基于“北斗”差分的双基SAR高精度时频同步方法

为了满足分布式平台协同探测和双基地合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标成像对时频同步的高精度应用需求,提出了一种基于“北斗”导航卫星观测单差的时频同步方法。该方法基于伪距单差计算得到平台间的相对钟差,并通过载波相位观测单差的前后历元差消除单差整周模糊度,计算得到相对频率误差。静态实测和动态模拟测试结果表明,该方法可以实现固定时间同步误差优于5 ns,线性时间同步误差优于2×10^(-3)ns/s,二次时间同步误差优于10^(-6)ns/s^(2),固定频率同步误差优于0.01 Hz,线性频率同步误差优于10^(-5)Hz/s的精度,满足实际工程应用的要求。在该时频同步方法的基础上,开展了双基SAR目标成像质量仿真分析,验证了算法的可用性,可以保证分布式协同系统的动态、实时和高精度时频同步应用。

战术数据链空时联合抗干扰技术

针对战术数据链在复杂电磁环境下性能受限的问题,提出基于非标准构型阵列天线的战术数据链空时联合抗干扰技术。该技术在常规导向矢量获取方法失效时,通过设计引导信号,结合盲自适应抗干扰算法进行干扰信号的抑制和引导信号的重构,实现对干扰方向调零抑制并保持通信信号的正常接收。仿真结果表明,通信信号经过空时联合抗干扰处理后,在干扰方向形成的零陷超过-30 dB,大大抑制了干扰方向的信号,保存了信号方向的信号。

粗糙归整映射与整周模糊度解算

在分析传统的基于GNSS载波相位测量模型对整周模糊度解算的一般规律后,得出一般归整映射的性质,进而提出粗糙归整映射理论,用来解决整周模糊度浮点解归整问题,提高了整周模糊度的搜索效率,一定程度上解决了载波相位实时测量的技术难题。

变粒度搜索算法与整周模糊度解算

LAMBDA方法应用于GNSS单频单点载波相位定位时,其整周模糊度的搜索域过大,解算速度过慢,制约了单频单点精确定位技术的应用。针对这一问题,结合粗糙整数映射理论,提出变粒度搜索算法,通过改善整周模糊度搜索区域的拓扑结构,并采用有粒度的粗糙整数作为搜索单元,可有效提高搜索效率。仿真结果表明,基本实现了单频单点载波相位准实时定位。

复杂电磁环境下北斗干扰源的协同定位技术

针对于复杂电磁环境下对北斗干扰源的定位需求,提出利用到达时间差TDOA和到达频率差FDOA的协同定位方法,建立干扰源协同定位算法的数学模型,进行迭代求解和结果评估,分析定位算法的克拉美劳下界。仿真结果表明,该方法具有较好的定位精度和算法性能。

GNSS载波相位相对定位的线性化模型误差分析

为了解决传统的载波相位差分方程线性化模型在中长基线存在精度降低的问题,本文提出了一种基于线性插值的改进载波相位差分方程线性化模型,并对改进模型与传统模型的线性化误差进行了定量分析。推导了能在工程应用中简单实现的改进差分方程,并将差分基线长度作为变量进行误差精度的计算仿真,以定量对比的方式分析本文改进的线性化模型和传统线性化模型的精度。仿真结果表明,当基线距离小于40km时,传统线性化模型的误差最大为40m,改进后的线性化模型的误差最大为4cm,改进模型的误差精度仍在厘米级测量精度要求内;当基线距离超过40km时,本文提出的线性化模型的假设条件将不再满足。该研究对提高卫星导航系统的精度具有重要意义。

软件可靠性组合预测模型研究

根据灰色模型、谐波分析和时间序列分析理论,对软件测试阶段的失效数据构成的时间序列进行分析,得到软件可靠性组合预测模型。结合实际数据,给出了具体的实现方法。数据试验结果表明,与单一时间序列预测模型相比,该模型具有较高的预测精度和很好的模型适应性。

几何精度因子改进算法研究

提出了一种快速计算几何精度因子(GDOP)的改进算法。该算法基于矩阵的QR分解,避免了由于传统算法在计算量和存储量较大导致定位解算实时性降低的问题;进一步分析了水平精度因子(HDOP)以及高程精度因子(VDOP)之间的关系,得出它们的数学表达式和新的计算方法。通过与传统方法比较,本文提出的改进算法在计算GDOP值时,数值稳定性更好、计算复杂度更低、计算效率更高。

GPS定位误差分析和建模

提出一种GPS定位误差序列建模的新方法。该方法首先利用多点平均方法提取误差序列的趋势项;然后利用样本周期图拟合周期项;最后对去掉趋势项和周期项的平稳随机序列进行分析,从而得到了GPS定位误差序列的组合预测模型。组合模型融合了各种基本建模方法的特色与优势,弥补了单个基本模型的缺陷与不足,有效提高了定位误差序列的预测准确度。利用实测数据,验证了方法的可行性与有效性。

基于时间序列分析的网络流量预测模型研究

通过对网络流量数据作为时间序列进行小波变换建模,应用于未来时间的网络流量数据预测。首先对流量数据序列进行多尺度分解,对分解到不同尺度上的数据分别利用不同的时间序列模型进行分析,然后进行预测数据的折衷处理,得到网络流量多尺度预测模型。仿真结果表明与单一应用RBF神经网络的时间序列预测模型相比,该模型预测效果良好,具有较高的预测精度和很好的模型适应性。

导航卫星阵列天线的快速现场系统校准算法

阵列天线接收处理全球卫星导航信号时,由于天线和射频前端的非理想性,会在不同方向卫星信号中引入不同的载波相位偏差,从而破坏卫星导航接收机距离观测量准确性。针对此问题,提出了一种易实现的卫星导航阵列天线的快速现场系统校准算法。校准过程分为通道校准和天线校准:通过开机和周期进行的通道校准实现阵列天线接收射频前端的通道响应测量;通过与接收处理不同卫星基带数据的数字接收机配合,实现阵列天线的现场阵列流形矢量校准。仿真验证了所提校准算法的正确性和有效性。

利用Kalman滤波修正卫星导航差分RTK定位坐标

卫星导航差分RTK(Real Time Kinematic)定位方法的定位精度极易受到载波相位整周模糊度固定算法的影响,在模糊度固定失败的情况下,差分RTK定位将出现大幅偏差。针对该问题,基于Jerk模型提出了一种利用Kalman滤波修正差分RTK定位坐标的方法。在传统Jerk模型基础上,将卫星导航系统输出的载体运动速度信息引入状态空间模型的观测方程。基于扩展状态空间模型,利用Kalman滤波器实时修正载体的位置坐标。半实物仿真表明,所提方法能大幅改善卫星导航差分RTK定位精度。

阵列抗干扰高精度“北斗”接收机设计

为了解决在干扰环境下并行实现阵列天线抗干扰和高精度载波相位差分定位的问题,设计了一款阵列抗干扰高精度“北斗”接收机,重点突破了稳相数字波束形成技术、阵列天线校准技术、射频前端通道校准技术,有效解决了由于波束形成算法、天线阵面幅相差异以及射频通道幅相差异引起的载波相位中心跳变问题。通过外场试验验证,所研制的阵列抗干扰高精度“北斗”接收机可在干信比80 dB的条件下完成高精度载波相位差分相对定位,定位精度优于2 cm。

盲信号分离自适应算法研究

盲信号分离是信号处理领域的一个重要问题.其目的是当满足一定假设条件后,根据观测到的混合信号还原分离出若干原始信号.阐述了盲信号分离的模型和原理,分析了几种RLS和LMS盲信号分离自适应算法的性能,并对上述算法进行了仿真比较.仿真结果表明RLS算法比LMS算法收敛速度快,但LMS比RLS稳定性好.

一种新颖的无人机编队拓扑形成与信道接入机制

针对全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)高精度相对定位的无人机编队飞行应用中的信息交互与通信时延问题,首先优化设计了编队飞行网络拓扑,实现所有成员的信息交互且通信代价最小;其次,基于优化设计的网络,提出一种新的通信信道接入机制;最后对16机编队飞行场景进行了仿真分析,评估通信网络及相对定位性能。结果表明,编队成员端到端通信时延小于20 ms,且当通信与载波相位差分处理的总时延小于相对位置感知时间间隔时,相对位置感知精度可达到亚分米级,且感知误差与时延和载体运动状态相关。

基于可变视场角的空中加油锥套位姿精确测量方法

针对无人机自主空中加油近距视觉高精度导航问题,提出了一种基于可变视场角的空中加油锥套相对位置和姿态精确测量方法。首先构建了由多组不同固定视场角相机组成的双目视觉测量系统,提出了基于非线性滞环特性的相机组切换策略,有效克服了随着距离增加锥套目标在相机图像中比例逐渐减小而导致测量精度降低的问题。在此基础上,使用深度学习YOLO v2算法对首帧图像进行检测与识别,截取感兴趣区域(ROI)并进行图像处理,提取标志灯质心坐标。然后根据双目视觉原理进行三维重建,以计算出标志灯的空间位置。最后根据解析几何关系解算得到锥套相对相机的位置和姿态信息。空中加油对接过程视景仿真和地面实物试验表明,本方法在设定的测量范围内均能达到较高的相对位置和姿态测量精度,且满足实时性要求。