无人机MIMO信道的GBSBCER模型及特性分析

针对无人机MIMO三维单跳同心椭圆环(GBSBCER)信道模型,给出无人机空时频信道相关函数的简要形式,推导了归一化无人机MIMO信道相关矩阵,应用该矩阵分析了天线结构、飞行距离以及散射体分布等参数对无人机MIMO信道矩阵条件数和容量等信道特性参量的影响。仿真表明,通过合理布局天线,调整飞行参数可以提高无人机MIMO通信性能,为实现MIMO技术在无人机通信系统的应用提供理论基础。

基于CR-MIMO的无人机多域联合分集抗干扰方案

针对无人机遥控链路常受到干扰导致其性能下降或失锁,提出了基于认知多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)的无人机遥控链路,结合认知无线电,构建了集时域、频域、空域以及码域于一体的多域联合无人机智能抗干扰体制,包含了时间、频率、空间以及码元等多种分集技术。理论分析以及系统仿真表明,在感知的基础上,频分以及码分可以实现对无人机遥控链路中常见的窄带以及宽带干扰的抑制;MIMO空时分集可以有效对抗遥控链路的自然干扰,从而对无人机抗干扰性能的提升具有实际意义。

面向双观测站定位系统的CCD标定技术

标定是立体视觉测量应用中的关键环节,采用有效的标定方法将获得更加精确的立体视觉测量结果。以双观测站定位系统为研究对象,结合摄像机针孔成像原理,在Zhang平面模板标定基础上进一步改进,实现了单摄像机、双目CCD以及双观测站系统之间的标定。详细阐述了系统坐标转换原理、分布式的参数优化方法以及标定实现过程。试验表明,该标定过程能够精确、有效地获得摄像机参数以及观测站位置关系,为进一步精确定位解算提供了有效的数据支持。

无人机数据链常面临的干扰类型的自动识别

为有针对性地根据不同干扰类型选择正确的抗干扰措施,有必要对无人机数据链所处环境的干扰信号进行分析和分类识别;文章以变换域通信系统(transform domain communication system,TDCS)为载体,对无人机数据链常面临的干扰类型的自动识别进行研究,采用时域、频域、时频联合分析的方法,提出了一组对干信比变化不敏感的特征参数,并利用这组参数提出一种基于决策树理论的干扰分类识别方法,仿真结果表明,该方法能够快速准确地识别出干扰类型,具有很好的鲁棒性,并且在干信比和干噪比在0dB以上时,正确识别率均在90%以上。

高炮校射双站多目标跟踪定位技术研究

针对现有高炮武器系统校射过程中均由人工直接目测偏差进行校射。所导致的校射精度低、时效性差等问题,采用基于计算机立体视觉技术的双目CCD空间交汇测量技术,通过合理配置两部光学二维坐标传感器同时获取目标和弹丸的空间三维坐标,从而计算出所需的空间三维弹目偏差。采用循环帧差和自适应阈值分割实现运动目标自动识别以及跟踪;采用异面直线定位方式实现目标定位。试验表明,系统在目标跟踪以及射击中能够较好地实现弹目偏差量自动获取过程,具有良好的实时性和稳定性,对提高现有高炮武器系统校射精度具有重要的实用价值。

阵列布局对机载MIMO信道容量影响

为进一步提高空地(air-to-ground,ATG)下行通信容量,建立了三维基于散射体分布的空地MIMO单跳同心椭圆环信道模型,结合机载多人多出(multiple input multiple output,MIMO)均匀线阵以及圆阵布局方案,推导了基于阵列结构分量的机载MIMO信道相关矩阵,为通过合理设计机载MIMO天线结构来提升ATG传输速率,分析了阵列结构参数对遍历容量的影响。仿真表明,受ATG远距离通信影响,需要扩大天线间隔来提高MIMO信道容量,且相比于线阵布局,圆阵布局更加适应飞行姿态变化,获得较高的信道容量。

一种基于图像信息的弹目偏差检测系统设计

设计在简单背景的不同光照变化情况下对模拟空中运动目标自动识别跟踪,并实现跟踪过程中对模拟弹丸的检测,求出的弹目方位角、高低角偏差量可以传送到火控计算机处理中心进行校正射击。采用高效的跟踪算法实现对多目标的实时检测识别,同时利用稳定的跟踪平台完成目标的自适应跟踪。文章主要阐述该跟踪控制系统结构以及目标识别跟踪和弹丸检测算法实现过程。试验表明,该系统实现了目标稳定跟踪,并实时给出弹目偏差量,达到预期效果。

基于FPGA的某雷达多功能数字替换板设计

为了提高高技术战争条件下电子装备战场抢修的快捷性、时效性,减少备件携带数量,以某雷达火控计算机中4块数字电路板为背景设计了一种多功能替换版;该替换版以一块FPGA芯片为控制核心,并配以海绵电路区和跳线插座的设计,使得在战场紧急情况下只需更换EPROM存储芯片,并在海绵电路区上焊接相应的集成电路器件以及调整跳线插座来控制信号走向,就可以在短时间内方便快捷地对损坏电路板实施替换;结果证实,该技术可作为一种备用的维修手段,可以在很大程度上提高部队装备战场维修率。

基于叠加扩频的无人机MIMO导频修正MLD抗干扰

针对无人机遥控链路常受干扰的影响导致性能下降甚至失锁,研究将多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)空时分组编码与直扩技术相结合实现对链路常见干扰抑制。提出叠加扩频的方法消除融合技术中存在的多址干扰、对抗窄带干扰并预防欺骗干扰;采用基于噪声子空间投影的简化最大似然译码(maximum likelihood decoding,MLD)抑制自然以及强宽带噪声干扰,通过分析由信道估计误差引起的MLD扰动误差,并利用导频修正来降低信道估计误差对MLD性能影响。理论分析及仿真表明,该方案通信保密性好、鲁棒性强,能够实现对多种干扰的抑制,为未来无人机智能抗干扰的实现提供方案。

DS MIMO系统中叠加扩频及SP联合抗干扰

针对将直扩(direct spread,DS)与收发多天线(multiple input multiple output,MIMO)空时分组编码相结合存在多址干扰,且受到宽带干扰尤其强干扰时性能会恶化,提出一种叠加扩频的方法来消除多址干扰,并利用子空间分解(subspace projection,SP)的方法实现对宽带干扰的抑制,即将信道和接收矩阵投影到干噪子空间中构建等效矩阵进行译码,其中通过简化的最大比合并译码降低了空时分组译码复杂度。理论分析及仿真表明该抗干扰方案能够提高DS抗窄带干扰能力,并实现抗宽带干扰和对多址干扰的完全抑制。

基于OBE理念的无人机运用课程学习评价方式探究

学习评价是课程教学的重要环节,对检验教学效果、提升教学质量、激发学习动力等具有重要作用。针对无人机运用课程学习评价方式单一、标准固化、对象错位等问题,探索基于OBE理念的学习评价方式。分析了基于OBE理念的学习评价的特点和原则,并从广泛开展多样化课中评价、注重能力生成的课终评价、积极探索课内和课外相结合的跟踪评价三方面介绍了具体实施路径,以期为开展可持续的课程教学改革实践、切实提高专业人才培养质量提供参考。

基于改进TD3算法的无人机决策研究

针对无人机在执行打击任务时,对飞行区域的环境掌握甚少、飞行区域大、目标稀疏、火力威胁等相对不确定因素会导致任务的完成度低的问题。本文提出利用双策略网络对双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)进行改进,解决单策略动作波动大问题。针对优质训练样本利用率低导致的收敛速度慢问题,采用优先经验回放机制提高优质样本利用率。使用改进后的TD3算法训练无人机,通过改变偏航角、俯仰角以及速度控制无人机飞行,无人机在三维环境中完成抵近打击任务并规避威胁。实验结果表明,改进后的算法相比于传统TD3算法,算法收敛的速度更快,无人机的任务完成度可相对提高15%。

一种基于无人机MIMO信道的容量分析方法

针对无人机通信环境特点以及多天线系统(Multi-Input Multi-Output,MIMO),建立了具有直射、反射以及散射分量的无人机MIMO三维GBSBCM信道模型,给出了无人机空时频信道相关函数的简要形式;采用信道矩阵分解、信道系数归一化的方法,推导了无人机的MIMO信道相关矩阵的计算方法;根据信道相关矩阵中参数定量分析法,仿真分析了在发射端信道未知条件下的多天线间隔对无人机MIMO信道容量的影响。通过容量的影响分析,对无人机MIMO天线间隔的合理配置具有一定的理论参考价值和实际应用价值。

姿态变化对无人机MIMO信道容量的影响

考虑无人机多天线通信需求,在无人机上以圆阵方式布置4元天线。为分析无人机多入多出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)通信系统,建立了统一的坐标系,并构建了基于四发两收的无人机MIMO三维GBSBCM信道模型,采用信道矩阵分解、信道系数归一化的方法,推导了无人机的MIMO平均信道相关矩阵。仿真分析了无人机姿态变化参数对无人机MIMO信道容量的影响,对合理调整无人机姿态参数来提高无人机MIMO通信容量提供理论参考。

多径信道下解调加权分数傅里叶变换加密的混沌直扩信号

为了在多径信道下解调加权分数傅里叶变换加密的混沌直扩(WFRFT-CD3S)信号,该文提出一种广义信道差分解调算法。在WFRFT-CD3S系统的发射端先对信息码进行差分调制,接收端将差分码与信道的乘积视为广义信道,并通过本地扩频序列构建频域匹配滤波器以估计广义信道冲击响应。接收端通过解差分广义信道冲击响应的估计值来合并各径能量并恢复信息码。对所提算法的误码率进行了理论分析,数值仿真验证了理论分析结果。数值仿真结果表明提出的解调算法可以在低信噪比下解调多径WFRFT-CD3S信号,保证了WFRFT-CD3S系统抗能量检测的能力。

基于自适应感知的OFDM宽带测控抗干扰方法

针对正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing,OFDM)宽带测控中难以有效对抗干扰的问题,提出多门限的快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)和小波包联合自适应频谱感知来实现宽带OFDM频谱重构抗干扰。该方法首先通过固定双门限FFT能量感知进行带宽内高干噪比干扰初检测,然后通过自适应小波包频谱感知实现剩余低干噪比频宽内的干扰检测,最后根据频谱感知结果,对OFDM宽带测控系统的频谱进行重构,实现干扰规避。实验结果表明,感知算法方法具有较好的干扰检测性能,并能够实现OFDM宽带测控系统的有效抗干扰。

军校任职教育线上与课堂互融适应性教学探究

针对当前军校任职教育采用传统课堂教学模式存在教学效率不高、学为主体的教学目标不明显的问题,结合线上教学的优势特点和任职教育的培养需求,探索研究在任职教育中采用线上教学与课堂教学互融的形式,并提出互融适应性的教学实践方式来提高教学质量,对军校任职教育改革创新实践具有一定的参考价值。

特征融合与尺度自适应的核相关滤波目标跟踪

为解决传统核相关滤波跟踪算法存在目标尺度变化、快速运动、运动模糊等问题,提出一种基于核相关滤波的特征融合与尺度自适应的目标跟踪算法。通过融合颜色直方图特征与尺度金字塔特征,采用基于互信息的自适应主成分分析进行特征降维,利用一种基于BRISK特征的目标尺度估计方法估计目标的尺度变化。采用OTB标准数据集对算法进行验证,实验结果表明,该算法对于目标尺度变化、运动模糊等问题的鲁棒性较高,跟踪性能优于对比算法,跟踪速度满足实时性的要求。

自适应上下文感知相关滤波目标跟踪

针对传统相关滤波目标跟踪算法在目标快速运动、遮挡、复杂背景等情况下跟踪精度低的问题,提出了一种自适应上下文感知的相关滤波目标跟踪算法。在相关滤波算法框架的基础上,重点针对循环移位带来的边界效应与固定学习率进行改进:首先,在分类器训练阶段提出一种基于响应图极值的自适应采样策略加入上下文信息;然后,采用了一种分段学习率调整策略使算法更好地适应目标变化;最后,在标准数据集上验证了算法的性能。实验结果表明,提出的算法提高了DCF与SAMF算法的跟踪精度,不仅在目标快速运动、遮挡、复杂背景等情况下鲁棒性较好,而且还能作为一种框架集成到大部分相关滤波类算法中。

基于DEKF联合估计的CD3S信号解调算法

针对实值混沌直接序列扩频(chaotic direct sequence spread spectrum,CD3S)信号同步难、解调难的问题,利用混沌码同步与信息码解调间的关联性,提出了一种基于双扩展卡尔曼滤波联合估计的CD3S信号解调算法。算法采用双扩展卡尔曼滤波结构,交替进行混沌码估计与信息码估计,通过联合估计完成混沌扩频码同步,并实现信息码的解调。考虑到信息码状态相互独立造成的卡尔曼增益退化问题,算法改进了信息码估计时的卡尔曼增益计算方法。仿真结果表明,该算法可以实现CD3S信号的正确解调,改进卡尔曼增益解调可以有效改善CD3S系统的误码性能。