旋转长基线干涉仪的系统偏差联合估计方法

针对旋转长基线干涉仪(rotating long baseline interferometer,RLBI)定位系统中接收通道幅/相不一致性、机械加工误差、基线的安装偏差等因素对定位的影响,建立了RLBI系统偏差的模型,证明了基线转角偏差和转轴偏角两种系统偏差的等效性,给出了理论定位偏差的计算方法,指出了引起显著定位偏差的系统偏差,对此提出了一种基于已知位置标校站的系统偏差联合估计的高斯牛顿迭代方法。仿真分析表明,该方法的估计性能可达到克拉美-罗下限(Cramer-Rao lower bound, CRLB),基于单标校站估计和标校系统偏差即可显著提高系统的定位性能。     

横坐标系捷联惯导系统的卡尔曼滤波阻尼设计

由于外速度信息存在误差,基于阻尼网络的横坐标系捷联惯导外水平阻尼算法虽然能抑制舒勒周期振荡,但是在阻尼切换过程中会引入较大的超调误差。因此设计了基于卡尔曼滤波技术的横坐标系捷联惯导外水平阻尼算法。首先建立了横坐标系捷联惯导的卡尔曼滤波数学模型,估计出横向姿态误差角;然后将估计的水平姿态误差角进行反馈校正,从而抑〖JP2〗制系统的舒勒周期振荡。仿真实验表明,与基于阻尼网络的算法相比,所设计的阻尼算法不仅能抑制舒勒振荡误差,还能抑制阻尼切换过程中的超调误差,提高船舶在极区航行的导航精度。     

基于多重渐消因子的自适应卡尔曼滤波器

现有计算渐消因子的自适应卡尔曼滤波器得到的通常是标量渐消因子,从而导致各滤波通道具有相同的调节能力,不利于提高滤波精度。针对〖JP3〗该问题,提出了一种利用估计均方误差和新息协方差估计值来计算多重渐消因子的方法,通过一组并行工作的基于限定记忆指数加权的新息协方差估值器来计算渐消因子,并根据估计均方误差把渐消因子分配给各滤波通道,从而提高自适应卡尔曼滤波器整体性能,仿真结果证明了所提方法的有效性。     

基于SCKF的光电跟瞄系统等效复合控制

由于高能激光武器独特的毁伤机理要求其光电跟踪瞄准系统的控制精度达到微弧度级,因此由跟踪目标加速度带来的跟踪误差已不可忽略。提出了一种速度与加速度前馈补偿以提高光电跟瞄系统跟踪精度的方法,推导了该系统加速度前馈补偿的误差系数。为获得高精度的目标运动要素,应用平方根容积卡尔曼滤波(square〖JP3〗 root cubature Kalman filter, SCKF)算法对目标进行滤波预测。在建立的等效复合控制系统中进行仿真实验,结果表明,基于SCKF前馈补偿方法相对于基于常用非线性卡尔曼滤波算法的前馈补偿方法,精度得到大幅提高。     

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。     

预警机指挥引导编队协同对海作战系统建模与仿真

从大系统的角度出发,对预警机指挥引导有人机/无人机编队协同对海作战系统进行了闭环设计,实现从作战方案装订到任务完成后返航整个作战过程的建模与仿真。整个过程提出了多种新的算法及思想,其中包括纯追踪、平行接近、捕获法3种自动引导模型和引导员手动引导模型,以消除僚机与长机的〖JP2〗相对位置偏差为思想设计的编队队形变换模型,以禁飞区对编队具有排斥力为思想设计的威胁规避模型等。最后通过Visual C++对各模型进行仿真实现,通过具有强大图形显示功能的二维仿真软件MapX和三维仿真软件Vega Prime实〖JP〗现战场态势可视化,并通过二维/三维显示模块之间的通信实现二维/三维视景显示的同步及实时切换。仿真结果表明,整个系统设计合理有效。     

合成孔径雷达景象匹配中制导导弹定位

研究了合成孔径雷达景象匹配中制导中的导弹定位问题。部分孔径成像是景象匹配中制导合成孔径雷达有效的成像模式,为便于利用多匹配点定位,提出了聚焦多普勒波束锐化成像方法。建立了基于匹配点距离差和多普勒差,并考虑了高度、速度和匹配点位置测量误差的定位模型。推导了位置估计的克拉美-罗下限（Cramer-Rao lower bound, CRLB）。提出了一种基于最小二乘的闭式求解算法。理论分析表明,在一定近似条件下,这一算法的估计精度到达CRLB。仿真分析了各种误差因素对CRLB的影响,验证了算法的理论分析结果及其有效性。     

基于扩展观测量的车载捷联惯导系统外场标定

为了提高车载捷联惯导系统的导航精度,缩短标定时间,针对车载捷联惯导系统的使用特点,提出了一种基于观测量扩展的外场多位〖JP3〗置标定方案。在传统外场标定方案的基础上,增加等效陀螺信息为观测量,对其可观测性进行分析,设计了一种新的外场六位置标定方案,并进行了实验验证。实验结果表明,在引入等效陀螺误差后,等效天向陀螺漂移的观测度由0.000 6提高到0.999 9,收敛速度变快,初始对准的精度和速度有所提高,外场标定结果中陀螺漂移和加速度计零偏的标定误差均小于15%,与实验室标定值基本一致,具有一定的工程应用价值。     

OFDM水声通信中基于压缩传感的稀疏信道估计

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)水声通信中常规的最小均方（least square, LS）信道估计方法需要大量训练导频且得不到较高估计精度的问题,提出了一种基于压缩传感原理的OFDM稀疏水声信道估计方法。该方法首先以正交短时傅里叶基构成的训练波形为OFDM的导频来“感知”信道,然后利用压缩传感技术的稀疏重构算法来对信道进行重构。〖JP2〗基于实测水声信道的仿真结果表明,在相同估计精度前提下,基于压缩传感的信道估计方法较常规的LS算法所需训练导频数得到大幅度减小,传输效率得以提高,且对噪声的鲁棒性增强,较好地适应了双扩展稀疏水声信道,尤其适用于动平台OFDM水声通信系统。     

基于多主分量神经网络的同步DS-CDMA伪码盲估计

针对批处理方法在实现非等功率同步直接序列码分多址(direct sequence code division multiple access, DS-CDMA)信号伪码序列盲估计时存在的复杂度高、收敛速度慢的问题,引入了3种多主分量神经网络(Sanger NN、LEAP NN和APEX NN)。首先将已分段的一周期DS-CDMA信号作为神经网络的输入信号,用神经网络各权值向量的符号函数代表DS-CDMA信号各用户的伪码序列,然后通过不断输入信号来反复训练权值向量直至收敛,最终DS-CDMA信号各用户的伪码序列就可以通过各权值向量的符号函数重建出来。此外,本文提出了一种在递归最小二乘(recursive least square, RLS)意义下的最优变步长收敛模型,极大地提高了网络的收敛速度。理论分析与仿真实验表明:将3种神经网络用于同步非等功率DS CDMA信号伪码盲估计时的复杂度均明〖JP2〗显降低,且LEAP NN与Sanger NN均可有效地实现-20 dB信噪比、10个用户下的同步非等功率DS-CDMA〖JP〗伪码盲估计,APEX NN则相对较差,此外,LEAP NN消耗内存较大、收敛速度快,APEX NN相反,Sanger NN则介于两者之间。     

低复杂度的ADS-B抗干扰阵列天线无源校正算法

阵列的幅相误差、位置误差和互耦使真实阵列流形与理想阵列流形有较大偏差,校正这3种误差可以明显提高阵列的性能。针对广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)系统,提出了一种同时校正上述3种误差的无源校正算法。通过阵列天线的位置和飞机位置获取校正源的来向信息,并利用该来向信息最终进行误差校正。与其他方法相比,所提方法大大减少了校正阵列的复杂度。仿真结果表明了该算法的有效性。     

一种快速近似无偏的双基阵纯方位目标定位方法

纯方位目标运动分析(TMA)是一种非线性估计问题，对测量方程进行线性化处理后对其运动要素的估计可能会出现发散或偏置现象。利用双基阵所提供的方位量测信息，在测量方程伪线性化后使得均方等效误差期望最小来实现目标运动要素无偏估计，通过仿真说明了利用该方法所得到的位置、速度跟踪误差曲线能很好快速地逼近CRLB，比双基阵EKF滤波器有着更好的收敛速度和跟踪精度，证明了该方法的有效性。     

发射站/接收站位置误差下无源雷达DOA-TDOA目标定位算法

无源雷达中发射站和接收站位置误差的存在将显著降低目标定位精度。针对这一问题,将发射站和接收站位置误差考虑到基于波达方向和到达时差的无源雷达目标定位模型中,提出了一种目标位置代数解算法。首先,将波达方向和到达时差的测量方程线性化,考虑方程中的各项误差,采用加权最小二乘估计求解,并通过对加权矩阵的迭代更新,得到目标位置最优估计。推导了存在发射站和接收站位置误差条件下目标定位的克拉美罗下界,并从理论上证明了算法的定位精度可以达到克拉美罗下界。仿真结果表明,算法的定位精度优于现有算法,在发射站和接收站位置误差条件下定位精度仍能达到克拉美罗下界。     

发射站/接收站位置误差下无源雷达DOA-TDOA目标定位算法

无源雷达中发射站和接收站位置误差的存在将显著降低目标定位精度。针对这一问题,将发射站和接收站位置误差考虑到基于波达方向和到达时差的无源雷达目标定位模型中,提出了一种目标位置代数解算法。首先,将波达方向和到达时差的测量方程线性化,考虑方程中的各项误差,采用加权最小二乘估计求解,并通过对加权矩阵的迭代更新,得到目标位置最优估计。推导了存在发射站和接收站位置误差条件下目标定位的克拉美罗下界,并从理论上证明了算法的定位精度可以达到克拉美罗下界。仿真结果表明,算法的定位精度优于现有算法,在发射站和接收站位置误差条件下定位精度仍能达到克拉美罗下界。     

基于遗传算法的TDOA定位系统的最优布站算法

为提高到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位系统的定位精度,提出了利用遗传算法(genetic algorithm,GA)寻找规定平面区域内TDOA定位系统的最佳布站策略,其所遵循的最佳布站原则是使得定位的目标空间的定位误差的Cramer-Rao界的平均值最小。对GA的站点位置编码和适应度函数的选择进行了研究,在此基础上提出了GA的寻优布站算法。仿真结果表明,该算法的寻优布站结果接近于系统的最优布站。     

基于TDOA的无人机集群协同单目标定位

无源定位作为现代信息化战场中电子侦察的重要技术, 可以在自身不辐射电磁波的情况下实现对敌方目标的精确定位。以高灵活性、高安全性的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群为接收站, 研究基于到达时差测量的辐射源定位方法。作为高机动平台, UAV集群的位置误差更大, 基于该情况对Chan算法、Taylor算法进行改进, 并提出了一种粒子群泰勒协同的解算方法。与其他方法的定位结果进行对比, 仿真结果表明所提的方法定位精度接近克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound, CRLB), 解决了Taylor算法的初值问题。     

基于线性校正的TOA联合同步与定位算法

针对传统到达时间定位中出现的目标节点与传感器锚节点不同步的问题,提出了一种时钟同步与目标定位联合估计算法。该算法分为两个阶段,首先通过引入辅助变量,根据加权最小二乘准则求出时钟偏差和目标位置的初始值;在此基础上,利用线性校正技术对初始值的偏差进行校正。理论分析和实验结果表明,与传统方法相比,该算法不仅可以得到闭式解,而且在目标位于传感器内部和外部两种情况下都可以逼近克拉美罗下界,具有较高的定位精度。     

基于TOA变化率有偏估计的单通道无源定位

针对相对径向加速度较小时,已有的到达时间(time of arrival, TOA)二次变化率定位方法精度低的问题,提出基于TOA变化率的高精度定位方法。为了提高TOA变化率估计精度,提出忽略径向加速度进行有偏估计的方法;基于有偏的TOA变化率,首先采用牛顿迭代方法,获得目标位置的粗估计,再根据粗定位值近似计算定位偏差,对粗定位进行偏差修正,得到目标位置的高精度估计。理论分析了利用有偏估计进行定位带来的随机误差和定位偏差,以及偏差修正后的定位精度。仿真分析表明,在观测站速度和加速度较小时,本文提出的TOA变化率定位方法精度优于TOA二次变化率定位方法,提出的偏差修正方法可有效降低有偏估计带来的定位偏差,定位精度优于无偏TOA变化率定位方法。     

基于距离测量的双领航AUV间协同导航算法

针对多自主水下航行器(AUV)编队中因领航AUV一时无法借助外部有源位置信息进行实时校准,自身定位误差逐渐增大可能导致的编队解体问题,提出了一种基于距离测量双领航AUV间协同导航算法.在给出领航AUV航位推算误差模型的基础上,首先设计两个领航AUV分别基于忽略对方位置误差的估计自身误差的滤波算法,然后提出其位置误差的分别修正算法,最后通过对位置误差估计的可观测性分析,指出在直线航行条件下两个领航AUV可通过加、减速进行相对机动,保证其可观测性.仿真结果表明:两个领航AUV存在航位推算位置误差的情况下,随着滤波时间增加其定位误差可逐渐趋同,并收敛到其经、纬度定位误差的均值,验证了本文所提协同导航算法的可行性和有效性.