ADS-B信号交织概率仿真与分析

ADS-B技术自应用之初就面临与二次雷达应答信号的同频交织问题.针对ADS-B信号交织概率估计问题,在假定ADS-B信号与二次雷达应答信号在单位时间内随机到达某ADS-B地面接收站的条件下,通过仿真得到ADS-B信号交织概率的数值解.在适应离散随机事件求解概率问题的经典泊松分布和二项分布数学模型的框架下对数值解进行分析,得到两种数学模型中关键参数的表达式,并相互印证其正确性,从而获得基于数学模型的ADS-B信号交织概率的估计算法.     

基于OFDM信号的无线电定位系统研究

针对NLOS(非视距)环境下高精度定位,给出了基于OFDM(正交频分复用)信号的无线电定位方法,利用现有的并非专门为定位设计的无线电信号进行定位。建立了OFDM无线电定位模型,分析了OFDM信号结构,给出了基于TDOA(波达时间差)定位方法。采用特征相关法进行符号边界、采样序列和符号序列偏移计算,通过仿真验证了本文方法的有效性,尤其是均值特征相关法在信噪比为-5dB时也可获得精确的TDOA测量。     

EDA技术课程案例化教学改革探索

为提高应用型本科院校电子信息工程专业学生对理论知识的应用能力,在EDA技术课程中,以网络数据透传实验为案例,引入案例化教学方法。基于光链路的网络数据透传实验的主要实验内容包括在FPGA上实现PHY芯片数据的并串与串并转换、数字信号的调制与解调、以及光信号的收发等。经过该项目的实践,能够加深学生对网络模型和通信理论的理解,并提高对FPGA开发软件的应用能力,能使学生具备解决实际工程问题的能力,教学目标符合工程教育理念。     

一种基于广义互信息的图像配准算法

互信息作为图像配准中的相关度矩阵有着广泛的应用,通常采用的是基于Shannon熵的互信息。采用一个广义的信息熵——Renyi熵,提出了一种基于广义互信息的图像配准方法。在全局搜索阶段,采用q取较小值的Renyi熵,此时,Renyi熵可以消除局部极值,再通过局部优化方法对当前的局部最优解进行局部寻优,以找到全局最优解;在局部优化阶段,使用基于q→1时的Renyi熵的归一化互信息测度作为目标函数。实验结果表明:相对于归一化互信息图像配准算法,基于Renyi熵的互信息配准算法有良好的配准效果,且提高了配准速度。     

基于多传感器融合的双轮差速机器人定位研究

针对单一传感器有一定的误差与使用场景限制的问题,往往需要通过融合滤波技术对多传感器的测量信息进行优势互补。为改善由惯性姿态测量单元(Inertial measurement unit, IMU)与轮式里程计（Wheel Odometry）组成的航迹推算（Dead Reckoning, DR）长期使用时产生不可忽略的积分误差,以及全球定位系统（Global Positioning System, GPS）在遇到信号被遮挡或者干扰的情况下将无法正常工作等情况所引起的问题,本研究结合GPS、IMU、轮式里程计三种传感器对双轮差速机器人进行定位,以起到互补的作用,使其能够适应更加多样化的环境;同时,我们定时使用GPS模块对DR推算位置信息进行修正,并比较IMU互补滤波解算法与DMP解算法,选取效果更好的方案获取机器人欧拉角,最后使用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filtering, EKF)算法对传感器数据进行融合处理,得到机器人的最优定位。结果表明,在采用了多传感器融合的方案之后,机器人的定位精确度较之只有单一传感器的方案有了显著的提升。     

磁控小卫星编队飞行的非线性控制

磁控小卫星编队飞行利用磁力和磁力矩对编队小卫星进行位姿调控,不受星载燃料的限制,同时还避免了由推进器羽流造成的光学干扰和精密设备污染。基于磁力研究编队小卫星的相对运动控制问题,介绍了编队卫星的磁力模型和相对运动模型,采用饱和函数方法给出了非线性控制律,利用李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的稳定性,最后,利用该方法对两星编队磁力控制进行仿真验证,结果表明：完全依靠电磁力编队卫星是可控的。     

基于电磁波散射方向性的ADS-B信号解交织

作为实现广播式自动相关监视的主要技术之一,1090ES信号在目标监视领域得到广泛应用.但随着民航飞行量的增加,它与二次雷达应答信号的同频交织问题日益严重.为了降低ADS-B地面站对1090ES信号误码和漏检概率,提出了利用电磁波散射的方向性,从空间域上实现交织信号分离的技术.利用有限元差分时域法,对双介质圆形散射体进行散射电磁场仿真,由散射场的方向分布可得,两个入射角相近的电磁波信号经过散射以后其行进方向发生较大变化,从而实现交织信号空间上的分离.     

航天器交会对接位姿测量最优估计

航天器间的相对位姿确定是航天器编队飞行、交会与对接、捕获与维护等重大航天任务的关键技术之一．基于图像信息的相对位置与姿态的确定是解决航天器相对位置与姿态确定问题的有效方法．本文中采用四元数来描述航天器相对姿态,建立目标航天器的特征光标点的物理坐标和对应的图像点图像坐标之间的数学模型,并利用信赖域算法求解该非线性优化问题．仿真结果表明了该算法的有效性和可靠性,证明该算法能够满足交会对接航天器之间位置与姿态的测量精度的要求．     

基于 Mahony-EKF 的无人机姿态解算算法

针对微惯性测量单元精度低和传统姿态解算方法误差较大,提出一种 Mahony 和扩展卡尔曼滤波(EKF)融合的姿态解 算算法。 首先通过 Mahony 滤波器融合陀螺仪、加速度计和磁力计数据,解算得到初步姿态四元数。 再以 Mahony 滤波器的姿态 四元数作为 EKF 的量测值,根据非重力加速度的大小,自适应正相关调节量测噪声协方差矩阵;根据陀螺仪测量的角速度信息 建立 EKF 状态方程。 最终经过 EKF 滤波后,获取无人机姿态的估计。 经过仿真实验验证,融合算法解算静态姿态角误差小于 0. 1°,解算动态姿态角误差小于 1°,均优于互补滤波算法和改进 EKF 算法。 融合算法能有效抑制陀螺仪漂移误差,滤除加速度 计测量值混有的高频噪声和抑制非重力加速度的干扰,提高姿态解算精度。