无人地面车辆感知技术综述

无人地面车辆(Unmanned Ground Vehicle, UGV)由于能够大大降低人员伤亡、作战灵活高效以及无人化设计优势等，成为构建兼具轻装部队的机动性和重装部队的杀伤力和生存力的新型目标部队的重要组成。实用的UGV对智能化的要求非常高，要求具备自主寻找、判断和识别目标以及实施作战行动的能力，因此，研究UGV系统的感官：UGV场景感知技术变得尤为重要。本文首先介绍了UGV场景感知技术在单传感器检测和多传感器融合等方面的发展，并对UGV场景感知技术的发展进行了展望，包括无人控制飞行器(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)与UGV的空地结合、UGV间的数据共享、多传感器数据融合、增强毫米波雷达性能等。     

基于GDOP的分布式雷达网航迹关联阈值选择新方法

分布式雷达组网的航迹关联不仅与网内各雷达的性能有关,而且与目标的相对位置有关。本文提出一种新的雷达组网航迹关联方法,该方法在综合网内各雷达性能的基础上,将组网雷达定位精度几何稀释模型引入航迹关联算法当中。根据各雷达对观测同一目标定位精度的差异为参考,给出一种新的航迹关联门限阈值选择算法。本文介绍了航迹关联阈值的计算过程,并利用该方法对真实航迹数据进行了仿真。     

机载雷达数据融合的算法和实现

本文研究单基地共站方式多部机载雷达组网的数据融合系统设计。该系统由主动探测数据融合和主被动数据融合两部分组成。数据融合系统由时间配准、空间配准、误差配准、航迹关联和航迹融合五部分组成,本文对各部分的算法进行了阐述,并进行了仿真。     

改善开关电源输出特性方法的研究

文中详细讨论了开关电源输出特性与反馈回路直流增益的关系。给出了一种通过偏置TL431来减小静态误差和输出阻抗的方法。并以反激式开关电源为例,详细地介绍了该方法的应用。实验证明,该方法可靠、可行。     

自动垃圾收集系统推动城市建设可持续发展

在上个世纪50年代末，在瑞典斯德哥尔摩郊区的Solleftee医院内召开的讨论新型中央吸尘系统的一次会议上．有人突然提出一个议题：“如果我们已经能通过一套吸尘系统清扫室内每个角落中的尘土，为什么不能以同样的方式来收集垃圾？”这个想法虽然极其新颖，可是在当时没人知道是否真的可行。但是当时恩华特公司的CEO接受了这个挑战，从而促使瑞典恩华特公司在1961年发明了世界上第一套自动垃圾收集系统,     

基于两级Hough变换的机载雷达建航方法

提出一种基于Hough变换的建航方法,该方法通过对运动状态的两级Hough变换,可有效解决机载雷达强地杂波条件下航迹起始时间长、错误概率高的问题。通过仿真和实验证明,该方法可以有效降低虚假航迹的起始概率。     

遗传算法的模糊Kalman滤波用于机动目标跟踪

针对卡尔曼滤波器对机动目标跟踪效果不佳的缺点，提出基于遗传算法的模糊卡尔曼滤波器（GA-based FKF）。它将未知的机动加速度看作附加过程噪声，全部过程噪声的时变方差用模糊系统来估计，并用遗传算法对模糊系统进行优化。最后将该算法与交互多模型方法通过仿真进行了比较。仿真结果表明GA-basedFKF提高了跟踪性能，减小了计算量，是有效可行的。     

机载雷达对地动目标跟踪研究

雷达对目标的跟踪过程中,往往利用α-β滤波器对目标航迹进行滤波以得到更高的跟踪精度。试验发现机载雷达对地动目标跟踪的过程中,若目标突然发生运动状态的改变如加/减速等,则滤波误差容易发散。工程上往往利用衰减记忆滤波器来维持滤波器的稳定性,但对于匀速运动目标,随跟踪步数的累积该滤波器跟踪精度无法得到持续改善。本文提出一种结合利用α-β滤波器和衰减记忆滤波器的目标跟踪算法,使其兼顾跟踪精度和滤波稳定性。通过仿真试验证明了该滤波方法的有效性。     

大地直角坐标系到GPS坐标系的直接转换法研究

本文从大地坐标系和GPS坐标系的定义入手,通过严格的几何关系,推导出了从大地直角坐标系到GPS坐标系转换的直接算法,将问题归结为求解一个一元四次方程。接着给出了求解一元四次方程的费拉里算法,并通过MATLAB符号函数库对算法进行了仿真。仿真结果表明了该算法的可行性,并有效解决了迭代算法的不确定性和运算量大的问题。     

双门限三级联合频谱感知算法——基于能量检测和高阶循环谱检测

认知无线电中,快速有效的频谱感知是一项关键技术。传统的能量检测算法不能抵抗低信噪比的影响,高阶循环谱检测又有着较高的算法复杂度。将二者进行结合,提出一种双门限三级联合频谱感知算法,有效提高了系统的检测性能并降低了算法复杂度。对传统的能量检测算法进行了仿真,并对检测概率的影响因素进行了分析和仿真;对高阶循环谱检测算法进行了理论分析,并对三级联合感知算法的性能进行了详细分析。最终得出结论,三级联合感知算法不但大大提高了认知用户的检测性能,而且并没有增加过多的运算量,因此是一种高效、快速的频谱感知算法。