频谱采样技术及其在四维跟踪系统中的应用

根据脉冲串的匹配滤波和相参积累技术,推导窄带滤波器实现匹配滤波的原理,提出一种新颖的通过频谱采样技术实现匹配滤波和相参积累的方法,克服了窄带滤波器很难实现完全匹配滤波的缺点,并在此基础上给出一种实用的脉冲串匹配滤波器,即在窄带滤波器后级联频谱采样.在四维跟踪系统中提出一种应用频谱采样技术的新颖的中频误差提取方法,能为车栽雷达节省大量空间.阐述了频谱采样的工程实现.通过工程实践验证,频谱采样技术和中频误差提取方法有效并具有很大的应用价值.     

一种非视距环境下的椭圆-角度混合定位技术

为了研究基于CDMA网络的新型定位系统,提出了称为"椭圆-角度混合定位"的新型定位技术,它利用信号到达时间之和(TSOA)与到达角(AOA)实现目标的定位.在设计的定位系统中,采用有偏卡尔曼滤波器消除TSOA测量值中的非视距(NLOS)误差,同时抛弃遭受NLOS严重污染的AOA测量值,最后使用扩展卡尔曼滤波器实现多台定位设备的数据融合,实现了对移动台的定位和跟踪,仿真结果显示了定位系统的有效性.     

基于WMF与LSE的序列图像匹配制导滤波融合算法

为了改善匹配制导系统可靠性及匹配精度,提出了一种新的基于WMF与LSE的序列图像匹配结果滤波融合算法。分析了序列图像匹配制导滤波融合的基本问题,设计了一种加窗中值滤波器,并将其应用于纵向匹配位置序列的滤波处理,采用LSE对匹配位置序列进行最优参数估计,给出了滤波融合算法的基本原理及实现框图。仿真实验及实例分析验证了本文算法在消除误匹配点及减小随机匹配误差干扰方面的有效性、实用性。     

滤波器幅度误差对频域宽带波束形成的影响

阵列系统中,各个阵元的滤波器的幅度误差会对宽带波束形成造成影响.以频域宽带波束形成算法和滤波器幅度误差模型为基础,推导得到了存在滤波器幅度误差时频域宽带波束形成算法中自相关矩阵的表迭式.通过对自相关矩阵的分析指出:滤波器幅度误差会引起自相关矩阵的秩增加,在做自适应干扰抑制时需要考虑更多的空间自由度.此外,误差的存在还会造成波柬形成的性能下降.还给出了误差和性能损失之间的关系,为宽带相控阵系统中通道滤波器的设计提供了参考.     

双基地MIMO雷达的高速运动目标定位方法

高速运动目标的大多普勒频率会导致传统匹配滤波器严重失配,因此当目标高速运动时多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达利用传统匹配滤波器无法有效地形成虚拟阵列。研究了利用双基地MIMO雷达实现多个高速运动目标交叉定位的方法,采用降低雷达距离分辨率的方式以获取较长时间的相参积累,并将接收阵列回波信号与发射信号共轭相乘后的数据进行频域处理,有效形成了虚拟阵列,然后利用传统超分辨算法对在相同粗距离分辨单元上的高速运动目标的发射角和接收角进行联合估计,从而能够有效交叉定位多个在距离上无法分辨的高速目标。仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性。     

速度匹配算法在传递对准中的应用分析

理论上,载机机动对提升速度匹配传递对准滤波器的性能是有益的,但机动同时会带来较大的机翼动态挠曲变形角,这一过程对传递对准又是不利的。为了分析机动对速度匹配传递对准过程的影响,首先给出了考虑机翼柔性变形时主子惯导之间的失准角模型,并采用二阶Markov过程来表示机翼动态挠曲变形角。其次,给出了在动态挠曲变形的影响下,杆臂速度与杆臂加速度的表达式。然后,推导出了本文使用速度匹配算法的误差评估方法。最后,结合提出的相关模型,对机动条件下速度匹配算法的性能进行仿真分析。结果表明,在机翼动态挠曲变形角标准差达到20′时,滤波器出现明显的发散现象,因此速度匹配算法在应用时,应充分考虑机动带来的动态挠曲变形角所产生的影响,合理选择机动大小或武器挂点。     

飞行器定位中的地形起伏影响及修正方法研究

针对地面高程起伏对机载雷达成像定位的影响,分别从景像匹配定位和飞行器定位两个方面探讨了地形起伏的影响,提出了一种基于雷达成像几何关系和野值剔除来实现飞行器精确定位的方法。该方法能够避免地形起伏对景像匹配的影响而产生的飞行器定位偏差,较好地修正地形起伏对飞行器定位影响而产生的偏移,并适于飞行器上实时处理。经实验验证,当飞行高度在6 km时,在经度和纬度方向飞行器定位中误差分别为13.70 m和28.04 m,保证了1个像素(32 m)内的定位精度。     

速度匹配算法在传递对准中的应用分析

理论上，载机机动对提升速度匹配传递对准滤波器的性能是有益的，但机动同时会带来较大的机翼动态挠曲变形角，这一过程对传递对准又是不利的。为了分析机动对速度匹配传递对准过程的影响，首先给出了考虑机翼柔性变形时主子惯导之间的失准角模型,并采用二阶Markov过程来表示机翼动态挠曲变形角。其次，给出了在动态挠曲变形的影响下,杆臂速度与杆臂加速度的表达式。然后，推导出了本文使用速度匹配算法的误差评估方法。最后，结合提出的相关模型,对机动条件下速度匹配算法的性能进行仿真分析。结果表明，在机翼动态挠曲变形角标准差达到20′时，滤波器出现明显的发散现象，因此速度匹配算法在应用时，应充分考虑机动带来的动态挠曲变形角所产生的影响，合理选择机动大小或武器挂点。     

基于MMSE估计的全极化雷达自适应脉冲压缩

针对同时极化测量体制雷达发射波形自相关和互相关特性相互制约的矛盾,提出了一种基于最小均方误差估计的全极化雷达自适应脉冲压缩方法,其核心思想是通过初始化滤波器得到各距离单元散射系数的先验信息,并结合对应极化通道的回波信号,根据贝叶斯原理估计得到每个距离单元的自适应滤波器,在分离各极化通道回波信号的同时实现脉冲压缩。通过设置典型的仿真场景,从检测概率和目标极化散射矩阵估计的均方误差两个方面分析了自适应脉冲压缩算法的性能。仿真结果表明,该算法能有效地抑制邻近距离单元的干扰和不同极化通道之间的互扰,比标准匹配滤波器更好地实现全极化雷达脉冲压缩。     

飞行器动力学信息辅助MEMS惯导系统

使用微机械电子(micro electro mechanical systems, MEMS)惯导系统(inertial navigation system,INS)的飞行器由于其MEMS惯性器件测量精度低,致使导航误差快速发散。针对该问题,提出了一种利用飞行器动力学(aircraft dynamics, AD)信息辅助MEMS惯导解算的方法。〖JP2〗它基于AD建立的飞行器运动模型和运动误差模型,利用实时解算的飞行器运动状态构建卡尔曼滤波器对MEMS惯导误差进行估计和修正。在此基础上,进一步考虑了INS/全球定位系统(global positioning system,GPS)组合导航时该方法的改进算法,提出了一种利用GPS定位信息和预测滤波器对飞行器动力学模型误差估计的方法。最后的半实物仿真实验结果表明,飞行器动力学信息辅助滤波器可以有效地减小系统误差,提高 MEMS惯导系统输出精度。     

基于高程补偿的BLUE算法在塔康中的应用研究

基于塔康系统的斜距、方位和高程可对目标定位,但较大的量测误差影响定位精度。为提高估计精度,研究塔康中最佳线性无偏估计(best linear unbiased estimation, BLUE)滤波器的实现。建立地面站对目标的量测模型,并分析量测转换误差特性,推导出对应的BLUE滤波模型;针对目标从地面站上空过顶时出现无效量测的问题,通过对高程量测补偿的方法予以克服,解决传统算法在强非线性量测下误差较大的弊病。与经典方法的性能对比表明,改进算法有效地抑制了强非线性量测下的滤波发散,有很强的鲁棒性和实时性。     

基于高阶累积量和匹配滤波的信号检测新方法

针对通信侦察中的空间弱信号检测问题,提出了一种基于高阶累积量和匹配滤波器相结合的信号检测新方法。该方法利用高阶累积量有二阶以上信息,且高斯噪声的高阶累积量恒为零的特性,在传统似然比检测基础上,依据高阶累积量对高斯噪声的抑制能力,结合匹配滤波器进行弱信号检测,在低信噪比条件下获得了更高的检测概率。蒙特卡罗仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种基于匹配滤波的空时分组码译码方法

空时分组码译码采用直接法构造判决统计量。两副发射天线、一副接收天线的空时分组码系统的判决统计量还有另外一种构造方法——匹配滤波法。将匹配滤波法进一步推广到多维空时分组码系统,给出了匹配滤波器的构造方法,并在SPW平台上对这种方法进行了仿真。分析和仿真结果表明:提出的增强匹配滤波法易于实现,适用于多维空时分组码系统,其误码性能与直接法相同。     

基于改进高斯粒子滤波器的目标跟踪算法

针对现有机动目标跟踪中粒子滤波算法的不足,提出了一种改进的粒子滤波方法。该方法在高斯粒子滤波的基础上通过利用当前时刻量测值对量测误差的分布参数进行实时的统计和更新,并以此得到粒子的权值,从而考虑到了量测值对估计值的影响,该方法适合于量测误差分布为高斯白噪声且状态量与量测误差相关条件下的非线性估计。仿真结果表明,与传统的自举粒子滤波(boot trap particle filter, BPF)、高斯粒子滤波（Gaussian particle filter, GPF)以及无迹粒子滤波（unscented particle filter, UPF)相比,该方法具有较高的精度和较少的计算量。     

基于水声通信延迟的多UUV协同定位算法

针对多水下自治机器人(unmanned underwater vehicle, UUV)协同定位过程中水声通信延迟造成的定位失效问题,提出了一种基于状态估计均方误差最小的延时扩展卡尔曼滤波(delayed extended Kalman filter, DEKF)定位误差修正方法。首先建立考虑水声通信延迟的系统状态方程,利用状态转移矩阵推导系统等效量测方程,然后给出多UUV 考虑水声通信延迟的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)定位方法并分析其不足;最后在EKF方法的基础上,分析量测信息延迟对状态估计的影响,建立系统真实量测模型,设计基于状态估计均方误差最小的DEKF 算法。仿真结果表明,该方法能够有效地修正多UUV 协同定位中由于水声通信延迟造成的定位误差,在工程实践中具有一定参考意义。     

数字匹配滤波系统输出信噪比与采样速率的关系

论述了数字匹配滤波系统及其实现,讨论了采用数字方法在频域实现匹配滤波的信号处理系统中,匹配滤波器实现中的两个实际问题。分析了信号的数字频谱,并在此基础上,推导了系统输出信噪比与系统采样速率的关系。得到了随着系统采样速率的提高,匹配滤波器的噪声带宽减小,输出信噪比提高的结论。计算机仿真验证了该结论的正确性。     

Unscented Kalman filter for SINS alignment

In order to improve the filter accuracy for the nonlinear error model of strapdown inertial navigation system (SINS) alignment, Unscented Kalman Filter (UKF) is presented for simulation with stationary base and moving base of SINS alignment. Simulation results show the superior performance of this approach when compared with classical suboptimal techniques such as extended Kalman filter in eases of large initial misalignment. The UKF has good performance in case of small initial misalignment.     

地炮定位雷达中的弹道外推及误差估计

本文结合我国正在研制的某型地炮侦校雷达的研究,设计了一个用于弹道外推的卡尔曼滤波器,介绍了依用卡尔曼滤波器估计出的弹丸飞行参数外推出敌方炮位的方法.首次提出了估计外推误差的方法.本文还给出了弹道外推及误差估计的计算机模拟结果.     

地面多个运动目标成像及定位问题的研究

针对合成孔径雷达正侧视工作体制下多个独立运动目标成像以及定位问题进行了研究。对经提出的运用距离历程拟合方法估计单个目标运动参数的算法进行了修正,准确地估计了t=0时刻各个目标的坐标和两维速度。基于估计的运动参数,设计各个目标独立的匹配滤波器,同时对运动参数不同的多个独立目标进行成像,解决了以往多个独立运动目标成像中的一个目标清晰成像,其它目标则会模糊的问题。着重分析了目标运动参数估计的精度以及影响估计精度的因素。