基于极化电磁波的飞行器姿态角估计新方法

提出使用单矢量传感器进行飞行器姿态角估计的新方法,安装在飞行器平台的单电磁 矢量传感器接收来自基站的极化电磁波信号,用MUSIC算法进行信号DOA和极化参数估计,得 到机体坐标系到地理坐标系的转换矩阵即飞行器姿态矩阵,最终估计飞行器姿态角。Matlab 仿真验证了该方法的有效性,姿态角估计误差在15°内,满足飞行器控制的要求。     

基于单矢量传感器的信号多参数估计方法

提出了一种基于单电磁矢量传感器(VS)的信号频率、波达方向(DOA)和极化参数的联合估计方法.VS能同时接收横电磁波的三个电场和三个磁场分量,通过处理可以得到隐含在电磁场信息中的信号DOA.为简化系统构成的复杂度,使用了欠采样技术,同时给出了相应的频率解模糊方法,最后通过仿真实验验证了算法的有效性.     

基于信号极化三维平稳性的飞行器姿态估计

以电磁波为参照的飞行器姿态测量研究,可弥补空间参照物缺乏,丰富姿态测量手段。利用3个正交电(磁)场传感器接收电磁波三维电(磁)信号,测量运动平台姿态。该方法根据姿态参数估计的CRB(克拉美—罗界)是否为有限值,判断该环境电磁波信号能否用于运动平台姿态测量;根据基准姿态与实时姿态互相关矩阵变化,估计得到实时天线坐标系到基准天线坐标系的转换矩阵,据此将实时姿态坐标系下的运动平台姿态,转换到基准姿态坐标系下,再转换到地理坐标系下,完成运动平台姿态感知。电磁波信号可以为独立或相干信号,波达方向和极化状态任意,可不受多径效应困扰。仿真试验表明该方法稳定有效。     

基于三维波结构向量的飞行器姿态快速估计

飞行器姿态测量的主要参照为重力和地磁场,其在高加速度环境中的缺点难以克服.将电磁波三维结构向量作为飞行器姿态测量的参照,根据机载电磁矢量接收阵列的姿态与接收电磁信号的变化关系建立导向矢量.通过MUSIC算法三维搜索飞行器姿态参数使得信号空间谱最大化,实现飞行器平台姿态估计.针对MUSIC算法计算量过大导致姿态估计较慢的...     

基于测控电磁波极化特征信息的飞行器姿态估计

该文应用正交解耦的姿态参数信号模型描述极化电磁波的3 维波结构,将最大似然估计和MUSIC 算法推广应用于部分极化波参数估计,利用极化电磁波传递信号基站标定的姿态基准信息。飞行器通过单电磁矢量传感器接收并处理信号,确定电磁波结构向量,计算得到地理坐标系下的飞行器姿态。此方法有别于需多点测量的三角计算法,只需一个地面基站信号和运动平台上单一接收点,就可实现姿态感知,可替代姿态导航仪和航向导航仪。该文介绍了运动平台姿态估计算法,为工程应用提供技术支持。      

基于单电磁矢量传感器的MUSIC联合参数估计方法

在有电磁波信息链的条件下,飞行器通过单电磁矢量传感器接收来自基站的完全极化电磁波信号,并对该信号进行处理获得电磁波的波达角和极化角.本文提出了一种新的基于电磁矢量传感器的MUSIC极化-空城联合谱估计方法,此方法将极化空域导向矢量分解成矩阵旋转秉积的形式,并将其作进一步的演化成矩阵生成元的形式.最后用仿真验证了算法的有效性.     

基于三分量电磁矢量传感器的波达角和极化参数估计

针对传统的降维四元数旋转不变子空间算法(Dimension Reduction Quaternion Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, DRQ-ESPRIT)存在“四元数模型相干”和孔径损失问题, 改进了DRQ-ESPRIT算法, 并提出了伪虚拟对称扩展孔径四元数旋转不变子空间算法(Fake Virtual Symmetrical Aperture Expansion Quaternion Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, FVSAEQ-ESPRIT).所提算法通过修正极化角度域导向矢量和阵元空间相移矢量的乘法顺序, 解决了“四元数模型相干”问题, 并利用导向矢量的虚拟对称操作和Khatri-Rao子空间方法, 增加了极化敏感阵列的自由度, 提高了波达角(Direction of Arrival, DOA)和极化参数的估计精度.最后, 仿真实验验证了所提算法的有效性.     

动态倾斜校准传感器的姿态角补偿优化算法

姿态角补偿的优化算法在动态倾斜校准传感器的输出运算模型中有着重要作用,算法的优劣直接关系到测量精度和输出的实时特性。文中利用在圆锥运动条件下,具有相同时间间隔的两个角增量的叉乘,对圆锥补偿的贡献相等的特点,设计了一种捷联系统姿态算法,在圆锥补偿获得相同精度的情况下,此算法的计算量较少。同时,利用此特点,推导出利用前一圆锥补偿周期的角增量进行圆锥补偿的算法,缩短了运算时间、提高了补偿精度。     

基于矢量传感器阵列的信号多参数估计方法

本文提出了一种基于非均匀L形矢量传感器（Vector-Sensor,VS）阵列的横平面电磁波信号频率、二维波达方向（2-D DOA）和极化参数估计的方法.为降低系统实现复杂度,文中采用了对信号欠Nyquist采样.为了降低不同频率信号在传感器间的互耦,阵列中各VS稀疏排布,同时,空间参数的估计精度也得到相应的提高.最后通过数值仿真验证了本文算法的有效性.     

基于矢量传感器的扩展孔径双基地MIMO雷达多目标定位算法

该文研究基于电磁矢量传感器的扩展孔径多输入多输出(MIMO)雷达多目标定位算法。提出了一种新型MIMO雷达系统,发射阵列采用常规阵元,而接收阵列采用电磁矢量传感器,且传感器间距大于半波长。算法首先采用ESPRIT算法获得目标波达角(DOA)高精度模糊估计,随后利用矢量传感器的内在结构特点结合子空间旋转不变性获得目标DOA低精度无模糊估计进行解模糊,从而得到目标高精度DOA估计。最后利用已知DOA信息,采用1维MUSIC算法获得目标波离角(DOD)高精度估计。与已有算法相比,该算法大大提高了MIMO雷达的目标定位精度,且无需配对和2维搜索,具有较低的运算量。仿真结果证明了所提算法的有效性,其估计精度与CRB界接近。     

利用电磁矢量传感器估计分布源三维到达角

本文通过“分布源是在一定空间分布的多个点源信号的叠加”的认识，首次提出了电磁矢量传感器的分布源模型，给出了理论表达式和一阶近似表达式，分析了单个电磁矢量传感器的分布源模型的可辨识性问题。为减少搜索空间维数，提出了只搜索角度和极化空间的算法，甚至只搜索角度空间的算法。仿真证实了本文分析的有效性。     

基于单电磁矢量传感器的多参数联合估计

利用电磁矢量传感器来实现信号多参数的联合估计是近年来信号处理领域的一种新的方法和途径。基于单个电磁矢量传感器通过构造两组具有固定时延的接收数据,利用TLSESPRIT算法和矢量叉积相结合实现了多参数的联合估计,参数自动完成配对,可以最多同时估计5个不相关的信号,且空间到达角、极化参数的估计和信号频率的估计是两个相互独立的过程互不影响,与利用极化敏感阵列进行参数估计相比计算量小,并通过计算机仿真验证了此方法的有效性。     

姿态角测试研究

研究飞行体姿态角测试技术,提出了一种姿态角测试方法,给出了可行的实现方案和实测曲线,用卡尔丹角结合测试曲线对被测体姿态进行了分析.通过实际测试,证明了该测试方法原理可行.     

姿态角测试研究

研究飞行体姿态角测试技术,提出了一种姿态角测试方法,给出了可行的实现方案和实测曲线,用卡尔丹角结合测试曲线对被测体姿态进行了分析。通过实际测试,证明了该测试方法原理可行。     

基于MEMS传感器的微飞行器姿态理论与实验研究

为了得到基于微机电系统(MEMS)运动传感器的微飞行器的姿态角的输出,该文从理论和实验角度进行了全面分析。首先基于MEMS运动传感器的加速度计与磁力计理论计算了微飞行器的初始姿态及其最大误差范围,然后基于MEMS运动传感器的陀螺仪计利用时间序列自回归滑动平均模型(ARMA)分析方法对原始角速度进行误差建模,并利用卡尔曼滤波进行误差补偿,并通过积分法到更高精确度的姿态角度的算法,最后利用转台实验对其进行验证。通过该算法,对于任何MEMS九轴传感器,由实验确定相应的参数后,即可得到该传感器更高精确度的姿态角的输出。     

基于MARG传感器的头部姿态解算方法研究

针对头盔显示器(HMD)的头部姿态检测系统中单一传感器进行头部姿态解算准确度低、精度粗略的问题,提出了一种基于MARG传感器的头部姿态解算方法。将互补滤波与PI算法相结合估算陀螺仪的漂移误差,再通过扩展卡尔曼滤波(EKF)实现姿态数据融合。设计了由CC1310、陀螺仪、加速度计和磁强计组成的头部姿态检测单元进行测试实验。与单独的EKF对比,结果表明,这种算法对陀螺仪自身的漂移和加速度计噪声有抑制作用,提高了头部姿态解算的精度和稳定性。     

电磁矢量传感器及其阵列累量域虚拟导向矢量的线性无关度

通过研究多个导向矢量之间的线性无关性讨论电磁矢量传感器及其阵列累量域观测的唯一性问题。导出了累量域电磁矢量传感器及其阵列线性无关虚拟导向矢量个数的上界和下界。这些结论对确定电磁矢量传感器及其阵列累量域可分辨非高斯信号源个数具有一定的参考价值。给出的仿真实验结果验证了文中的分析和推导。     

电磁矢量传感器阵列信号波达角估计的模R投影MUSIC

为了充分利用电磁矢量传感器阵列数据中存在的多维结构,本文探讨了具有多维数据结构的电磁矢量传感器阵列多模张量模型的建立,以及模R信号子空间的定义,提出一种基于模R信号子空间投影的MUSIC算法.分析表明:由于模R投影方法可充分利用电磁矢量传感器阵列中的多维结构信息,从而可提高信号子空间的估计精度,进而可使MUSIC算法的性能得以改善.计算机的仿真研究验证了模R投影MUSIC算法明显优于传统MUSIC方法.