阵列幅相误差条件下的目标方位估计

本文研究了一种改进的MUSIC法，可在一定阵列幅相误差条件下对多目标实现高分辨方位估计，有效地改善了原算法的参数估计性能，具有稳健性高、适用范围广以及工程实现简单等特点，通过大量的计算机仿真和水池实验表明，该方法具有较好的多目标分辨能力和方位估计精度，工程应用前景良好。     

压差式矢量水听器方位估计中的干扰抵消

矢量水听器由于能获取声场中标量（声压）和矢量（振速）信息，因此单个的矢量水听器就可实现目标方位估计。单个矢量水听器是利用信号的声压和质点振速之间相关性进行信号方位估计，但是当存在干扰，并且干扰和信号之间相关时，如果对运用能量流进行方位估计的方法不加改进，则会出现很大的误差，甚至出现错误的估计。本文提出一种存在已知噪声干扰情况下的干扰抵消方法，并针对该方法进行了仿真试验，最后运用湖试数据进行了验证。结果表明，该方法能有效地减弱相千千柑对信号的影响，实现对信号的方位估计。     

方位伺服系统扭转振动固有频率的分析

本文阐述了伺服系统结构设计中估算系统固有频率的必要性,介绍了一种分析和计算经纬仪方位伺服系统扭转振动固有频率的方法。     

单幅圆条纹相位展开光刻对准研究

针对光刻对准中产生的单幅封闭干涉条纹经相位解析后获得的包裹相位,提出在极坐标系对其进行相位展开进而获得对准偏移量的方法.该方法首先将对准过程中两圆光栅相对移动产生条纹的相位分布从直角坐标系转换到极坐标系;其次分析在极坐标系下对准偏移量与相位参量的关系;最后通过取不同径向半径获得初始相位振幅与相位延迟进而求取对准偏移量.数值模拟与实验验证该方法的可行性并与传统的最小二乘与路径跟踪相位展开方法进行了对比分析.结果表明该方法对包裹相位进行展开进而达到几十纳米量级的高准确度对准,具有很强的适应性.     

一种用于天线跟踪稳定平台的SINS转动基座初始对准方法(英文)

提出一种应用于天线跟踪稳定平台的捷联惯导转动基座初始对准方法。首先对卫星天线跟踪稳定平台的结构进行分析,得出在不改变系统现有硬件结构条件下,可充分利用天线跟踪稳定平台的结构特点进行转动基座初始对准的结论;建立完整的捷联惯导旋转基座初始对准数学模型,并采用奇异值分解法分析捷联惯导转动基座初始对准的可观测性。实验结果表明,该方法初始对准中系统可观测矩阵的最小奇异值比静基座初始对准可观测矩阵最小奇异值大一个多数量级,能提高捷联惯导系统的可观测性,并能有效地提高姿态角尤其是航向角的对准精度,为提高通信卫星天线跟踪稳定平台的性能提供了有价值的参考。     

基于纯方位的浅海距离特征量解算分析

目标辐射噪声的LOFAR图中的干涉条纹包含了目标的运动参数和环境信息。当LOFAR图中的干涉条纹模糊或缺失时,其中的目标距离信息将无法提取。对于匀速直线运动的声源目标,仅利用方位信息,通过构造距离特征量和目标方位的关系模型,给出了一种浅海估计距离特征量的补充方法。浅海数值仿真和实验验证表明了该方法的可行性和有效性。     

单矢量水听器估计目标方位的方法与实验

为评估基于单矢量水听器的方位估计能力,在黄海海域对矢量水听器进行实验。矢量水听器吊放于接收船尾部,采用平均声强器和复声强器方位估计方法,并提出以概率密度值最大的方位角作为目标方位估计值的具体处理准则,对恒定方向、匀速行驶的目标船方位进行估计,并求出两种方法的方位估计误差。结果表明,水听器布放深度10 m时,对正横距离为0.42 km的航速10 kn的目标船,平均声强器方法的水平方位角估计误差18°,极角估计误差为5°,可以在离目标船最远1.17 km处估计其方位;复声强法的水平方位角估计误差为13°,极角估计误差为8°,可以在离目标船最远2.35 km处估计其方位。在有接收船的噪声干扰情况下,复声强器比平均声强器方法估计的方位更准确,可以对更远处的噪声源进行方位估计。     

基于EKF的水下LD通信精对准控制算法

高速激光通信中接收机与光斑中心很难处于精对准状态,导致水下光通信链路难以稳定建立.首先采用蒙特卡洛仿真统计法分析激光光子在海水中传输的接收光强分布规律,再通过实验对接收端的光斑图像进行采样分析,利用曲线拟合得到接收器位置与接收光强的关系.仿真与实验结果表明:光束经过25 m的水下传输,接收光强分布仍近似为高斯分布.采用非线性估计算法(扩展卡尔曼滤波)与基本状态控制反馈理论,根据接收光强度估计接收器当前位置与最大光强处的距离,通过反馈算法实现接收端与光斑中心的主动跟踪对准.算法仿真结果显示,接收端对准误差在2 mm以下,稳定后接收效率超过98%.     

自抗扰控制技术在捷联惯导动基座初始对准中的应用研究

提出并设计了应用自抗扰控制技术(ADRC)的捷联惯性系统动基座初始对准方案。通过数字仿真，将卡尔曼滤波与自抗扰控制的性能进行了详细的比较，证明该方法具有对准时间快，精度高，抗干扰能力强等特点。     

基于新型滤波器-HABF的SINS传递对准仿真

传统动基座传递对准主要采用扩展卡尔曼滤波技术。但在动基座传递对准的非线性、非高斯条件下,这种基于模型线性化和高斯假设的滤波方法在估计系统状态及其方差时误差较大且可能发散。混合退火粒子滤波针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法。在滤波算法中,用状态参数分解和退火系数来产生重要性概率密度函数,此概率密度函数综合考虑了转移先验、似然、噪声的统计特性以及最新的观察数据,因此更接近于系统状态的后验概率。实验仿真结果表明,这种基于混合退火粒子滤波器不仅比扩展卡尔曼滤波提高了传递对准的精度,而且又比传统的粒子算法减少了时间。