导弹起飞零时测量方法的仿真研究

在采用激光测量导弹起飞零时刻的系统中,关键的问题是要解决抗强背景光干扰和寻求适应背景不断变化的探测技术.为此提出了一种基于激光脉冲编码、相关检测的自适应门限控制方法,并给出了最佳判决门限、信噪比和相关峰动态范围之间的解析表达式.研究了最小探测光功率一定时,信号、噪声的相关峰动态范围K和信噪比对探测概率、虚警概率的影响.仿真实验表明,当相关峰的信噪比为5.803dB,>1.4时,虚警为10-6,检测概率为0.988.     

基于弹载双视场星敏感器求解姿态的几种算法研究

利用弹载星敏感器观测得到的数据,采用三种不同的姿态求解算法,分别计算出了弹体的姿态。通过比较损失函数和处理时间,得出QUEST算法精度高,处理时间短,适用于求解双视场星敏感器的导弹姿态。     

实用的传感器信号识别处理电路

在自动控制系统中，对来自传感器的信号需要正确的检测和识别。本文给出了两个电路，适用于振动、红外、微波、超声波等传感器电路开关（有、无）信号的检测。（１）用一片双Ｄ触发器ＣＭＯＳ４０１３完成信号检测识别如图１所示：Ｕ１∶Ａ接成不可重复触发的单稳电路。当...     

弹载星敏感器像移模型及其仿真分析

星敏感器像移模型是星图运动补偿算法的关键技术,也是动态星模拟算法中的重要组成,它为高分辨率星敏感器的全链路运动模糊的建模仿真提供支撑。首先,借助正态分布的静态星像能量模型,引入星像移速度,得到匀速运动星像的能量分布函数。其次,为了获取星像移速度,研究了两种解算方法:（1） 基于坐标系转换的星像移模型;（2） 基于星光矢量旋转的像移几何模型。最后,建立仿真环境,通过调整积分时间、三个姿态角变化率、发射时间、地点、观星时弹体姿态角等输入参数,可以获取弹载星敏感器在轨运动时观测星像的重要仿真数据:如导航星信息,像移大小、方向,灰度分布,信噪比等。这对星图运动补偿算法的研究和评价都显得十分必要。     

一种改进的凸多边形星图识别算法

提出一种在不依赖于星等的凸多边形算法基础上构造的三角形算法。将像平面上的恒星依据坐标排序生成具有唯一性的凸多边形,以三角形的边角边作为识别特征,按照顶角排序后删除重复的角度和角距来拟和曲线,可以加快搜索查询匹配速度,进而识别出视场中恒星在赤道坐标系中的坐标,识别速度较快,具有较强的鲁棒性。     

星图匹配/惯性组合导航技术研究

为了多次、多点获得星光对惯性基准的误差观测量,采用了能自主识别导航星的星图匹配/惯性方案。以弹体姿态误差与陀螺漂移误差之间的关系为基础,构造了弹体姿态误差与陀螺漂移为状态量的状态方程,建立了CNS/INS组合导航模型。采用Kalman滤波技术,借助误差状态转移矩阵估计了导弹惯性基准的误差和光学陀螺的常值漂移误差。利用Matlab进行了仿真模拟,成功地实现了对导弹惯性基准误差和光学陀螺常值漂移误差的在线分离。     

基于数字图像注入式星图识别跟踪闭环仿真系统

地面外场观星测试和室内动态星模拟器测试是星敏感器姿态测量系统的两种测试方式。由于注入式仿真试验不受核心显示器等关键器件的制约,在有限的条件下也是一种有效的处理方式。星图模拟闭环仿真系统的关键技术是闭环构建和天球星图仿真。将导航星库、数字图像生成器与飞行器运动方程综合处理,控制闭环系统延时,精确仿真目标像素位置,是保证闭环构建逼真度的主要途径;采用天空背景辐射模型仿真,并融入噪声仿真,是保证天球星图仿真逼真度的关键。本文介绍仿真实验系统组成,并就以上两关键技术进行分析、论证。     

基于几何覆盖的导航星视场构造算法

由导航星表构造导航星匹配模式是星图匹配、识别的最关键步骤。为了从根本上能保证星图识别模式的完备性,提出了构造导航星视场的方法。从导航星表中任一颗星开始,依次找到两两角距小于FOV的星,构成1颗星、2颗星…m颗星的全部子集(子集P)。以子集P中心的视轴为基准,取两倍于视场的导航星子集Q(Q包含P)。把Q中的每一颗星投影到星敏感器像平面,形成点列子集Q。视场的构造就可以表述为平面上点集的几何覆盖问题。对每一个子集P来说,先计算其最小覆盖圆,若其半径小于视场在像平面的投影值(R),则计算点列子集Q删除P后的Voronoi图,这样就可求出包含点列子集P的最大空圆;若其半径大于R,则点列子集P为一个导航星视场。给出了由20颗导航星生成的124个视场,并与Monte Carlo 20万次随机生成的视场作了比较。结果证明了该算法是有效的、实用的。     

一种改善小波变换模极大值重构信号的整体变分方法

在小波变换模极大值去噪原理的基础上,通过整体变分法估计模极大值以外、非零值的小波系数,然后经过小波逆变换重构信号.为求解这个极小化问题,采用了改进的次梯度方法.数值计算结果表明:我们提出的方法有效抑制了小波变换中固有的伪Gibbs现象,重构信号的边缘、脉冲位置都十分准确,信噪比也得到明显改善.     

基于BP神经网络的小样本星图识别方法

为解决星敏感器的星图识别算法高实时性和鲁棒性,采用了BP神经网络;根据飞行轨迹精简了导航星及对应的模式,即一个视场中的一幅星图对应一个惟一的导航模式。采用二维Voronoi图计算向平面上最大空圆,构造了完备的圆视场集合;经过反复比较,选择以恒星为顶点能构造包含视场中所有星的凸多边形的导航模式,以其角距和顶角作为识别向量,具有平移和旋转不变性,并以该模式为BP神经网络的训练样本。仿真试验表明：该方法的识别成功率达100%,识别时间小于20ms。