涉仪测角雷达在通道相位误差较大时解模糊结果存在异常的问题,提出了一种基于有限记忆算法的干涉仪解模糊异常值检测与纠错方法.该方法利用逐次测角算法的初次解模糊结果估计角度和整周模糊值的初始值,在此基础上进行角度和整周模糊值的有限记忆递推,识别原始测角数据中存在的数据异常值,对其进行异常值剔除或重新解模糊纠错处理.仿真结果表明,该方法原理正确,对于干涉仪解模糊数据中出现的孤立型及连续型异常值都能够进行有效的检测并予以纠正,显著降低了解模糊的出错概率.     

基于新息特性抗野值Kalman预测算法

针对Kalman最优预测方法应用过程中,量测值中的野值对状态预测的不利影响,提出了一种基于新息正交特性实时估计量测方差的新算法.该算法使得修正的量测方差能够保持修正前的新息正交性,从而改变Kalman最优增益,修正状态预测值,使得预测误差的方差为最小.仿真结果表明,该算法能够克服野值对状态最优预测值的不利影响,提高了跟踪精度.     

一种改进的逐次递推解模糊方法

针对通道相位噪声较大条件下干涉仪测角算法存在解模糊出错的问题,提出了一种基于相位差矢量平均的逐次递推解模糊改进方法.该方法通过对多次测量的各级相位差测量值进行矢量平均,利用矢量平均后的相位差估计值进行逐次递推解模糊测角运算.通过矢量平均降低通道间相位噪声的影响,提高解模糊过程中各级相位差的估计精度,从而达到即使在通道相位噪声较高的条件下也能够正确解模糊.计算机仿真结果验证了该算法的有效性.     

改进的基于频相差法的测向算法实现

在互谱算法运用到宽带信号测向的基础上,针对互谱算法在宽带信号测向过程中存在相位模糊与测角精度不足的问题,提出一种频率-相位差值法.该方法较好地解决了相位模糊和互谱法中阵元间距不大于信号最小波长一半等技术问题,此外,针对测向过程中可能存在相位跳变的问题,对相位差值进行了修正处理.无论在软件还是硬件平台上都验证了该算法的有效性.为宽带信号的测向提供了一种有效的方法,具有广阔的应用前景.     

改进的基于频相差法的测向算法实现

在互谱算法运用到宽带信号测向的基础上,针对互谱算法在宽带信号测向过程中存在相位模糊与测角精度不足的问题,提出一种频率-相位差值法.该方法较好的解决了相位模糊和互谱法中阵元间距不大于信号最小波长一半等技术问题,此外,针对测向过程中可能存在相位跳变的问题,对相位差值进行了修正处理.无论在软件还是硬件平台上都验证了该算法的有效性.为宽带信号的测向提供了一种有效的方法,具有广阔的运用前景.     

雷达低仰角目标跟踪的测角误差实时补偿算法

为提高雷达对低空目标的跟踪精度, 提出了一种基于渐消记忆递推最小二乘法的测角误差实时估计算法。 该算法利用不同设备同时对目标进行跟踪, 得到不同的观测结果。 利用渐消记忆递推最小二乘法对不同的观测结果进行处理, 赋予不同的权值, 得到最终的测角误差估计值。 通过理论分析, 构建多径环境模型, 对该算法的效能进行验证。 仿真结果表明, 由该方法得到的测角误差估计结果估计误差小, 同时可有效减小测角误差的抖动, 得到稳定的测角误差估计结果。     

塔康高精度测角及抗野值研究

针对传统塔康测角精度不高?抗干扰能力弱的问题,设计了一种新的抗野值Kalman滤波器,并与最小二乘曲线拟合相结合,实现对塔康方位的精确解算?建立了抗野值Kalman滤波模型,引入压缩影响函数修正滤波增益,推导出判决门限表达式,证明压缩影响函数的正确性?仿真结果表明,该算法实现了对塔康测角的高精度解算,并能有效抑制野值,具有很高的精度和抗干扰能力?     

极低信噪比高动态信号的载波跟踪锁频环鉴别器

提出一种新的锁频环(FLL)鉴别器设计思路.在回波信号多普勒变化率较小的前提下,将正交解调后的差信号视为线性调频(LFM)信号,同时提取其起始频率和频率变化率作为FLL误差控制量,增强了FLL容忍高动态信号的能力. FFT鉴别算法和点积叉积鉴频算法在频率跟踪的不同阶段相互配合构成鉴别器,既获得了宽的鉴别范围又获得了高的鉴别精度. 针对极低信噪比情况下偶发鉴别野值的问题,提出了行之有效且实现简单的野值识别与剔除算法. 仿真结果表明上述思路可行,采用该鉴别器的FLL在信噪比低至-40 dB时能够容忍较高动态变化,且频率跟踪精度达0.2 Hz.     

天基无源方式空间目标定位跟踪算法的实现

针对空间目标定位跟踪会因受到天气、地域和时间等因素的影响而导致跟踪精度下降、滤波不稳定的问题,采用天基无源方式对空间目标进行观测、定位和跟踪;依靠光电传感器的被动测角和针对无线电信号的侦察截获;通过天基观测站获取角度量测信息,建立仅测角无源跟踪状态方程和量测方程,再分别通过EKF、UKF和SCKF三种卡尔曼滤波算法对角度量测信息进行滤波估计从而实现对空间目标的实时跟踪。仿真结果表明,天基无源方式空间目标定位跟踪算法具有精度高、滤波稳定的优点,EKF、UKF、SCKF三种滤波算法均能实现对空间目标的实时跟踪,其中以SCKF效果最佳,验证了天基无源方式空间目标定位跟踪算法的有效可行性,对军事应用具有极大意义。     

新的非合作直扩信号目标的跟踪测角算法

为完成直接序列扩频信号的非合作目标的跟踪测角,提出一种在单通道比幅单脉冲体制下,提取非合作目标方位角误差和俯仰角误差的算法. 该算法对信号进行延时相乘,检测到信号后,估计出伪码速率. 在一倍伪码速率的频率分量上,完成信号的方位角误差和俯仰角误差的提取. 与现有的直扩信号目标的跟踪测角技术相比,该方法可以完成对非合作目标或者合作目标的跟踪,且可以工作于极低信噪比(-20dB)条件下. 仿真结果验证了该算法的有效性.     

卫星编队飞行指向跟踪姿态控制

卫星编队飞行的应用之一是受控卫星在目标卫星、空间站、载人飞船周围以“编队飞行”的形式相伴飞行,对目标进行观测或者执行更多的操作。该文研究这种应用中的姿态控制问题。假设两个飞行器的轨道信息已知,由轨道信息确定实现姿态跟踪调节所需的一种可能的期望姿态,给出了解析表达式,包括姿态角、姿态角速度及角加速度。采用基于四元数的控制律,用3个动量轮实现了卫星长时间、大角度姿态跟踪机动。仿真结果显示,在超过一个周期的仿真时间内,姿态及姿态角速度与期望姿态的吻合程度比较好,而且力矩的花费也不是太大。     

目标飞行不变量和方位支援的仰角参数估计方法

针对单站观测系统的目标角度跟踪问题,提出了一种基于单站目标飞行平面的二面角不变量和方位序列支援的仰角参数估计方法。根据推导出的二面角关系,利用纯方位序列计算出目标在平面上投影的航向角,可方便地解出目标运动平面的水平补角和二面角,最后给出目标仰角序列的预测公式并分析了方位噪声对仰角误差的影响。该方法较好地解决了单站纯角度观测的非线性问题。仿真实验表明：估计的目标运动的不变参数效果好,仰角预测序列精度高。     

曲线模型的自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,提出了一种基于曲线模型的自适应跟踪算法.算法中设计了一种角速度估计方法,即通过采用内嵌交互多模型方法针对目标的角度进行实时滤波,获得目标的角速度和角加速度,从而自适应调整与目标转弯相关的法向加速度和切向加速度.算法简化了计算复杂度,扩大了适用范围.仿真试验证明了该算法的有效性.     

N阶线性跟踪-微分器及其在电力系统相角预测中的应用

证明了一种N阶线性跟踪一微分器的收敛性。由于该线性跟踪一微分器的结构参数和跟踪性能对噪声和对象有一定的敏感度和依赖性，采用自适应遗传算法对三阶线性跟踪一微分器的结构参数进行了优化，以期获得较好的参数匹配，提高跟踪预测的精度和速度。将优化后的三阶线性跟踪一微分器用于电力系统参考相角预测研究中，仿真结果证明，优化后的三阶线性跟踪一微分器具有较好的跟踪性能和预测精度，满足电力系统相角预测的要求。     

基于惯性传感器数据融合的管线三维可视化研究

受施工技术与管线设计等因素影响,一般管线的三维轨迹通常和设计轨迹有部分误差,而精确了解管线的空间位置又十分重要。本文提出一种基于Arduino平台的六轴陀螺仪姿态解算与融合及管线轨迹可视化算法。首先从六轴陀螺仪收集加速计数据和角速度数据,分别计算出姿态角,并对加速计解算的姿态角进行滑动加权滤波,将滤波后的姿态角与角速度计解算的姿态角经卡尔曼滤波进行融合,得出高精度的翻滚角、偏航角、俯仰角,最后通过融合后的数据求得采样点坐标,绘制出三维轨迹。实验结果证明：该算法不仅能够有效消除陀螺仪传感器的误差,而且测出的三维轨迹曲线与实际管线轨迹基本吻合,有很高的精确度。本文研究的算法有很强的实用性。     

两轴平台式导引头伺服系统预设性能控制

为了提高两轴平台式导引头伺服系统的动态跟踪性能和鲁棒性,提出一种不依赖初始误差的预设性能控制方法,通过设计一种新的性能函数,取消了对初始误差必须可知的限制,简化了控制器的设计.针对该系统面临的复杂干扰、参数摄动等问题,以及跟踪精度要求高的特点,本文采用的预设性能控制方法可以将角度以及角速度误差控制在设定的性能函数界之内,从而保证了系统响应的动态和稳态特性.文中对算法的稳定性进行了Lyapunov证明,保证了系统的稳定性.仿真实验表明,文中的方法鲁棒性强、精度高,进一步提升了系统的跟踪性能.同时,算法的结构简单,应用前景广阔.      

模型集自适应的交互多模型辅助粒子滤波算法

为了提高机动目标的跟踪精度,提出一种基于目标转弯率模型的模型集自适应交互多模型辅助粒子滤波算法(AMSIMMAPF).采用转弯率模型实时辨识目标的角速度,根据辨识到的角速度来更新交互多模型的模型集.利用辅助粒子滤波可以避免粒子权值退化、样本衰减,不受线性模型高斯噪声限制的特点,各模型滤波选用辅助粒子滤波算法以提高跟踪精度.理论分析和仿真结果表明,与交互多模型粒子滤波算法相比,本算法具有跟踪精度高,计算量小的特点.     

自主式移动机器人任意转角运动研究

结合AS-UII型自主移动机器人的结构,针对其任意角实现的困难,给出任意转角运动的算法思想,并进行实现,通过测试表明本文给出的算法切实可行。     

视线追踪系统中注视点估计算法研究

针对非接触式视线跟踪系统中注视点估计算法鲁棒性差的问题,提出一种基于角度映射的注视点估计算法。首先,根据人眼特性及视觉成像原理,瞳孔中心相对于角膜反射光斑的位置与注视点相对于红外光源的位置之间具有一定的角度映射关系,据此估计出注视点近似位置。然后,在眼球模型结构的基础上分析了眼球角膜曲面对注视点造成的偏差,通过弧长对误差进行补偿。最后,利用非线性多项式模型对眼球视轴和光轴之间的偏差进行拟合,得到最终的视线落点。实验证明,该系统具有较高的精度和自由度,在水平和垂直方向上最大误差均小于1 cm。