采用天线组阵辅助的连线干涉测量载波相位解模糊

针对航天器初始轨道精度无法满足连线干涉测量（CEI）载波相位解模糊需求的问题,提出了一种采用短基线天线阵辅助的解模糊方法。从理论上分析了载波相位模糊产生的原因以及不同方向角、不同基线长度条件下解模糊对轨道预报精度的最低要求,对具有代表性的1 km短基线天线阵在主站测距加两基线方向角（Rlm）体制下的定位精度进行了仿真,结果表明,方向角越大,该方法的无模糊基线长度扩展能力越强。最后给出了达到最优测角精度的基线长度设置和解模糊流程。     

一种基于深度学习的高轨卫星CEI信号频率估计算法

针对高轨卫星连线干涉测量(Connected Element Interferometry,CEI)信号的高精度频率估计这一难题,建立了CEI中的正弦信号频率估计模型。设计了基于深度学习框架的CEI信号频率估计算法,将算法划分为基于前馈深度神经网络的频率表征模块和基于卷积神经网络的频率计算及估计模块,在此基础上设计了各模块的具体结构和学习训练流程。对于算法的核心模块进行了仿真实验验证,并将所提算法与前人的相关算法进行了比较与分析,证明了该算法的有效性、稳定性和优越性。     

一种基于TDOA的多天线联合测角算法

针对分布式多天线系统中传统测角方法存在测量精度偏低、宽带信号不适用等问题,提出了一种基于时延差（Time Difference of Arrival,TDOA）测量的多天线二维测角算法。该算法基于最小二乘原理,综合利用多基线测量结果进行迭代计算,有效提高了估计精度,且无需解模糊。推导了算法的克拉美罗界(Cramér-Rao Lower Bound,CRLB)与均方根误差表达式,讨论了算法的测角性能。当天线数为7、天线间距100 m、时延估计精度优于10 μs时,测角精度接近CRLB,方位角精度优于3°,俯仰角精度优于4°。算法复杂度适中,能够应用到多天线无源侦察、空间目标跟踪等应用中。     

一种适用于遥测测距信号的新型码跟踪环

遥测测距技术采用再生伪码作为上行链路信号。针对飞行器现有码跟踪环结构复杂、低信噪比条件下环路跟踪性能差的问题,提出了一种新的基于锁相环的码跟踪环结构,推导了环路的信号处理流程。该结构降低了环路实现的复杂度,改善了低信噪比条件下的相位测量精度,仿真进一步验证了方法的有效性和稳定性,较现有方法在信噪比为-10 dB时能提高1.5×10－3个码片的精度,适合遥测测距技术。     

基于加权系数的DTTL遥测测距符号同步算法

遥测测距是美国喷气推进实验室于2010年提出的新型测距方法,其核心思想是将测距信息插入遥测帧中下发,利用一路遥测信号同时完成遥测、测距两种功能,地面站对帧头到达时刻的估计精度直接影响测距精度。针对现有DTTL符号同步算法精度不高的问题,研究了一种基于加权系数的DTTL符号同步算法,通过对每个遥测符号首位、末位采样点进行加权处理再积分的方法,有效提高了符号同步精度,仿真进一步验证了方法的有效性,结果表明该算法在信噪比为-5dB时能达到现有算法理想条件下的性能,均方差约为0.01个遥测符号。     

采用加权叠加结构滤波器组的子带分割与重构系统设计

子带分割与重构系统是天线组阵系统的重要组成部分。针对传统子带分割与重构系统参数设置不灵活的问题,提出了采用加权叠加(Weighted Overlap-Add,WOLA)结构滤波器组实现子带分割与重构的方法,对WOLA结构的分析滤波器组和综合滤波器组进行推导,利用窗函数法设计具有重构特性的原型低通滤波器,并利用Matlab进行仿真。仿真结果表明,采用WOLA结构子带分割与重构系统增强了参数设置的灵活性,当输入信号是理想无噪信号时,重构误差在5×10-3以内,与离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)多相滤波结构相比,系统重构误差减小了一个量级;当输入带噪信号时,重构误差随着信噪比的增加而降低,当信噪比大于20 dB时重构误差回到5×10-3以内,验证了WOLA结构子带分割与重构系统的可行性和良好的重构特性。     

群时延失真对天线组阵合成信噪比的影响分析

为量化分析天线信道间群时延失真分布的差异性对天线组阵合成信噪比的影响,首先建立了天线组阵信道群时延失真分布特性的数学模型,并基于该数学模型,利用分数时延全通滤波器对群时延全通滤波器进行补偿,从而建立了能够准确模拟数学模型群时延分布特性的仿真模型,而后通过理论分析得到了点频和宽带两种信号形式的合成信噪比损失计算公式,最后仿真验证了理论分析的正确性。研究结果表明,天线数越多、带宽越宽、群时延分布差异性越大,合成信噪比损失越大,对于天线数为100,带宽为1GHz的大规模宽带天线组阵,当频带边缘群时延的标准差大于4 ns时,合成信噪比损失大于0.5 dB。      

充氮气调对小麦储藏品质的影响研究

在15℃、25℃和35℃条件下充氮气调储藏小麦,常规储藏为对照,储期为8个月,试验结果表明:温度对小麦储藏品质各指标的影响较明显,如15℃时小麦发芽率稳定在89%左右,而35℃时则降至80%左右.充氮气调储藏对小麦的降落数值影响较大,在15℃时充氮组比常规组高15 s,25℃时基本一致,35℃时充氮组比常规组低14 s,对其他储藏品质指标影响不大.综合来看,低温条件下能较好地保持小麦储藏品质,而充氮气调只有在高温条件下才能表现出一定的优越性.     

伪码信号辅助的CEI载波时延模糊度解算

针对连线干涉测量系统(CEI)在无模型时延或模型时延不准确条件下相位模糊度解算困难的问题,提出了利用伪码测距信号辅助的载波相位模糊解算方法。在测站距离约束下,根据两站所接收伪码信号的相对位置关系计算得到一个时延差作为解载波相位模糊的时延预报值。为了提高解模糊能力,引入了伪码捕获和跟踪的基本方法。仿真分析了不同信噪比下所能达到的最大精度,结果表明在信噪比高于0 dB时,可直接解算S频段的载波相位模糊;在信噪比较低时,可解算宽带群时延的相位模糊。在0dB和-30dB条件下重复试验1 000次,正确率分别达到99.88%和99.91%,证明了算法的有效性。     

密集群目标跟踪的研究进展

随着“无人机蜂群”作战理念的提出,密集群目标成为各国测控、军事专家研究的热点领域。首先给出了群目标的定义并解释了其内涵,同时界定了密集群目标的范畴。通过分析密集群目标跟踪的流程和关键环节,总结并对比分析了密集群目标的分群技术、空间外形估计算法、分离与合并检测模型和目标状态滤波技术的相关研究。最后,结合目前密集群目标跟踪的研究热点,展望了未来密集群目标跟踪的研究方向。